Propuesta de implementación de un método de predicción del RTT basado en RNA alternativo al método de predicción estándar del protocolo SCTP para la transmisión de flujos multimedia

Abstract

El objetivo central de la investigación es proponer la implementación de un método alternativo de predicción del valor del RTT (Round Trip Time o Tiempo de Ida y Vuelta), perteneciente al protocolo SCTP (Stream Control Transmission Protocol o Protocolo de Control de Transmisión de Flujos), cuando se encuentra frente a entornos con altas exigencias de red. Para llevar a cabo esto se desplegó un entorno de red con exigencias elevadas de recursos, a través del cual se transmitieron flujos multimedia. La información relacionada a la asociación establecida entre los nodos, fue capturada, procesada y analizada. Estas acciones permitieron determinar las variables que definirían el valor del RTT, que son el Jitter y Packet Loss Rate. Posteriormente, se recurrió al diseño e implementación de las RNA (Redes Neuronales Artificiales). Esta actividad exigió realizar la evaluación de varios modelos diseñados para la estimación del RTT, lo cual supuso una evaluación de modelos, prueba – error. A fin de determinar el impacto de la estimación del método basado en RNA, se utilizaron indicadores para medir diferentes aspectos de los modelos. De esta forma, se puede asegurar que la evaluación comparativa se hace sometido a las mismas condiciones, para ambos métodos.

The central objective of the research is to propose the implementation of an alternative method of predicting the RTT (Round Trip Time) value, belonging to the SCTP (Stream Control Transmission Protocol) protocol, when faced with environments with high network demands. To accomplish this, a network environment with high resource demands was deployed, through which multimedia streams were transmitted. The information related to the association established between the nodes was captured, processed and analyzed. These actions allowed to determine the variables that would define the value of the RTT, which are the Jitter and Packet Loss Rate. Subsequently, the design and implementation of the ANN (Artifitial Neural Networks) were used. This activity required the evaluation of several models designed for the estimation of the RTT, which involved an evaluation of models, trial - error. In order to determine the impact of the estimation of the ANN-based method, indicators were used to measure different aspects of the models. In this way, it can be ensured that the comparative evaluation is carried out under the same conditions for both methods.