dc.contributor.author | Teles Martins, Regis Francisco | |
dc.date.accessioned | 2019-09-26T19:00:54Z | |
dc.date.available | 2019-09-26T19:00:54Z | |
dc.date.issued | 2019-09-04 | |
dc.identifier.citation | TELES MARTINS, Regis Francisco. Packet routing analyses using probabilistic data structures in Multi-Tenant Networks based on programmable devices. 2019. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de São Carlos, Sorocaba, 2019. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/11892. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/11892 | |
dc.description.abstract | Given the network traffic growth, due to applications that heavily use computational cloud
infrastructure, the need for improving the monitoring traffic techniques has increased. For
traffic engineering, it is essential to gain total visibility into the traffic flowing across the
network. The most used methods for traffic monitoring in the industry are those based
on dedicated monitoring protocols as SNMP (Simple Network Management Protocol),
NetFlow, SFlow, among others.
With processing capacity evolution of forwarding devices, new techniques have been
proposed. The use of sketches has become widely popular for traffic monitoring tasks.
Sketches are compact data structures capable of summarizing and store information
about the state of packets. Using sketches, it is possible to monitor a network traffic,
understanding the path travelled by each packet and which devices were responsible for
the packet forwarding.
Analyzing traffic over the network is a challenge that changes the traditional monitoring
approach. The current performance indicator metrics provided by network devices are not
enough to analyze and create insights for the network traffic as a whole. We need a way
to produce key performance indicators that can be correlated across different network
devices on the same network. This new approach opens opportunities for researching
and developing novel techniques to obtain a holistic network traffic visibility, to support
decisions in traffic engineering, to detect traffic anomalies and other applications.
Using a single sketch named BitMatrix, proposed in this work, it is possible to monitor
network traffic, understand the path travelled per packet and which devices forwarded this
packet along its path. In this context, this probabilistic structure was adopted to identify
the path used to forward a packet in a multi-tenant network in two different scenarios: a)
in an emulated network, using P4 routers and, b) in a simulated network, processing real
traffic traces, using a Python framework. As a result, overloaded routers, links and paths
and heavy user tenants were identified. | por |
dc.description.sponsorship | Não recebi financiamento | por |
dc.language.iso | eng | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | CC0 1.0 Universal | * |
dc.rights | CC0 1.0 Universal | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/ | por |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/ | * |
dc.subject | Network Monitoring | eng |
dc.subject | Sketches | eng |
dc.subject | Bitmaps | eng |
dc.subject | Multi-tenant | eng |
dc.subject | P4 Language | eng |
dc.subject | Programmable Network | eng |
dc.subject | Monitoramento de Rede | por |
dc.subject | Linguagem P4 | por |
dc.subject | Estruturas Probabilísticas | por |
dc.subject | Redes Programáveis | por |
dc.title | Packet routing analyses using probabilistic data structures in Multi-Tenant Networks based on programmable devices | eng |
dc.title.alternative | Análises de roteamento de pacote utilizando estruturas probabilísticas de dados em Redes Muti-Tenants baseadas em dispositivos programáveis | por |
dc.type | Dissertação | por |
dc.contributor.advisor1 | Verdi, Fábio Luciano | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/9143186843657940 | por |
dc.contributor.advisor-co1 | Villaça, Rodolfo | |
dc.contributor.advisor-co1Lattes | http://lattes.cnpq.br/3755692723547807 | por |
dc.description.resumo | Com o crescimento do tráfego de rede, devido às aplicações que utilizam serviços de
infraestrutura computacional em nuvem, aumentou a necessidade de se otimizar a utilização
dos dispositivos responsáveis pelo encaminhamento e monitoramento do tráfego. Para
engenharia de tráfego, é essencial ter visibilidade do tráfego que está sendo encaminhado.
Os métodos mais comuns para monitoramento de tráfego são baseados em protocolos
dedicados a esse fim, como o SNMP (Simple Network Management Protocol), NetFlow,
SFlow, entre outros.
Com a evolução da capacidade de processamento dos equipamentos de encaminhamento,
novas técnicas têm sido propostas. Dentre estas, o uso de sketches tem se tornado cada
vez mais comum. Os sketches são estruturas de dados compactas, capazes de armazenar
de forma sumarizada informação sobre o estado de um pacote. Com o uso de sketches
é possível monitorar o tráfego de uma rede, entendendo o caminho percorrido por cada
pacote e quais dispositivos foram responsáveis pelo seu encaminhamento.
A análise do tráfego através da rede é um desafio científico que redireciona a forma
tradicional de monitoramento, movendo o foco dos elementos de rede e seus contadores
para o tráfego em si. Esse redirecionamento de foco cria oportunidades para pesquisa
e desenvolvimento de novas formas de se obter visibilidade do tráfego para auxiliar nas
tomadas de decisão em engenharia de tráfego, detecção de anomalias e outras aplicações.
Fazendo uso do sketch denominado BitMatrix, proposto neste trabalho, foi posssivel
monitorar o trafico de rede, entendendo o caminho percorrido por cada pacote e o quais
dispositivos de rede foram responsaveis pelo encaminhamento desse pacote atraves da rede.
Nesse contexto, esta estrutura probabilistica foi adotada para identificar a rota usada
para o encaminhamento do pacote em uma rede multi-tenant em dois diferentes scenarios:
a) em uma rede emulada, utilizando roteadores P4 (Programming Protocol-Independent
Packet Processors) e, b) Em uma rede simulada, processando capturas de trafico reais,
utilizando Python. Como resultado, tornouu-se possível identificar quais rotas e elementos
estão sobrecarregados e quais os usuários (tenants) com maiores demandas. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC-So | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO | por |
dc.publisher.address | Câmpus Sorocaba | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/6385377117129215 | por |