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La métrologie sur les réseaux : enjeux et quelques problèmes
intéressants
Projet METROPOLISMETROlogie Pour L’Internet et les Services
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Objectifs
Développer un cadre commun pour la métrologie des réseaux IP Mesure de la Qualité de Service Développement de modèles réalistes Analyse des protocoles et du
comportement du réseau Dimensionnement des réseaux
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Projet Métropolis
Partenaires LIP6 (coordinateur) France telecom R&D GET INRIA Institut Eurecom LAAS Renater
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Projet Métropolis
Organisation du projet SP 1 : Etat de l’art sur la métrologie dans les réseaux SP 2 : Classification et dimensionnement SP3 : Analyse du réseau SP4 : Méthodes pour la mesure et échantillonnage SP5 : Modélisation SP6 : Tarification et SLA SP7 : Plate-formes de mesures
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Classification et dimensionnement
Effectuer un classification des flots Granularité Type d’application Protocoles
Définir des méthodes de dimensionnement et valider celle ci Répartition de charge
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Dimensionnement du réseau
Estimation des matrices de trafic Network tomography
ATL
ORL
NYC
PEN
RLY
CHI
KC
SJ
SEA
STK
83
3
3
10
2
3
5
5
4
15
13
4
4
Determiner la matrice de trafic
Le trafic de chaque lien est connu
Objective Estimer la matrice de
trafic avec des informations limitées
= POPs avec mesuresPOP = Point of Presence
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Xj: Demande de trafic pour la paire de POP j
A: matrice de routage Yi: trafic sur le lien i
c = n * (n - 1)
ArxcXc = Yr
ATL
ORL
NYC
PEN
RLY
CHI
KC
SJ
SEA
STK
83
3
3
10
2
3
5
5
4
15
13
4
4
Notations
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est un système linéaire fortement sous-déterminé La solution est une optimisation statistique
Deux directions, 3 techniques : Approche déterministe :
Programmation linéaire Approche Statistique :
Bayesienne Approche EM
Arxc Xc = Yr
Techniques de résolution
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Classification de flots
Classification comportementale Permettre de détecter des attaques
par changement de classe. Étude des éléphants souris.
Rasoir d’Occam Agréger les données pour une
interprétation plus facile.
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Elephant hunting One of the few invariants of Internet Traffic
is “the elephants and mice phenomenon” A few percentage of flows contributes to a large
proportion of total traffic Results from heavy tails in traffic pdf
Elephants detection can be a base for differentiated treatment Elephant can be routed differently Load balancing is easier on smaller number of
flows We want to define a methodology for
classifying traffic to elephants and mices (maybe rabbits, foxes, etc…)
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Traffic data
A flow is defined by the BGP prefixes BGP prefix are extracted from the
routing table Flows are aggregated over a
granularity time step SNMP use generally = 5 min The optimal granularity is an open
problem
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Pdf approximation
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Quoi classifier ?
Une distribution
Utilisation d’une distribution de valeurs.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9x 105
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
0.45
0.5
0 50 100 150 200 250 3000
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5x 106
Distribution
Flot originel
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Qu’est-ce que cela donne ? (1/2)
La chasse aux éléphants
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Qu’est-ce que cela donne ? (2/2)
Résiste au temps
éléphants
Souris
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Nombre de classes
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Challenges existant
Ingénierie de trafic Comment utiliser la matrice de trafic pour concevoir
un réseau Comment prédire à moyen et long terme l’évolution
du réseau Estimation de la demande de trafic
Classification applicative et comportementale Détecter les comportements déviants
Attaque SLA violés Kazaa et quoi d’autres ???
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Analyse du réseau
Analyser les mesures passives Analyse des flots TCP Analyse des délais dans les routeurs Etude des attaques
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Méthodes pour la mesure et échantillonnage
Développement d’une théorie de l’échantillonnage Similaire à la théorie classique dans le
traitement de signal Echantillonnage
Spatial Temporel Applicatif
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Active measurement A probing Agent send packets to
destination Each packet is a probe charged by information
about the path it crossed At reception loss process and delay are
extracted Underlying model
Network is seen by the probing flows through its effects on it.
Effects are losses and delay
D(t)
S(t)
T1 T2 T3 T4T1+D(T1)
T2+D(T2)
T3+D(T3)
T4+D(T4)
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Sampling
The active probe send at time Ti give two samples D(T’i) and S(T’i) Ti- T’i is the time needed to reach the bottleneck We will suppose that Ti= T’I
The process {Ti} is a renewal process with live distribution G()
Inverse problem Inverse problem: Based on the observed
samples processes S(Ti) and D(Ti) infer about statistical properties of underlying network effect S(t) and D(t)
ii TTG 1Pr
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Challenges existant
Développer une théorie de l’échantillonnage pour la mesure dans le réseau PASTA ou PIZZA ????
Comment échantillonner dans un graphe Quelle est la taille d’Internet ? Quelle sont les performances d’un algorithme de
routage Comment générer une topologie de réseau
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Développer des modèles réalistes du réseau Macroscopique
Modèle de flots Microscopique
Modèles de TCP Comment passer du micro au macro
Vers une théorie macroéconomique du réseau
Modélisation
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Modeling approaches Constructive approach
Classical approach derivate IP performance through
an explicative model of the process involved into the network
Network is constituted of queues and routers, …
Uses simulation by ns or analytic queuing theory, network calculus, etc
Down top approach Begin from input scenarii and and
find performance measures Drawbacks
Generalization is difficult Too much parameters
Simulation results do not describe real measurements
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Modeling approaches Descriptive approach
Much more used in measurement papers Network is a black box with unknown structure
describe observations only through descriptive statistical mean, variance, Hurst or multi-fractal parameters, etc…
Top-down approach Begin with observations and derivate descriptive parameters
Drawbacks It does not explain why? It does not answer what if ? It is difficult to interpret them
Interpretation need a priori and a priori needs constructive model It does not use all the available information
We have some a priori about the process generating the observations
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Modeling of observations based on a priori constructive model
Mixing up the constructive and descriptive approach Interpreting the measurement using an a
priori constructive model Inverse model approach
We begin with the observations and we calibrate constructive model input
Constructive modelM()
Inputs
Performance description
Active measurementsObservations
Hidden variable estimation
Modeling error
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How to interpret measurement ? Interpretation?
Be able to relate effect to causes Be able to use proactive control Be able to predict the behavior
In different time scale Active measures are difficult to interpret
They reflect other phenomenon They are very dynamic They need models to be interpreted It is difficult to evaluate the effect of measurement
Passive measurement are also difficult to interpret They are local They are huge
500 Gb per day for micro measure Should be related to macro and active measurement
Active and passive measurement should be related to make sense
NetworkY
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Objectives
We want to propose a methodology for Interpreting measurement
Relating observations to causes Developing realistic models of real network
For controlling the QoS in networks Building scenarios for realistic evaluations
By using models fed by realistic parameters calibrated over empirical traces
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Case study: modeling of losses on an Internet Path
We suppose as an a priori constructive model that the network is a single bottleneck queue fed by an MMPP trafic Each state of the MMPP trafic is a Poisson trafic
with rate State transition follows a Markov Chain
We want to calibrate the set of rate i and the transition matrix such that it follows an observed loss trace
K BufferMeasurementtrafic
Internet trafic {i, ij }
µ
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Application of the framework
is the state of the queue (full or not) is the parameter of the MMPP Function F(.) represent the dynamic of the queue Function G(.) is a mean calculator represent the modeling error
tX
,, tt uXF
tXtu
tn Perturbation
User inputs
System states
tXG
tv
tY
tX
tX
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Experimental results
Trace obtained between France and US 50 msec interval, Pkt size = 100 Bytes
0 1000 2000 3000 4000 5000 60000
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
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Modeling results
The EM results in the following=(20, 1.2594,1.07)=(0.03, 0.65, 0.32)
0004.0003.00001.0
0002.0028.0026.0
0006.00645.00651.0
'Q
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State transitions
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000
0
1
2
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Simulated loss trace
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Conclusion
Domaine fortement multi-disciplinaire Théorie de l’échantillonnage Traitement statistique
Modélisation Inférence
Echantillonnage sur les graphes Problèmes intéressants à investiguer