Flow-based routing in community networks [Elektronische Ressource] / Vlad Manilici

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• Publié par: technische_universitat_berlin
• Publié le: 01 janvier 2009
• Nombre de lectures: 9
• Langue: English
• Poids de l'ouvrage: 11 Mo

Extrait

Lehrstuhl für Intelligente Netze
und Management verteilter Systeme
Institut für Telekommunikationssysteme
An-Institut Deutsche Telekom Laboratories
Fakultät IV - Elektrotechnik und Informatik
Technische Universität Berlin
Flow-Based Routing in Community Networks
Vlad Manilici
Berlin 2009
D83
Vollständiger Abdruck der von der Fakultät für Elektrotechnik und Informatik
der Technischen Universität Berlin zur Erlangung des akademischen Grades eines
Doktors der Ingenieurwissenschaften (Dr.-Ing.)
genehmigten Dissertation.
Promotionsausschuss
Vorsitzender: Prof. Sebastian Möller, Ph.D.
Berichter: 1. Prof. Anja Feldmann, Ph.D.
2. Dr. Thomas Fuhrmann
3. Prof. Dr. habil. Odej Kao
4. Prof. Dr. Jean-Pierre Seifert
Tag der wissenschaftlichen Aussprache: 16.10.2009.iiErklärung
Ich versichere, dass ich diese Doktorarbeit selbständig verfasst und nur die
angegebenen Quellen und Hilfsmittel verwendet habe.
Vlad Manilici
München, 20. April 2009
iiiAbstract
Data rates provisioned by broadband Internet Service Providers continue to fall
short of the requirements posed by emerging applications. However, the po-
tential of statistical multiplexing of the last mile broadband connections remains
unexploited even as the average utilization of these connections remains low. In
this work we propose and evaluate a collaborative flow-based access sharing
infrastructure in community networks.
Our results show that with multi-homing and flow-based routing in today’s
broadband Internet access scenarios, significant performance benefits inclu-
ding a reduction in download times are achievable. The extent of the benefit
largely depends on the nature and volume of traffic: under high load and with
bulky transfers the achievable improvements are higher than those realizable
under low load scenarios with short-lived flows.
We start out by introducing the architecture of our system and describing
deployments on the client systems and the DSL routers. We introduce our ex-
perimental setups: an off-line fluid TCP simulator and a realistic testbed. We
use several traffic workloads, including real-world flow traces, artificial flow tra-
ces generated according to statistic distributions, artificial Web workloads, and
a peer-to-peer application. We then introduce a methodology for evaluating the
benefits of flow routing by comparing the flow durations with different routing
policies and network setups. This is done for different classes of flows, in rela-
tion to the current load in the system.
We investigate the capacity of our system and the possible performance
with ideal, omniscient routing algorithms. We then evaluate several routing po-
licies based on routing metrics like congestion or the number of active flows in
the system. Finally, we study the impact of employing a wireless network for
flow redirection amongst the broadband connections.
iiiivZusammenfassung
Die von Internet-Providern Endbenutzern angebotenen Transferraten sind oft
zu klein für den Bedarf moderner Applikationen, besonders in Spitzenlastsitua-
tionen. Obwohl die durchschnittliche Auslastung dieser Endbenutzer-
Anschlüsse meist niedrig ist, bleibt das Potenzial der statistischen Verkehrs-
bündelung über die letzte Meile von Bandbreitenverbindungen weitgehend un-
benutzt. Wir führen in dieser Arbeit eine kollaborative, Flow-basierte Infrastruk-
tur für das gemeinsame Nutzen von Internetverbindungen in privaten Commu-
nities vor und untersuchen ihre Auswirkungen.
Unsere Ergebnisse zeigen, dass Multihoming und Flow-basiertes Routing
in aktuellen Zugangsszenarien mit Bandbreitenverbindungen signifikante
Durchsatzverbesserungen sowie die Verkürzung von Downloadzeiten erlau-
ben. Der Umfang des Gewinns ist von der Natur und die Menge des Daten-
verkehrs abhängig. Die Verbesserungen unter Last und mit vielen parallelen
großen Übertragungen sind höher als die unter weniger Last und mit kurzen
Übertragungen.
Wir beginnen mit einer Beschreibung unserer Architektur und deren Ein-
satz auf Client-Rechnern und DSL-Routern. Wir stellen unsere Experimentier-
Umgebung vor: einen Fluss-basierten Off-line-TCP-Simulator und eine realisti-
sche Testumgebung. Wir benutzen mehrere Verkehrsmuster: Flow Traces aus
reellen Netzwerken, künstliche Traces, die auf statistischen Distributionen ba-
sieren, künstliche Web-Verkehrsmuster und eine Peer-To-Peer Applikation. Als
nächstes führen wir eine Methodik für die Bewertung von Flow-Routing ein. Da-
für vergleichen wir die erreichten Übertragungszeitungen für Flows unter ver-
schiedenen Routingalgorithmen und Netzwerkkonfigurationen. Wir setzen die
Ergebnisse in Beziehung zu verschiedenen Klassen von Flows und zur aktuel-
len Lastsituation.
Wir untersuchen die Kapazität unseres Systems und die mögliche Leistung
mit idealisierten, allwissenden Routing-Algorithmen. Als nächstes untersuchen
wir mehrere Routing-Algorithmen, die auf Metriken wie Überlastung oder An-
zahl von aktiven Flows basieren. Zum Abschluss untersuchen wir die Auswir-
kung der Benutzung eines Funknetzwerks für die Weiterleitung der Flows zwi-
schen den Breitbandanschlüssen.
vviAcknowledgments
I want to thank everyone who contributed to making this dissertation possible.
It was hard work and it was fun for most of the time. So many people gave me
useful advice that it is not possible to include all the names here.
My mother motivated me to keep on working on my thesis even when stress
from my day job was peaking. Mul¸tumesc din suflet, mi-ai fost de mare ajutor!
Special thanks to Anja for teaching me how to approach a massive amount
of scientific work, write quality text, and enjoy the process. Her efficient ap-
proach to work is an example for everyone. She provided me with vital organi-
zational support when I was dealing with the double effort of pursuing a career
and writing a dissertation at the same time. Anja is a wonderful superior who
knows how to demand high-quality results and unleash the potential of people
while still being a good friend.
Andi, my former diploma student, implemented as part of his thesis the
testbed routing framework underlying the flow-based routing algorithms. The
quality of his work is far beyond the level expected from a then graduating
student. He is a close friend and a talented software engineer. I want to further
thank him for his dedication during our publishing efforts.
Robert, a student member of the EHS team, helped us setting up and con-
figuring the testbed network. Our discussions allowed me to understand many
fine points about wireless networking. He provided us with much needed sup-
port for the EHS deployment in our testbed. Halil from the EHS team provided
the load-balancing prototype implementation. Pablo and Sven helped us with
setting up DSL lines for the testbed. Pablo organized my collaboration with the
EHS team despite the overloaded schedule everyone was facing.
Petros, Jatinder and Pablo gave me useful tips about writing as we worked
together at late hours. Petros helped me understand how the scientific commu-
nity is organized. Our two native speakers, Vinay and Dan, reviewed this work
and helped me improve my writing style.
Everyone else in Anja’s team helped me with information, data, or reviews
at one time or another. This is one of the very best teams I had the pleasure to
work with: thank you all!
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