Como discutido na Seção 4, um mecanismo de preenchimento, atuando como middlebox,
interfere negativamente no desempenho da comunicação. Os resultados dos experimentos
descritos na Seção 4.3.2 sugerem que o protótipo foi capaz de processar até aproximada-
mente 5Mbps, incorrendo em um impacto à goodput negligenciável. Logo, o protótipo foi
capaz de gerenciar até 5 vezes o pico no tráfego produzido pelos dispositivos IoT analisados
pelos autores de (
SIVANATHAN et al., 2018). Por isso, é esperado que a goodput permaneça
abaixo de 5Mbps, mesmo que o iPerf produza tráfego a uma velocidade superior a este
valor.
Além da interferência do protótipo, a degradação no desempenho da comunicação é
decorrente da elevação na utilização de uma rede. A Figura 24 ilustra a ampliação no volume
de tráfego induzido por cada nível da solução, enquanto a Figura 25 apresenta os resultados
para os mecanismos existentes. Como os resultados para a estratégia Ratos/Elefantes
são similares aos da solução MTU, os mesmos foram omitidos da Figura 25 para evitar
sobreposição entre essas soluções. O mesmo ocorreu com as estratégias linear e exponencial,
em que a segunda foi omitida. Essas figuras indicam que o número de bytes inseridos
nos pacotes influencia o volume de tráfego de uma rede, que interfere na utilização de
um enlace. A partir de aproximadamente 5Mbps do tráfego gerado pelo iPerf, a elevação
na utilização da rede cessa, pois o protótipo atingiu o seu limite. Nas Figuras 24 e 25,
é possível observar que há uma relação entre o byte overhead mostrado na Figura 20 e
o incremento no volume de dados em uma rede. Por exemplo, o nível 900 da solução
incrementa o tamanho do pacote e a utilização da rede em aproximadamente 4 vezes.
As Figuras 24 e 25 mostram que, enquanto a utilização orgânica permanecer suficiente-
mente baixa (ex.: 10%), mesmo as estratégias que produzem o byte overhead mais elevado
são incapazes de exaurir a capacidade da rede (a relação superar 100%). Contudo, quando
o volume de tráfego original é elevado, essas estratégias induzem o enlace à exaustão, o
que deve degradar o desempenho das aplicações de rede. Como discutido na Seção 4.3.2,
mesmo em seu nível máximo, através das estratégias MTU e preenchimento(𝑚 = 900), o
preenchimento é incapaz de produzir efeitos negativos significativos no desempenho da
comunicação, desde que exista capacidade ociosa na rede suficiente para acomodar os
bytes extras. Esses resultados sugerem que, é possível evitar o impacto no desempenho da
comunicação, mesmo no nível máximo de preenchimento, desde que a rede opere abaixo
da sua capacidade.
Figura 24 – Relação entre o volume de tráfego e a capacidade do enlace para os níveis da
solução de preenchimento.
Figura 25 – Relação entre o volume de tráfego e a capacidade do enlace para os mecanismos
de preenchimento analisados e para a proposta de adaptar o número de bytes
em resposta às oscilações no volume de dados.
A Figura 26 apresenta o impacto no desempenho da comunicação produzido pela
solução de preenchimento, considerando as métricas goodput, jitter e perda de pacotes.
A partir dos resultados apresentados na Figura 26, pode-se inferir que, o tráfego extra
tende a impactar no desempenho quando suficiente para exaurir a capacidade da rede.
Portanto, nesse cenário, faz-se necessário reduzir a quantidade de dados na rede para
evitar sobrecarga da infraestrutura. O acréscimo no número de bytes produz uma redução
na goodput da rede, quando o tráfego resultante da modificação do tamanho do pacote é
suficiente para exceder a capacidade da rede. Esse impacto negativo no desempenho da
comunicação também pode ser observado nas métricas jitter e perda de pacotes, que são
elevadas de acordo com o aditamento no número de bytes. A ausência de uma tendência
clara nos resultados do jitter está relacionada com a imprecisão do Mininet na medição
do tempo (
Wu et al., 2017).
A Figura 27 ilustra o overhead na comunicação introduzido pela solução de preen-
chimento ao adaptar o número de bytes em resposta às oscilações na utilização da rede.
Novamente, os resultados para as estratégias Ratos/Elefantes, linear e Random 255 foram
omitidos para evitar sobreposições com as outras soluções existentes. A Figura 27 também
apresenta a interferência gerada pelos principais mecanismos de preenchimento existentes.
Os resultados apresentados nessa figura sugerem que, o byte overhead produzido pelas
estratégias de preenchimento demonstrado na Figura 20 influencia no impacto às métricas
apresentadas nas Figuras 26 e 27.
As estratégias que produzem menor overhead, como preenchimento(𝑚 = 100), linear,
exponencial e random 255, geram um impacto diminuto no desempenho da comunicação.
Esses resultados podem ser decorrentes da elevação no tráfego produzido por essas estraté-
gias ser insuficiente para exaurir o enlace. Por outro lado, as estratégias que produzem
maior byte overhead também introduzem o mais elevado impacto no desempenho da
comunicação, considerando as métricas goodput, jitter e perda de pacotes.
Os resultados mostrados nas Figuras 26 e 27 apresentam indícios que apontam para
outra hipótese discutida na Seção 4.3.2: as estratégias que geram o menor overhead podem
ser empregadas quando a rede estiver próxima à exaustão. Esse cenário é factível porque,
ao incorrerem em um reduzido overhead, estratégias como preenchimento(𝑚 = 100),
linear, exponencial e random 255, produzem um impacto no desempenho da comunicação
desprezível. Portanto, essas estratégias são mais adequadas quando a utilização da rede
está próxima ao limite da capacidade da infraestrutura. Os resultados apresentados na
Ao adaptar o número de bytes em resposta às variações na utilização da rede, é possível
manter o impacto no desempenho da comunicação no mínimo, mesmo quando o tráfego
orgânico tende a exaurir os recursos da infraestrutura. Os resultados apresentados nesta
seção não permitem rejeitar a hipótese de que, a solução proposta é capaz de aprimorar
a privacidade ao considerar o nível de utilização de uma rede. Esses resultados também
sugerem que a solução foi capaz de cumprir o seu propósito de adaptar o número de bytes.
Contudo, é importante mensurar a incerteza sobre o desempenho da solução. Por isso,
conduzimos testes de hipóteses que nos auxiliam na tomada de decisão sobre os resultados
obtidos.
Figura 26 – Impacto dos diferentes níveis de preenchimento no desempenho da comunica-
ção, considerando as métricas goodput, jitter e perda de pacotes.
(a) Resultados para a goodput.
(b) Jitter obtido nos experimentos.
Figura 27 – Interferência no desempenho da comunicação introduzida pelos mecanismos de
preenchimento analisados e pela proposta de balancear o trade-off privacidade-
overhead.
(a) Resultados alcançados para a goodput do tráfego.
(b) Jitter mensurado nos experimentos.