Il est basé sur les deux autres scripts topologie et trac, et implémente les techniques d'ingénierie trac et de routage multi-chemins dans le réseau. La conclusion sur l'état de charge du réseau nous amènera à proposer au chapitre 3 un modèle d'état dynamique basé sur la théorie différentielle du trac.
Formulation de la technique de l'ingénie- rie de trac dans le contexte des réseaux
- L'évolution de IP à MPLS
- Dénition de l'ingénierie de trac
- Ingénierie de trac basée sur IP: IP-TE
- Ingénierie de trac basée sur MPLS
- MPLS-TE
IP Trac Engineering (IP-TE) représente une solution pour surmonter les limites du routage IP. L'ingénierie Trac consiste à effectuer un équilibrage de charge sur le réseau pour optimiser les performances.
Modèles pour la qualité de service dans In- ternetternet
IntServ
Service Garanti (GS) : garantit une bande passante et un délai de livraison limité (audio, vidéo), mais pas de gestion du jitter. Une architecture comme IntServ/RSVP qui nécessite la maintenance de l'état de ot présente des problèmes de « mise à l'échelle ».
DiServ
Behaviour Aggregates (BA) : un ensemble de paquets IP transitant par un domaine DiServ demandant le même traitement. En d’autres termes, un BA est un ensemble de paquets possédant le même champ DSCP.
Modèles devéloppés au LAGIS pour MPLS- TETE
LBWDP: Load Balancing over Widest Disjoint PathsPaths
Le choix d'un chemin lors de l'étape de répartition des tracs avec LDM est basé sur une probabilité de répartition selon des critères tels que la longueur en nombre de sauts et le taux d'occupation des chemins. Cependant, le débit objectif de distribution ri est fonction du nombre de sauts et de la capacité résiduelle du chemin.
PEMS: PEriodic Multi-Step routing algorithm for DS-TE
Pour chaque classe de trac, PER calcule le taux de distribution théorique sur chaque chemin de la classe. PEMS [58] vise à minimiser l'utilisation maximale des liaisons tout comme LBWDP [59] tout en différenciant les routes en fonction de la qualité de service requise par la classe trac de la requête actuelle.
Conclusion
Le but de ce chapitre est le développement d’un ensemble de métriques pour l’évaluation des performances de deux modèles de routage multi-chemins LBWDP [59] et PEMS [58] présentés dans le chapitre précédent. Ces informations doivent être suffisantes et pertinentes tout en reflétant de manière fiable la charge réelle du réseau au moment de la décision de routage.
Introduction aux méthodes de simulation et d'évaluation de performances
La définition des limites du système affecte les mesures de performances utilisées pour comparer les systèmes. Ces approches peuvent être classées en deux grandes catégories (Fig. 2.1) : les approches basées sur des mesures et les approches basées sur la modélisation.
Objectifs de la simulation
Critères d'évaluation
Qualité de routage
Le délai aller-retour et le taux de perte de paquets (délai et perte aller-retour). Le délai de transmission est calculé en fonction du rapport entre la taille du paquet et la bande passante.
Scalabilité
Le délai comprend le délai de transmission, de propagation et de réception au niveau du hub. Le délai de propagation est estimé en fonction de la relation entre la distance et la vitesse de propagation.
Génération de topologies
Modèles pour la génération de topologies
Le nombre de chemins les plus courts entre les nœuds affecte la fiabilité de la communication. Ainsi, la répartition des routeurs selon leur degré (c'est-à-dire le nombre de liens incidents) obéit à une loi de puissance.
BRITE, un exemple de générateur de topologies
Cette propriété fait référence à des graphes arbitraires dans lesquels la distribution des nœuds en fonction de leur degré obéit à une loi de Poisson. En sortie, BRITE a son propre format propriétaire et peut également fournir la topologie du réseau au format de simulateur de réseau NS-2 [77].
Comparaison des générateurs de topologies
BRITE est implémenté avec deux langages de programmation (Java et C++) et peut être étendu pour intégrer de nouveaux modèles de topologie. Les deux tableaux donnés dans la Figure 2.8 montrent que BRITE est le meilleur générateur en termes de corrélation avec une topologie réelle tant au niveau de la représentation (niveau AS ou routeur) (Fig 2.8.a) qu'au niveau de la structure (niveau hiérarchique ou à échelle). ) (Fig. 2.8.b), car il est le seul capable de générer des topologies selon ces différentes caractéristiques.
Modèle de Simulation
Outils de simulation
Il existe de nombreux outils de simulation disponibles pour mettre en œuvre et évaluer les performances du protocole. Network Simulator NS-2 est l’un des outils de simulation les plus populaires au sein de la communauté scientifique.
Modèle
Nous avons choisi d'exécuter une trace UDP générée aléatoirement afin d'avoir un scénario de simulation proche de la réalité. Les paramètres de trac sont générés en fonction de chaque scénario de trac présenté dans les sections suivantes.
Vérication du passage à l'echelle par si- mulationmulation
Evaluation de la complexité des algorithmes
La mise à l'échelle de nos modèles est donc fonction de la complexité des algorithmes de sélection de chemin et de l'équilibrage de charge mis en œuvre sur les routeurs d'entrée. La figure 2.10 montre la complexité théorique du LBWDP et du PEMS selon les étapes qui les composent.
Scalabilité et passage à l'échelle des algorithmes
On note que LBWDP a un taux d’utilisation maximum inférieur à PEMS dans les 5 cas. D’un autre côté, l’écart de différenciation des délais entre les différentes classes de PEMS est très clair dans ce scénario.
Scénarios des simulations pour évaluation qualitativequalitative
Cas 1: réseau faiblement chargé
On remarque que dans un réseau peu chargé, le PEMS est capable de fournir un équilibrage de charge équivalent ou sensible. En revanche, dans le cas d’une faible charge du réseau, on remarque que les délais moyens du PEMS sont constamment inférieurs à ceux du LBWDP (Figure 2.27), contrairement au cas d’un réseau modérément chargé. .
Cas 2: réseau fortement chargé
Dans le cas où la charge du réseau est élevée, l'évolution des résultats d'équilibrage de charge obtenus (Fig. 2.28) est identique au cas d'un réseau moyennement chargé (Fig. 2.21). Enfin, on constate que l'évolution des résultats obtenus avec un réseau fortement chargé correspond à celle obtenue dans le cas d'un réseau moyennement chargé.
Conclusion
Cependant, les résultats ont montré que PEMS fonctionne mieux avec un réseau déchargé ou à faible charge, tandis que LBWDP présente un comportement presque similaire avec les deux scénarios et semble moins affecté par le changement de l'état de charge du réseau.
Réseau à topologie variante
Introduction
Changement de méthode d'emplacement des noeuds
Changement de méthode d'emplacement des noeuds et de leur interconnexionet de leur interconnexion
Avec la méthode Barabt, nous obtenons à peu près le même taux d'occupation maximum pour les deux méthodes de localisation de nœuds (Heavy-Tailed, Random). Cette interprétation renforce également l’idée de la corrélation entre délai moyen et utilisation moyenne de la connexion.
Conclusion
Deuxièmement, nous avons constaté que les conditions de charge du réseau affectent fortement les performances des deux modèles. Le but ultime est d'éviter toute situation de congestion possible dans le réseau, et dans la suite de cette thèse proposent des approches de contrôle de congestion améliorant ainsi le plan de routage adaptatif et l'équilibrage de charge dans le réseau IP/MPLS.
Introduction
L'objectif de ce chapitre est de concevoir un modèle d'état dynamique capable de calculer l'état de charge d'un réseau de type IP/MPLS et de mesurer la bande passante disponible sur les chemins de bout en bout. Cette méthode constituera la base du modèle d'état dynamique que nous proposons pour les réseaux IP/MPLS.
Etat de l'art des modèles
Notion de modèle
Etat de l'art
Le modèle analyse l'évolution de la longueur de la file d'attente correspondant au goulot d'étranglement. Soit qn la taille du temps d'attente sur la connexion goulot d'étranglement, µn le débit de service correspondant, rmn le débit du trafic entrant de la source m, pendant la nième période de saut.
Dynamique du modèle uide pour un noeud
Nous avons vu précédemment les expressions qui régissent le comportement des éléments fondamentaux du modèle uide, à savoir l'état de la liste d'attente en nombre de clients, le débit d'entrée et le débit de sortie. L'équation générale du système MIMO est définie selon le même principe de la théorie différentielle du trac, par la différence entre la somme des débits instantanés des entrées et ceux des sorties.
Modèle dynamique d'état pour un réseau IP/MPLSIP/MPLS
Approche des réseaux à compartiments
Les flux Trac envoyés par les nœuds traversent des arcs (liens) pour aller des sources aux destinations des paquets. Il s’agit maintenant de calculer les valeurs ux de transfert entre les nœuds fij.
Approche graphique
Somme des ux envoyés sur tous les liens de sortie du nœud i (3.13) Prenons l'ensemble CH des chemins utilisés, et l'ensemble des liens du réseau L. Reste à déterminer le deuxième élément qui intervient dans le calcul du variable de routage, c'est à dire la somme des ux envoyés sur tous les liens de sortie du nœud.
Généralisation du modèle dynamique d'état
En fait, soit λil les débits d'accès des routeurs, supposés connus, avec i∈T : tous les routeurs impliqués dans le routage de la piste, et ωis les débits de sortie vers les nœuds de destination calculés selon la méthode MAC (λi et ωpeuvent être nuls). , alors l'équation générale du modèle d'état par l'équation (3.17) est annulée. Ce modèle d'état fournit un cadre théorique global qui permet de créer, en combinant diverses approches, une modélisation générale de tous les éléments du réseau de type IP/MPLS.
Application sur un réseau
Pour ce faire, commençons par construire la matrice A des relations « liens de chemin » basées sur la topologie du réseau et les informations de routage explicites qui fournissent les chemins entre les paires source/destination. A noter que les liens qui ne correspondent pas à un transfert de ux ont une variable de routage égale à 0.
Modèle d'état du réseau
Systène non linéaire sans retard
L'ensemble T contient n routeurs concernés par le trafic : [T] = n, - L'ensemble I contient k entrées correspondant aux sources, - L'ensemble W contient w sorties correspondant aux destinations. A = [n∗n] : matrice d'état représentant l'état de charge du routeur, - B = [n∗k] : matrice de commande ou d'entrée, elle traduit les connexions entre les routeurs et les entrées du système.
Système non linéaire avec retard
Les conséquences de ce retard sur l'état de charge des routeurs s'expriment par le rapport entre les débits de transfert et la capacité de traitement en attente. Cette conclusion nous amène à penser que le retard affecte l'évolution de l'état de charge du réseau.
Conclusion
En fait, ce modèle est capable de représenter les interconnexions entre les différents composants du réseau de manière générale. Comment implémenter un mécanisme de contrôle dans un réseau IP/MPLS déjà connu pour choisir sélectivement des chemins explicites pouvant transporter le trafic réseau.
Contexte général
De plus, l'idée est de proposer un modèle complet prenant en compte la dynamique globale d'une ligne de communication depuis l'émetteur jusqu'au récepteur, en passant par les différents composants internes du réseau, notamment les liens et les routeurs. En fait, un tel modèle ne considère plus une seule connexion, mais toute une ligne émetteur-routeurs-liens-récepteur.
Contrôle dans les réseaux IP/MPLS
- Modèle analytique de base
- Choix et calcul des métriques de contrôle
- Modèle de contrôle de congestion basé sur l'infor- mation de la bande passante résiduellemation de la bande passante résiduelle
- Modèle de contrôle par routage multi-chemins
L’objectif est donc de surveiller et contrôler la bande passante restante de ces chemins pour éviter la congestion et la saturation du réseau. Cependant, en termes de surveillance, l'exploitation du réseau nous a permis dans la section 4.2.2 de calculer la bande passante restante d'un chemin à tout moment.
Conclusion
D’un autre côté, nous avons constaté que l’état de charge du réseau affecte grandement les performances des deux modèles. Cette mesure essentielle est proportionnelle au critère de bande passante restante des chemins du réseau.
