Procedia Computer Science Flow-based Partitioning of Network Testbed Experiments

Abstract Understanding the behavior of large-scale systems is challenging, but essential when designing new Internet protocols and applications. It is often infeasible or undesirable to conduct experiments directly on the Internet. Thus, simulation, emulation, and testbed experiments are important techniques for researchers to investigate large-scale systems. In this paper, we propose a platform-independent mechanism to partition a large network experiment into a set of small experiments that are sequentially executed. Each of the small experiments can be conducted on a given number of experimental nodes, e.g., the available machines on a testbed. Results from the small experiments approximate the results that would have been obtained from the original large experiment. We model the original experiment using a flow dependency graph. We partition this graph, after pruning uncongested links, to obtain a set of small experiments. We execute the small experiments iteratively. Starting with the second iteration, we model dependent partitions using information gathered about both the traffic and the network conditions during the previous iteration. Experimental results from several simulation and testbed experiments demonstrate that our techniques approximate performance characteristics, even with closed-loop traffic and congested links. We expose the fundamental tradeoff between the simplicity of the partitioning and experimentation process, and the loss of experimental fidelity

Métrologie des réseaux sans-fil : à la frontière du signal et du numérique

La multiplication des réseaux sans-fil aura pour conséquence l'augmentation des problèmes d'accès au medium et une forte pollution spectrale. Pour maintenir la qualité des communications, les nœuds devront devenir plus adaptatifs et exploiter un maximum d'informations sur l'état du médium et des communications. Dans cette optique, cette thèse présente 3 contributions ayant respectivement trait à la mesure des réseaux sans-fil, à leur modélisation et à la recherche de solutions d'adaptabilité accessibles pour les nœuds de ces futurs réseaux. La première contribution concerne la conception et la mise en œuvre d'un banc de mesure expérimental compatible avec les besoins de ces études (i.e. fournir des possibilités de mesures inter-couches à partir du niveau physique et un contrôle maximal des perturbations du médium). La solution développée est celle d'un banc conçu à l'intérieur d'une chambre anéchoïque dans laquelle du bruit perturbateur est injecté à l'aide d'une antenne directionnelle. À l'intérieur de la chambre, les mesures sont effectuées à l'aide d'équipements WIFI et d'équipements de mesure RF. La seconde contribution vise à prendre en compte les mesures issues de ce banc expérimental dans le but de tester et d'améliorer le réalisme du simulateur ns-3 et de ses modèles. En effet, malgré leur peu de réalisme, les simulateurs de réseau comme ns-3 sont utilisés pour tester de nouveaux protocoles ou de nouvelles applications sans-fil. Dans cette optique, nous proposons un modèle d'analyse de cause racine (RCA) conçu pour détecter les différences de configuration, d'implémentation ou de modélisation entre le simulateur et le banc de mesure à partir de données issues de traces expérimentales. L'application de ce modèle a conduit à une amélioration importante du réalisme des modèles WIFI du simulateur. La troisième consiste à appliquer les algorithmes l'apprentissage SVR, k-nn et DT en vue de l'estimation prédictive du débit IP mesuré sur un lien sans-fil. Les estimations se font respectivement à partir des valeurs de SNR, de RSS et de bruit mesurées au niveau du nœud récepteur. Les différents algorithmes sont évalués selon la précision de leurs estimations mais aussi sur leurs caractéristiques fonctionnelles (e.g. taille des modèles, ...). Les résultats indiquent que les algorithmes SVR et DT utilisés avec le SNR permettent les estimations les plus précises. De plus, ces 2 algorithmes offrent les meilleures performances respectivement en termes de mémoire utilisée par le modèle et de temps de calcul.The multiplication of wireless networks may result in more medium contention and stronger spectral pollution. To maintain the communications quality, nodes will have to be more adaptive and take benefits of the available informations about the state of the medium and of the communications. In that optic, this thesis presents 3 contributions which respectively tackle the following fields of wireless networks research: measurements, modeling and development of new solutions for nodes adaptability. The first contribution concerns the design and implementation of a measurement test bench which complies with the requirements of these studies (i.e. it must allow cross-layer measurements starting from the physical layer and offering maximal control over the environment and its perturbations). Our solution is to perform the communications inside the RF protected environment of an anechoic room. To interfere with these communications, a modulated AWGN noise is injected inside the room with the help of a directive antenna. Inside the room, measurements are made using WIFI devices and RF equipments. The second contribution aims to take advantage of the experimental platform measurements for improving the realism of ns-3 simulations. In fact, despite a recognized lack of realism, network simulators such as ns-3 are massively used to test new wireless protocols and applications. We then propose a root cause analysis (RCA) method designed for detecting configuration, implementation or modeling anomalies between the simulator and the experimental bench. The application of this method results in a major improvement of the realism of the ns-3 WIFI model . The third contribution consists in the application of three machine learning algorithms, namely SVR, k-nn and DT, in order to predict the IP throughput on a wireless link. The estimations are based on SNR, RSS and noise measurements at the receiver side. The different algorithms are evaluated according to the accuracy of their estimations but also according to their functional characteristics (e.g. model size, training time, ...). The results show that the SVR and DT algorithms used in conjunction of the SNR metric obtain the most accurate estimates. Moreover the SVR and DT algorithms are respectively the most efficient in terms of memory and time