Controlling Network Latency in Mixed Hadoop Clusters: Do We Need Active Queue Management?

With the advent of big data, data center applications are processing vast amounts of unstructured and semi-structured data, in parallel on large clusters, across hundreds to thousands of nodes. The highest performance for these batch big data workloads is achieved using expensive network equipment with large buffers, which accommodate bursts in network traffic and allocate bandwidth fairly even when the network is congested. Throughput-sensitive big data applications are, however, often executed in the same data center as latency-sensitive workloads. For both workloads to be supported well, the network must provide both maximum throughput and low latency. Progress has been made in this direction, as modern network switches support Active Queue Management (AQM) and Explicit Congestion Notifications (ECN), both mechanisms to control the level of queue occupancy, reducing the total network latency. This paper is the first study of the effect of Active Queue Management on both throughput and latency, in the context of Hadoop and the MapReduce programming model. We give a quantitative comparison of four different approaches for controlling buffer occupancy and latency: RED and CoDel, both standalone and also combined with ECN and DCTCP network protocol, and identify the AQM configurations that maintain Hadoop execution time gains from larger buffers within 5%, while reducing network packet latency caused by bufferbloat by up to 85%. Finally, we provide recommendations to administrators of Hadoop clusters as to how to improve latency without degrading the throughput of batch big data workloads.The research leading to these results has received funding from the European Unions Seventh Framework Programme (FP7/2007–2013) under grant agreement number 610456 (Euroserver). The research was also supported by the Ministry of Economy and Competitiveness of Spain under the contracts TIN2012-34557 and TIN2015-65316-P, Generalitat de Catalunya (contracts 2014-SGR-1051 and 2014-SGR-1272), HiPEAC-3 Network of Excellence (ICT- 287759), and the Severo Ochoa Program (SEV-2011-00067) of the Spanish Government.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

milliProxy: a TCP Proxy Architecture for 5G mmWave Cellular Systems

TCP is the most widely used transport protocol in the internet. However, it offers suboptimal performance when operating over high bandwidth mmWave links. The main issues introduced by communications at such high frequencies are (i) the sensitivity to blockage and (ii) the high bandwidth fluctuations due to Line of Sight (LOS) to Non Line of Sight (NLOS) transitions and vice versa. In particular, TCP has an abstract view of the end-to-end connection, which does not properly capture the dynamics of the wireless mmWave link. The consequence is a suboptimal utilization of the available resources. In this paper we propose a TCP proxy architecture that improves the performance of TCP flows without any modification at the remote sender side. The proxy is installed in the Radio Access Network, and exploits information available at the gNB in order to maximize throughput and minimize latency.Comment: 7 pages, 6 figures, 2 tables, presented at the 2017 51st Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers, Pacific Grove, CA, 201

Evaluation of Active Queue Management (AQM) Models in Low Latency Networks

Abstract: Low latency networks require the modification of the actual queuing management in order to avoid large queuing delay. Nowadays, TCP’s congestion control maximizes the throughput of the link providing benefits to large flow packets. However, nodes’ buffers may get fully filled, which would produce large time delays and packet dropping situations, named as bufferbloat problem. For actual time-sensitive applications demand, such as VoIP, online gaming or financial trading, these queueing times cause bad quality of service being directly noticed in user’s utilization. This work studies the different alternatives for active queue management (AQM) in the nodes links, optimizing the latency of the small flow packets and, therefore, providing better quality for low latency networks in congestion scenarios. AQM models are simulated in a dumbbell topology with ns3 software, which shows the diverse latency values (measured in RTT) according to network situations and the algorithm that has been installed. In detail, RED, CoDel, PIE, and FQ_CoDel algorithms are studied, plus the modification of the TCP sender’s congestion control with Alternative Backoff with ECN (ABE) algorithm. The simulations will display the best queueing times for the implementation that mixes FQ_CoDel with ABE, the one which maximizes the throughput reducing the latency of the packets. Thus, the modification of queueing management with FQ_CoDel and the implementation of ABE in the sender will solve the bufferbloat problem offering the required quality for low latency networks.Resumen Las redes de baja latencia requieren la modificación de la actual gestión de las colas con el fin de eludir los extensos tiempos de retardo. Hoy en d´ıa, el control de congestión de TCP maximiza el rendimiento (throughput) del enlace otorgando beneficio a los grandes flujos de datos, sin embargo, los buffers son plenamente cargados generando altos tiempos de retardo y fases de retirada de paquetes, llamada a esta situación el problema de Bufferbloat. Par las aplicaciones contempor´aneas como las llamadas VoIP, los juegos on-line o los intercambios financieros; estos tiempos de cola generan una mala calidad de servicio detectada directamente por los usuarios finales. Este trabajo estudia las diferentes alternativas de la gestión activa de colas (AQM), optimizando la latencia de los peque˜nos flujos y, por lo tanto, brindando una mejor calidad para las redes de baja latencia en situaciones de congestión. Los modelos AQM han sido evaluados en una topolog´ıa ’dumbbell’ mediante el simulador ns3, entregando resultados de latencia (medidos en RTT) de acuerdo con la situación del enlace y el algoritmo instalado en la cola. Concretamente, los algoritmos estudiados han sido RED, CoDel, PIE y FQ_CoDel; adem´as de la modificación del control de congestión TCP del emisor denominada ABE (Alternative Backoff with ECN). Las simulaciones que mejor resultados ofrecen son las que implementan combinación de FQ_CoDel con el algoritmo ABE, maximizando el rendimiento y reduciendo la latencia de los paquetes. Por lo tanto, la modificación con FQ_CoDel en las colas y la de ABE en el emisor ofrecen una solución al problema del Bufferbloat altamente solicitada por las redes de baja latencia

E-EON : Energy-Efficient and Optimized Networks for Hadoop

Energy efficiency and performance improvements have been two of the major concerns of current Data Centers. With the advent of Big Data, more information is generated year after year, and even the most aggressive predictions of the largest network equipment manufacturer have been surpassed due to the non-stop growing network traffic generated by current Big Data frameworks. As, currently, one of the most famous and discussed frameworks designed to store, retrieve and process the information that is being consistently generated by users and machines, Hadoop has gained a lot of attention from the industry in recent years and presently its name describes a whole ecosystem designed to tackle the most varied requirements of today’s cloud applications. This thesis relates to Hadoop clusters, mainly focused on their interconnects, which is commonly considered to be the bottleneck of such ecosystem. We conducted research focusing on energy efficiency and also on performance optimizations as improvements on cluster throughput and network latency. Regarding the energy consumption, a significant proportion of a data center's energy consumption is caused by the network, which stands for 12% of the total system power at full load. With the non-stop growing network traffic, it is desired by industry and academic community that network energy consumption should be proportional to its utilization. Considering cluster performance, although Hadoop is a network throughput-sensitive workload with less stringent requirements for network latency, there is an increasing interest in running batch and interactive workloads concurrently on the same cluster. Doing so maximizes system utilization, to obtain the greatest benefits from the capital and operational expenditures. For this to happen, cluster throughput should not be impacted when network latency is minimized. The two biggest challenges faced during the development of this thesis were related to achieving near proportional energy consumption for the interconnects and also improving the network latency found on Hadoop clusters, while having virtually no loss on cluster throughput. Such challenges led to comparable sized opportunity: proposing new techniques that must solve such problems from the current generation of Hadoop clusters. We named E-EON the set of techniques presented in this work, which stands for Energy Efficient and Optimized Networks for Hadoop. E-EON can be used to reduce the network energy consumption and yet, to reduce network latency while cluster throughput is improved at the same time. Furthermore, such techniques are not exclusive to Hadoop and they are also expected to have similar benefits if applied to any other Big Data framework infrastructure that fits the problem characterization we presented throughout this thesis. With E-EON we were able to reduce the energy consumption by up to 80% compared to the state-of-the art technique. We were also able to reduce network latency by up to 85% and in some cases, even improve cluster throughput by 10%. Although these were the two major accomplishment from this thesis, we also present minor benefits which translate to easier configuration compared to the stat-of-the-art techniques. Finally, we enrich the discussions found in this thesis with recommendations targeting network administrators and network equipment manufacturers.La eficiencia energética y las mejoras de rendimiento han sido dos de las principales preocupaciones de los Data Centers actuales. Con el arribo del Big Data, se genera más información año con año, incluso las predicciones más agresivas de parte del mayor fabricante de dispositivos de red se han superado debido al continuo tráfico de red generado por los sistemas de Big Data. Actualmente, uno de los más famosos y discutidos frameworks desarrollado para almacenar, recuperar y procesar la información generada consistentemente por usuarios y máquinas, Hadoop acaparó la atención de la industria en los últimos años y actualmente su nombre describe a todo un ecosistema diseñado para abordar los requisitos más variados de las aplicaciones actuales de Cloud Computing. Esta tesis profundiza sobre los clusters Hadoop, principalmente enfocada a sus interconexiones, que comúnmente se consideran el cuello de botella de dicho ecosistema. Realizamos investigaciones centradas en la eficiencia energética y también en optimizaciones de rendimiento como mejoras en el throughput de la infraestructura y de latencia de la red. En cuanto al consumo de energía, una porción significativa de un Data Center es causada por la red, representada por el 12 % de la potencia total del sistema a plena carga. Con el tráfico constantemente creciente de la red, la industria y la comunidad académica busca que el consumo energético sea proporcional a su uso. Considerando las prestaciones del cluster, a pesar de que Hadoop mantiene una carga de trabajo sensible al rendimiento de red aunque con requisitos menos estrictos sobre la latencia de la misma, existe un interés creciente en ejecutar aplicaciones interactivas y secuenciales de manera simultánea sobre dicha infraestructura. Al hacerlo, se maximiza la utilización del sistema para obtener los mayores beneficios al capital y gastos operativos. Para que esto suceda, el rendimiento del sistema no puede verse afectado cuando se minimiza la latencia de la red. Los dos mayores desafíos enfrentados durante el desarrollo de esta tesis estuvieron relacionados con lograr un consumo energético cercano a la cantidad de interconexiones y también a mejorar la latencia de red encontrada en los clusters Hadoop al tiempo que la perdida del rendimiento de la infraestructura es casi nula. Dichos desafíos llevaron a una oportunidad de tamaño semejante: proponer técnicas novedosas que resuelven dichos problemas a partir de la generación actual de clusters Hadoop. Llamamos a E-EON (Energy Efficient and Optimized Networks) al conjunto de técnicas presentadas en este trabajo. E-EON se puede utilizar para reducir el consumo de energía y la latencia de la red al mismo tiempo que el rendimiento del cluster se mejora. Además tales técnicas no son exclusivas de Hadoop y también se espera que tengan beneficios similares si se aplican a cualquier otra infraestructura de Big Data que se ajuste a la caracterización del problema que presentamos a lo largo de esta tesis. Con E-EON pudimos reducir el consumo de energía hasta en un 80% en comparación con las técnicas encontradas en la literatura actual. También pudimos reducir la latencia de la red hasta en un 85% y, en algunos casos, incluso mejorar el rendimiento del cluster en un 10%. Aunque estos fueron los dos principales logros de esta tesis, también presentamos beneficios menores que se traducen en una configuración más sencilla en comparación con las técnicas más avanzadas. Finalmente, enriquecimos las discusiones encontradas en esta tesis con recomendaciones dirigidas a los administradores de red y a los fabricantes de dispositivos de red

Evaluation of Active Queue Management (AQM) Models in Low Latency Networks

Abstract: Low latency networks require the modification of the actual queuing management in order to avoid large queuing delay. Nowadays, TCP’s congestion control maximizes the throughput of the link providing benefits to large flow packets. However, nodes’ buffers may get fully filled, which would produce large time delays and packet dropping situations, named as bufferbloat problem. For actual time-sensitive applications demand, such as VoIP, online gaming or financial trading, these queueing times cause bad quality of service being directly noticed in user’s utilization. This work studies the different alternatives for active queue management (AQM) in the nodes links, optimizing the latency of the small flow packets and, therefore, providing better quality for low latency networks in congestion scenarios. AQM models are simulated in a dumbbell topology with ns3 software, which shows the diverse latency values (measured in RTT) according to network situations and the algorithm that has been installed. In detail, RED, CoDel, PIE, and FQ_CoDel algorithms are studied, plus the modification of the TCP sender’s congestion control with Alternative Backoff with ECN (ABE) algorithm. The simulations will display the best queueing times for the implementation that mixes FQ_CoDel with ABE, the one which maximizes the throughput reducing the latency of the packets. Thus, the modification of queueing management with FQ_CoDel and the implementation of ABE in the sender will solve the bufferbloat problem offering the required quality for low latency networks.Resumen Las redes de baja latencia requieren la modificación de la actual gestión de las colas con el fin de eludir los extensos tiempos de retardo. Hoy en d´ıa, el control de congestión de TCP maximiza el rendimiento (throughput) del enlace otorgando beneficio a los grandes flujos de datos, sin embargo, los buffers son plenamente cargados generando altos tiempos de retardo y fases de retirada de paquetes, llamada a esta situación el problema de Bufferbloat. Par las aplicaciones contempor´aneas como las llamadas VoIP, los juegos on-line o los intercambios financieros; estos tiempos de cola generan una mala calidad de servicio detectada directamente por los usuarios finales. Este trabajo estudia las diferentes alternativas de la gestión activa de colas (AQM), optimizando la latencia de los peque˜nos flujos y, por lo tanto, brindando una mejor calidad para las redes de baja latencia en situaciones de congestión. Los modelos AQM han sido evaluados en una topolog´ıa ’dumbbell’ mediante el simulador ns3, entregando resultados de latencia (medidos en RTT) de acuerdo con la situación del enlace y el algoritmo instalado en la cola. Concretamente, los algoritmos estudiados han sido RED, CoDel, PIE y FQ_CoDel; adem´as de la modificación del control de congestión TCP del emisor denominada ABE (Alternative Backoff with ECN). Las simulaciones que mejor resultados ofrecen son las que implementan combinación de FQ_CoDel con el algoritmo ABE, maximizando el rendimiento y reduciendo la latencia de los paquetes. Por lo tanto, la modificación con FQ_CoDel en las colas y la de ABE en el emisor ofrecen una solución al problema del Bufferbloat altamente solicitada por las redes de baja latencia

When Latency Matters: Measurements and Lessons Learned

Several emerging classes of interactive applications are demanding for extremely low-latency to be fully unleashed, with edge computing generally regarded as a key enabler thanks to reduced delays. This paper presents the outcome of a large-scale end-to-end measurement campaign focusing on task-offloading scenarios, showing that moving the computation closer to the end-users, alone, may turn out not to be enough. Indeed, the complexity associated with modern networks, both at the access and in the core, the behavior of the protocols at different levels of the stack, as well as the orchestration platforms used in data-centers hide a set of pitfalls potentially reverting the benefits introduced by low propagation delays. In short, we highlight how ensuring good QoS to latency-sensitive applications is definitely a multi-dimensional problem, requiring to cope with a great deal of customization and cooperation to get the best from the underlying network

Congestion control for cloud gaming over udp based on round-Trip video latency

© 2019 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other worksWe describe a network congestion control mechanism for cloud gaming (CG) platforms based on the user datagram protocol (UDP). To minimize the contribution of the downstream transmission delay to the total end-To-end latency in the interaction-perception loop, we first define the round-Trip video latency (RTVL) and develop a congestion model. Based on them, we design and implement an adaptation strategy that detects the early stages of congestion to prevent high values of RTVL and network bufferbloat, thus avoiding packet losses. Using data measured from the network, our strategy modifies the target output bitrate of the video encoder to throttle down or upto the data flow sent by the server to the client. In the presence of sudden downstream channel capacity drops of over 40%, our algorithm reactively manages to satisfy the key CG requirements for interactive games by entirely avoiding the packet losses and keeping the RTVL below 100 ms. In reasonably stable network conditions, our algorithm proactively keeps exploring for higher bitrates and building a 'network state dictionary,' due to which it achieves an effective downstream channel capacity use of 95%This work was supported in part by the Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (AEI/FEDER) of the Spanish Government through the Project ‘‘Open Graphics Gaming Cloud’’ under Grant RTC-2016-5676-7 and the Project ‘‘Immersive Visual Media Environments’’ under Grant TEC2016-7598

E-EON : Energy-Efficient and Optimized Networks for Hadoop

Energy efficiency and performance improvements have been two of the major concerns of current Data Centers. With the advent of Big Data, more information is generated year after year, and even the most aggressive predictions of the largest network equipment manufacturer have been surpassed due to the non-stop growing network traffic generated by current Big Data frameworks. As, currently, one of the most famous and discussed frameworks designed to store, retrieve and process the information that is being consistently generated by users and machines, Hadoop has gained a lot of attention from the industry in recent years and presently its name describes a whole ecosystem designed to tackle the most varied requirements of today’s cloud applications. This thesis relates to Hadoop clusters, mainly focused on their interconnects, which is commonly considered to be the bottleneck of such ecosystem. We conducted research focusing on energy efficiency and also on performance optimizations as improvements on cluster throughput and network latency. Regarding the energy consumption, a significant proportion of a data center's energy consumption is caused by the network, which stands for 12% of the total system power at full load. With the non-stop growing network traffic, it is desired by industry and academic community that network energy consumption should be proportional to its utilization. Considering cluster performance, although Hadoop is a network throughput-sensitive workload with less stringent requirements for network latency, there is an increasing interest in running batch and interactive workloads concurrently on the same cluster. Doing so maximizes system utilization, to obtain the greatest benefits from the capital and operational expenditures. For this to happen, cluster throughput should not be impacted when network latency is minimized. The two biggest challenges faced during the development of this thesis were related to achieving near proportional energy consumption for the interconnects and also improving the network latency found on Hadoop clusters, while having virtually no loss on cluster throughput. Such challenges led to comparable sized opportunity: proposing new techniques that must solve such problems from the current generation of Hadoop clusters. We named E-EON the set of techniques presented in this work, which stands for Energy Efficient and Optimized Networks for Hadoop. E-EON can be used to reduce the network energy consumption and yet, to reduce network latency while cluster throughput is improved at the same time. Furthermore, such techniques are not exclusive to Hadoop and they are also expected to have similar benefits if applied to any other Big Data framework infrastructure that fits the problem characterization we presented throughout this thesis. With E-EON we were able to reduce the energy consumption by up to 80% compared to the state-of-the art technique. We were also able to reduce network latency by up to 85% and in some cases, even improve cluster throughput by 10%. Although these were the two major accomplishment from this thesis, we also present minor benefits which translate to easier configuration compared to the stat-of-the-art techniques. Finally, we enrich the discussions found in this thesis with recommendations targeting network administrators and network equipment manufacturers.La eficiencia energética y las mejoras de rendimiento han sido dos de las principales preocupaciones de los Data Centers actuales. Con el arribo del Big Data, se genera más información año con año, incluso las predicciones más agresivas de parte del mayor fabricante de dispositivos de red se han superado debido al continuo tráfico de red generado por los sistemas de Big Data. Actualmente, uno de los más famosos y discutidos frameworks desarrollado para almacenar, recuperar y procesar la información generada consistentemente por usuarios y máquinas, Hadoop acaparó la atención de la industria en los últimos años y actualmente su nombre describe a todo un ecosistema diseñado para abordar los requisitos más variados de las aplicaciones actuales de Cloud Computing. Esta tesis profundiza sobre los clusters Hadoop, principalmente enfocada a sus interconexiones, que comúnmente se consideran el cuello de botella de dicho ecosistema. Realizamos investigaciones centradas en la eficiencia energética y también en optimizaciones de rendimiento como mejoras en el throughput de la infraestructura y de latencia de la red. En cuanto al consumo de energía, una porción significativa de un Data Center es causada por la red, representada por el 12 % de la potencia total del sistema a plena carga. Con el tráfico constantemente creciente de la red, la industria y la comunidad académica busca que el consumo energético sea proporcional a su uso. Considerando las prestaciones del cluster, a pesar de que Hadoop mantiene una carga de trabajo sensible al rendimiento de red aunque con requisitos menos estrictos sobre la latencia de la misma, existe un interés creciente en ejecutar aplicaciones interactivas y secuenciales de manera simultánea sobre dicha infraestructura. Al hacerlo, se maximiza la utilización del sistema para obtener los mayores beneficios al capital y gastos operativos. Para que esto suceda, el rendimiento del sistema no puede verse afectado cuando se minimiza la latencia de la red. Los dos mayores desafíos enfrentados durante el desarrollo de esta tesis estuvieron relacionados con lograr un consumo energético cercano a la cantidad de interconexiones y también a mejorar la latencia de red encontrada en los clusters Hadoop al tiempo que la perdida del rendimiento de la infraestructura es casi nula. Dichos desafíos llevaron a una oportunidad de tamaño semejante: proponer técnicas novedosas que resuelven dichos problemas a partir de la generación actual de clusters Hadoop. Llamamos a E-EON (Energy Efficient and Optimized Networks) al conjunto de técnicas presentadas en este trabajo. E-EON se puede utilizar para reducir el consumo de energía y la latencia de la red al mismo tiempo que el rendimiento del cluster se mejora. Además tales técnicas no son exclusivas de Hadoop y también se espera que tengan beneficios similares si se aplican a cualquier otra infraestructura de Big Data que se ajuste a la caracterización del problema que presentamos a lo largo de esta tesis. Con E-EON pudimos reducir el consumo de energía hasta en un 80% en comparación con las técnicas encontradas en la literatura actual. También pudimos reducir la latencia de la red hasta en un 85% y, en algunos casos, incluso mejorar el rendimiento del cluster en un 10%. Aunque estos fueron los dos principales logros de esta tesis, también presentamos beneficios menores que se traducen en una configuración más sencilla en comparación con las técnicas más avanzadas. Finalmente, enriquecimos las discusiones encontradas en esta tesis con recomendaciones dirigidas a los administradores de red y a los fabricantes de dispositivos de red.Postprint (published version

Moving toward the intra-protocol de-ossification of TCP in mobile networks: Start-up and mobility

182 p.El uso de las redes móviles de banda ancha ha aumentado significativamente los últimos años y se espera un crecimiento aún mayor con la inclusión de las futuras capacidades 5G. 5G proporcionará unas velocidades de transmisión y reducidos retardos nunca antes vistos. Sin embargo, la posibilidad de alcanzar las mencionadas cuotas está limitada por la gestión y rendimiento de los protocolos de transporte. A este respecto, TCP sigue siendo el protocolo de transporte imperante y sus diferentes algoritmos de control de congestión (CCA) los responsables finales del rendimiento obtenido. Mientras que originalmente los distintos CCAs han sido implementados para hacer frente a diferentes casos de uso en redes fijas, ninguno de los CCAs ha sido diseñado para poder gestionar la variabilidad de throughput y retardos de diferentes condiciones de red redes móviles de una manera fácilmente implantable. Dado que el análisis de TCP sobre redes móviles es complejo debido a los múltiples factores de impacto, nuestro trabajo se centra en dos casos de uso generalizados que resultan significativos en cuanto a afección del rendimiento: movimiento de los usuarios como representación de la característica principal de las redes móviles frente a las redes fijas y el rendimiento de la fase de Start-up de TCP debido a la presencia mayoritaria de flujos cortos en Internet. Diferentes trabajos han sugerido la importancia de una mayor flexibilidad en la capa de transporte, creando servicios de transporte sobre TCP o UDP. Sin embargo, estas propuestas han encontrado limitaciones relativas a las dependencias arquitecturales de los protocolos utilizados como sustrato (p.ej. imposibilidad de cambiar la configuración de la capa de transporte una vez la transmisión a comenzado), experimentando una capa de transporte "osificada". Esta tesis surge como respuesta a fin de abordar la citada limitación y demostrando que existen posibilidades de mejora dentro de la familia de TCP (intra-protocolar), proponiendo un marco para solventar parcialmente la restricción a través de la selección dinámica del CCA más apropiado. Para ello, se evalúan y seleccionan los mayores puntos de impacto en el rendimiento de los casos de uso seleccionados en despliegues de red 4G y en despliegues de baja latencia que emulan las potenciales latencias en las futuras capacidades 5G. Estos puntos de impacto sirven como heurísticas para decidir el CCA más apropiado en el propuesto marco. Por último, se valida la propuesta en entornos de movilidad con dos posibilidades de selección: al comienzo de la transmisión (limitada flexibilidad de la capa de transporte) y dinámicamente durante la transmisión (con una capa de transporte flexible). Se concluye que la propuesta puede acarrear importantes mejoras de rendimiento al seleccionar el CCA más apropiado teniendo en cuenta la situación de red y los requerimientos de la capa de aplicación