Mobility management architecture and modeling for label switched networks (mobility label based network) : a thesis

With the proliferation of IP based mobile applications network layer mobility management is expected to play an increasingly significant role in the architectures of the mobile networks. The mobile network evolution offers higher data rates and lower latencies that target mobile-to-mobile traffic patterns and applications that are all based on IP. However, the underlying network layer mobility management schemes employed in the 3G and 4G architectures are not optimized for mobile-to-mobile traffic patterns and result in the user- as well as the network-facing performance penalties that may be considered as inhibiting factors in the network evolution.We present a Mobility Label Based Network (MLBN) - a new approach to the network layer mobility management that relies on Multi-Protocol Label Switching (MPLS) and provides native integration between the MPLS-aware control and the MPLS-based forwarding planes. MLBN is a scalable, survivable hierarchical mobility management system capable of providing macro- and micro-mobility for IPv4 or IPv6 mobile hosts or routers without the use of Mobile IP while guaranteeing optimal traffic routing between the communicating mobile devices. MLBN uses MPLS to decouple the IP address assigned to a mobile node or a prefix served by a mobile router from the logical topology of the IP network thus resolving a topological conflict associated with the move of a mobile node from a home to a foreign IP network.When a user connects to the MLBN the mobile device is associated with a Mobility Label while maintaining the original IP address. The Mobility Label is then bound to the device’s IP address at the edge of the MLBN and this binding is advertised using the MPLS-aware control plane protocol into the label switched network. We show that it is possible to effectively update the network following the mobile node movements and perform optimal packet routing based on the modifiable sequence of the Label Switched Paths.Ph.D., Electrical Engineering -- Drexel University, 201

Descubrimiento dinámico de servidores basado en información de localización usando una tabla de Hash distribuida balanceada

The current Internet includes a large number of distributed services. In order to guarantee the QoS of the communications in these services, a client has to select a close-by server with enough available resources. To achieve this objective, in this Thesis, we propose a simple and practical solution for Dynamic and Location Aware Server Discovery based on a Distributed Hash Table (DHT). Specifically, we decide to use a Chord DHT system (although any other DHT scheme can be used). In more detail, the solution works as follows. The servers offering a given service S form a Chord-like DHT. In addition, they register their location (topological and/or geographical) information in the DHT. Each client using the service S is connected to at least one server from the DHT. Eventually, a given client C realizes that it is connected to a server providing a bad QoS, then, it queries the DHT in order to find an appropriate server (i.e. a close-by server with enough available resources). We define 11 design criteria, and compare our solution to the Related Work based on them. We show that our solution is the most complete one. Furthermore, we validate the performance of our solution in two different scenarios: (i) NAT Traversal Server Discovery and (ii) Home Agent Discovery in Mobile IP scenarios. The former serves to validate our solution in a highly dynamic environment whereas the latter demonstrates the appropriateness of our solution in more classical environments where the servers are typically always-on hosts. The extra overhead suffered from the servers involved in our system comes from their participation in the Chord DHT. Therefore, it is critical to fairly balance the load among all the servers. In our system as well as in other P2P systems (e.g. P2PSIP) the stored objects are small, then routing dominates the cost of publishing and retrieving objects. Therefore, in the second part of this Thesis, we address the issue of fairly balancing the routing load in Chord DHTs. We present an analytical model to evaluate the routing fairness of Chord based on the well accepted Jain’s Fairness Index (FI). Our model shows that Chord performs poorly. Following this observation, we propose a simple enhancement to the Chord finger selection algorithm with the goal of mitigating this effect. The key advantage of our proposal as compared to previous approaches is that it adds a neglible overhead to the basic Chord algorithm. We validate the goodness of the proposed solution analytically and by large scale simulations.-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------En los últimos años un gran número de servicios distribuídos han aparecido en Internet. Para garantizar la Calidad de Servicio de las comunicaciones en estos servicios sus clientes deben conectarse a un servidor cercano con suficientes recursos disponibles. Para alcanzar este objetivo, en esta Tesis, se propone una solución simple y práctica para el Descubrimiento Dinámico de Servidores basado en Información de Localizació usando una Tabla de Hash Distribuída (DHT). En concreto, hemos decidido usar una DHT de tipo Chord (aunque cualquier otro tipo de DHT puede usarse). A continuación describimos brevemente nuestra solución. Los servidores que ofrecen un servicio específico S forman una DHT tipo Chord donde registran su información de localización (topológica y/o geográfica). Cada cliente que usa el servicio S está conectado al menos a un servidor de la DHT. En caso de que un cliente C perciba que el servidor al que está conectado está ofreciendo una mala Calidad de Servicio, C consulta la DHT para encontrar un servidor más apropiado (p.ej. un servidor cercano con suficientes recursos disponibles). En la Tesis se definen 11 criterios de diseño y se compara nuestra solución con las soluciones existentes en base a ellos, demostrando que la nuestra es la solución más completa. Además, validamos el rendimiento de nuestra solución en dos escenarios diferentes: (i) Descubrimiento de Servidores para atravesar Traductores de Direcciones de Red (NATs) y (ii) Descubrimiento de Agentes Hogar (HAs) en escenarios de Movilidad IP. El primero sirve para validar el rendimiento de nuestra solución en escenarios altamente dinámicos mientras que el segundo demuestra la validez de la solución en un escenario más clásico donde los servidores son máquinas que están ininterrumpidamente funcionando. Los servidores involucrados en nuestro sistema sufren una sobrecarga debido a su participación en la DHT tipo Chord. Desafortunadamente, esta sobrecarga es inherente al sistema anteriormente descrito y no se puede eliminar. En cambio lo que sí podemos hacer es balancear la carga de la manera más justa posible entre todos los servidores. En nuestro sistema, al igual que en otros sistemas P2P (p.ej. P2PSIP) los objetos almacenados tienen un tamaño pequeño, produciendo que sea la tarea de enrutamiento la que domina el coste de publicar y obtener objetos. Por lo tanto, en la segunda parte de esta Tesis abordamos el reparto equilibrado de la carga de enrutamiento en DHTs tipo Chord. En primer lugar, definimos un modelo analítico para evaluar el reparto de la carga de enrutamiento entre los nodos que forman una DHT tipo Chord. Para ello nos basamos en una métrica aceptada por la comunidad investigadora como es el Jain’s Fairness Index (FI). El modelo resultante demuestra que Chord tiene un rendimiento pobre en el reparto justo de la carga de enrutamiento. Basándonos en esta observación proponemos una modificación simple al algoritmo de selección de punteros de Chord para mejorar el reparto de la carga de enrutamiento. La ventaja fundamental de nuestra solución en comparación con otras propuestas anteriores es que nuestra solución añade un coste despreciable al algoritmo básico de Chord. Finalmente, validamos el rendimiento de nuestra solución analíticamente y por medio de simulaciones a gran escala