Evaluating the expedited forwarding of voice traffic in a differentiated services network

International audienceThe Differentiated Services architecture offers a scalable alternative to provide Quality of Service (QoS) to the new multimedia applications in the Internet. This paper aims at evaluating the delay and jitter experienced by voice traffic when handled by the Expedited Forwarding (EF) scheme. The analysis includes the effects of different packet scheduling mechanisms implementing EF and of the voice packet size. We also evaluate how efficiently each type of traffic uses an extra allocated bandwidth and the impact of traffic shaping. The results show that increasing the service rate share allocated to the EF aggregate does not significantly affect the competing best effort (BE) traffic. This holds as long as the BE traffic can use the bandwidth left unused by the EF traffic in idle periods

Modelo de correlación QoS-QoE en un ambiente de aprovisionamiento de servicio de telecomunicaciones OTT-Telco

ANTECEDENTES El aprovisionamiento de la Calidad de la Experiencia (QoE) en servicios de telecomunicaciones requiere de sistemas de gestión que permitan monitorizar y controlar la QoE de los usuarios luego de consumir diferentes servicios de internet provistos sobre la red del operador. En efecto, el consumo elevado de datos por parte de los usuarios requiere, a nivel de gestión de la red, la asignación de recursos suficientes para el correcto funcionamiento de los servicios. En particular, la configuración de la Calidad del Servicio (QoS) ofrecida por el operador dentro de su dominio de operación se torna fundamental para proveer un tratamiento apropiado del tráfico, permitiendo que la percepción de la calidad del servicio por parte de los usuarios finales pueda mantenerse dentro del umbral de tolerancia de acuerdo con las políticas establecidas por la compañía de telecomunicaciones (Telco). En consecuencia, un modelo de correlación QoS-QoE es clave en el aprovisionamiento de servicios de internet sobre la infraestructura del operador de telecomunicaciones. OBJETIVOS La presente tesis de doctorado se centra en proponer un modelo de correlación QoS-QoE en un ambiente de aprovisionamiento de servicios de telecomunicaciones OTT-Telco. Para ello, cinco acciones generales deben llevarse a cabo; a saber: () caracterizar los parámetros de QoS que mayor efecto tienen en la degradación de servicios OTT. () determinar las características, condiciones, parámetros y medidas de QoE en la prestación de un servicio OTT. () establecer las condiciones y restricciones de prestación de un servicio OTT en la infraestructura de una Telco que mantenga una buena relación QoS-QoE. () desarrollar un mecanismo de estimación o predicción de QoE con base en los factores de influencia de QoS que afectan la prestación de un servicio OTT. () evaluar experimentalmente el modelo de correlación QoE-QoS. MÉTODOS Para el cumplimiento de los objetivos, se definió un modelo integrado por un macro-componente Conceptualización y otro Operacional. El macro-componente Conceptualización está orientado por el referente metodológico para la construcción de marcos conceptuales de Jabareen, y el macro-componente Operacional está alineado con las fases definidas para el desarrollo de proyectos de minería de datos, CRISP-DM. Adicionalmente, se emplearon diseños de comprobación para los algoritmos, con el fin de comprobar la validez del modelo de estimación basado en algoritmos de aprendizaje automático; es decir, el modelo de estimación fue evaluado a partir de un diseño de comprobación donde se definen, para cada uno de los algoritmos, los parámetros iniciales de operación, las configuraciones de las diferentes pruebas, y las métricas usadas para evaluar su desempeño. RESULTADOS Los resultados más importantes alcanzados son los siguientes: un mapa estratégico del estado de la ciencia en el aprovisionamiento de la QoE para servicios OTT, una conceptualización de los perfiles del modelo de correlación, un modelo matemático para la valoración de la QoE de acuerdo con el comportamiento de consumo de los usuarios, un conjunto de datos de tráfico etiquetado que relaciona el comportamiento de la red con la percepción de la calidad de los usuarios, y un modelo de estimación de la QoE de los usuarios a partir del comportamiento de tráfico de la red. CONCLUSIONES El modelo de correlación QoS-QoE puede ser empleado en sistemas gestión de la QoE donde se requiere por parte de la Telco un diagnóstico y monitorización más objetiva de la percepción de la calidad del servicio por parte de sus usuarios dentro su red de aprovisionamiento. De igual manera, el empleo de parámetros adicionales de contexto de usuario enriquecería los sistemas de gestión de la QoE en el aprovisionamiento de servicios OTT.BACKGROUND Quality of Experience (QoE) provisioning requires robust QoE-centric network and application management on Telco network for providing internet services. Indeed, traffic growth over Telco network demands resource allocation for service well performance. Particularly, Quality of Service (QoS) configuration offered by network provider operational domain becomes a key component for traffic control in a proper manner. Hence, the quality of services perceived can be managed within a tolerance threshold according to telecom operator policies. Therefore, a QoS-QoE correlational model for internet services provisioning over the telecom operator infrastructure is required. AIMS The doctoral thesis is focused on propose a correlation QoS-QoE model for provisioning telecommunications services in OTT-Telco context. To this end, five goals must be accomplishing. () To characterize QoS parameters that more impact have on OTT services performance. () To determinate QoE assumptions, features, parameters, and metrics for OTT service provisioning. () To establish the assumptions and restrictions for providing a well QoS-QoE relation in the telecom operator. () To develop an estimation model for QoE based on QoS factors in the OTT services provisioning. () To evaluate the correlation QoS-QoE model. METHODS To accomplish the aims, a model with a Conceptual and Operational macro-component was structured. The Conceptual macro-component is based on the principles for building conceptual frameworks by Jabareen, and an Operational macro-component aligned with data mining project development phases, CRISP-DM. Furthermore, test bed design was structured to validate the estimation model base on machine learning algorithms; namely, algorithms initial parameters, some tests setup, and regression metrics were determined on a test bed for validate the performance of the estimation model proposed RESULTS The most relevant results achieved are the following: a strategic science map in the QoE provisioning for OTT services, three conceptual profiles as part of the correlation QoS-QoE model, a mathematical model for QoE assessment according to user consumption behavior, a label traffic dataset that relates the traffic network with quality of services perception, and estimation QoE model for users based on traffic flows. CONCLUSIONS The QoS-QoE correlational model can be applied in QoE-Driven application and network management in which an objective controlling and monitoring of quality of services perception by users is required. Moreover, additional user context parameters could be taking account for improving the QoE management systems in OTT services provisioning.Programa de Doctorado en Ciencia y Tecnología Informática por la Universidad Carlos III de MadridPresidente: Jesús García Herrero.- Secretario: José Armando Ordóñez Córdoba.- Vocal: Juan Carlos Cuéllar Quiñóne

Pour un mécanisme de protection différenciée unique contre la gestion ainsi que les pannes : DiffServ*

L'avènement de l'Internet multiservice met fin à l'ère du réseautage de nature meilleur effort. Cette nouvelle caractéristique est très souhaitable et prometteuse sur plusieurs plans mais elle reste sujette à la capacité du réseau de protéger chaque catégorie de trafic selon sa priorité et ses exigences en qualité de service. Quand le réseau est déployé sur une infrastructure optique, une des préoccupations des plus importantes est sa capacité de survie et le maintien d'un service adéquat à toutes les applications suite à une panne physique. Nous savons qu'une simple coupure de fibre provoque des pertes énormes en capacité de transmission et si laissée sans surveillance, elle peut causer des dégradations majeures dans la qualité de service perçue par les usagers du réseau. Bien qu'il existe déjà des mécanismes de protection physique qui sont conçus spécifiquement pour remédier à de telles situations, ces options sont généralement très coûteuses et difficilement adaptable aux besoins variés de chaque classe de trafic d'un réseau multiserviceNous proposons alors un modèle innovateur de protection différenciée du trafic, DiffServ*, qui permet de répondre aux exigences particulières en qualité de service et de protection de chacune des classes de trafic et qui introduit une robustesse accrue et des économies importantes en matière d'utilisation de ressources d'un réseau IP/WDM. DiffServ* se distingue par l'utilisation combinée de l'architecture des services différenciées à la couche logique d'un réseau et de la technique d'agrégation de liens ou canaux disjoints à sa couche physiqueNotre modèle de protection différenciée du trafic en cas de pannes a été soumis à l'épreuve, nous avons utilisé la simulation pour étudier sa performance et nous l'avons comparé à un modèle de protection physique homologue, DiffProtect. Les résultats montrent que DiffServ* permet en moyenne de garantir une meilleure protection que DiffProtect en cas de pannes simples et multiples. DiffProtect n'est plus performant que dans certaines situations de pannes et de trafic très particulières. Une évaluation subséquente de la fiabilité d'un réseau qui utilise DiffServ*, une étude de coût de son déploiement et une étude de cas qui cible les réseaux MPLS-DiffServ TE confirment davantage la supériorité de DiffServ* par rapport à tout autre option de protection différenciée envisageableNous rappelons que DiffServ* se base sur les techniques de différenciation de service de la couche logique pour protéger le trafic en cas de pannes de composantes optiques. Ceci est inédit puisque ces mêmes techniques sont originalement conçues que pour protéger le trafic en cas de congestion dans la couche logique. Alors pour démontrer définitivement que DiffServ* est réalisable et fonctionnel nous réalisons une expérience de déploiement pratique de DiffServ* en laboratoire à l'aide d'équipements de communication réel. Malgré les divergences techniques entre la modélisation théorique de DiffServ* et de son implémentation, DiffServ* est démontré performant, fiable, économique et réalisable en pratiqueNous clôturons ce projet par une planification de déploiement ; cette dernière permet de généraliser le déploiement de DiffServ* à toute topologie IP/WDM et d'en dimensionner la couche logique. Notre procédure approche les situations qui requièrent la fiabilité spécifique de DiffProtect en offrant un modèle d'optimisation complet sur le déploiement de la protection MixProtect multicouche qui utilise DiffServ* et DiffProtect dans le même résea

User-Centric Traffic Engineering in Software Defined Networks

Software defined networking (SDN) is a relatively new paradigm that decouples individual network elements from the control logic, offering real-time network programmability, translating high level policy abstractions into low level device configurations. The framework comprises of the data (forwarding) plane incorporating network devices, while the control logic and network services reside in the control and application planes respectively. Operators can optimize the network fabric to yield performance gains for individual applications and services utilizing flow metering and application-awareness, the default traffic management method in SDN. Existing approaches to traffic optimization, however, do not explicitly consider user application trends. Recent SDN traffic engineering designs either offer improvements for typical time-critical applications or focus on devising monitoring solutions aimed at measuring performance metrics of the respective services. The performance caveats of isolated service differentiation on the end users may be substantial considering the growth in Internet and network applications on offer and the resulting diversity in user activities. Application-level flow metering schemes therefore, fall short of fully exploiting the real-time network provisioning capability offered by SDN instead relying on rather static traffic control primitives frequent in legacy networking. For individual users, SDN may lead to substantial improvements if the framework allows operators to allocate resources while accounting for a user-centric mix of applications. This thesis explores the user traffic application trends in different network environments and proposes a novel user traffic profiling framework to aid the SDN control plane (controller) in accurately configuring network elements for a broad spectrum of users without impeding specific application requirements. This thesis starts with a critical review of existing traffic engineering solutions in SDN and highlights recent and ongoing work in network optimization studies. Predominant existing segregated application policy based controls in SDN do not consider the cost of isolated application gains on parallel SDN services and resulting consequence for users having varying application usage. Therefore, attention is given to investigating techniques which may capture the user behaviour for possible integration in SDN traffic controls. To this end, profiling of user application traffic trends is identified as a technique which may offer insight into the inherent diversity in user activities and offer possible incorporation in SDN based traffic engineering. A series of subsequent user traffic profiling studies are carried out in this regard employing network flow statistics collected from residential and enterprise network environments. Utilizing machine learning techniques including the prominent unsupervised k-means cluster analysis, user generated traffic flows are cluster analysed and the derived profiles in each networking environment are benchmarked for stability before integration in SDN control solutions. In parallel, a novel flow-based traffic classifier is designed to yield high accuracy in identifying user application flows and the traffic profiling mechanism is automated. The core functions of the novel user-centric traffic engineering solution are validated by the implementation of traffic profiling based SDN network control applications in residential, data center and campus based SDN environments. A series of simulations highlighting varying traffic conditions and profile based policy controls are designed and evaluated in each network setting using the traffic profiles derived from realistic environments to demonstrate the effectiveness of the traffic management solution. The overall network performance metrics per profile show substantive gains, proportional to operator defined user profile prioritization policies despite high traffic load conditions. The proposed user-centric SDN traffic engineering framework therefore, dynamically provisions data plane resources among different user traffic classes (profiles), capturing user behaviour to define and implement network policy controls, going beyond isolated application management