A methodology for obtaining More Realistic Cross-Layer QoS Measurements in mobile networks: A VoIP over LTE Use Case

Los servicios de voz han sido durante mucho tiempo la primera fuente de ingresos para los operadores móviles. Incluso con el protagonismo creciente del tráfico de datos, los servicios de voz seguirán jugando un papel importante y no desaparecerán con la transición a redes basadas en el protocolo IP. Por otra parte, hace años que los principales actores en la industria móvil detectaron claramente que los usuarios no aceptarían una degradación en la calidad de los servicios de voz. Es por esto que resulta crítico garantizar la experiencia de usuario (QoE) en la transición a redes de nueva generación basadas en conmutación de paquetes. El trabajo realizado durante esta tesis ha buscado analizar el comportamiento y las dependencias de los diferentes servicios de Voz sobre IP (VoIP), así como identificar configuraciones óptimas, mejoras potenciales y metodologías que permitan asegurar niveles de calidad aceptables al mismo tiempo que se trate de minimizar los costes. La caracterización del rendimiento del tráfico de datos en redes móviles desde el punto de vista de los usuarios finales es un proceso costoso que implica la monitorización y análisis de un amplio rango de protocolos y parámetros con complejas dependencias. Para abordar desde la raíz este problema, se requiere realizar medidas que relacionen y correlen el comportamiento de las diferentes capas. La metodología de caracterización propuesta en esta tesis proporciona la posibilidad de recoger información clave para la resolución de problemas en las comunicaciones IP, relaciolándola con efectos asociados a la propagación radio, como cambios de celda o pérdida de enlaces, o con carga de la red y limitaciones de recursos en zonas geográficas específicas. Dicha metodología se sustenta en la utilización de herramientas nativas de monitorización y registro de información en smartphones, y la aplicación de cadenas de herramientas para la experimentación extensiva tanto en redes reales y como en entornos de prueba controlados. Con los resultados proporcionados por esta serie de herramientas, tanto operadores móviles y proveedores de servicio como desarrolladores móviles podrían ganar acceso a información sobre la experiencia real del usuario y sobre cómo mejorar la cobertura, optimizar los servicios y adaptar el funcionamiento de las aplicaciones y el uso de protocolos móviles basados en IP en este contexto. Las principales contribuciones de las herramientas y métodos introducidos en esta tesis son los siguientes: - Una herramienta de monitorización multicapa para smartphones Android, llamada TestelDroid, que permite la captura de indicadores clave de rendimiento desde el propio equipo de usuario. Asimismo proporciona la capacidad de generar tráfico de forma activa y de verificar el estado de alcanzabilidad del terminal, realizando pruebas de conectividad. - Una metodología de post-procesado para correlar la información presente en las diferentes capas de las medidas realizadas. De igual forma, se proporciona la opción a los usuarios de acceder directamente a la información sobre el tráfico IP y las medidas radio y de aplicar metodologías propias para la obtención de métricas. - Se ha realizado la aplicación de la metodología y de las herramientas usando como caso de uso el estudio y evaluación del rendimiento de las comunicaciones basadas en IP a bordo de trenes de alta velocidad. - Se ha contribuido a la creación de un entorno de prueba realista y altamente configurable para la realización de experimentos avanzados sobre LTE. - Se han detectado posibles sinergias en la utilización de instrumentación avanzada de I+D en el campo de las comunicaciones móviles, tanto para la enseñanza como para la investigación en un entorno universitario

Building the Future Internet through FIRE

The Internet as we know it today is the result of a continuous activity for improving network communications, end user services, computational processes and also information technology infrastructures. The Internet has become a critical infrastructure for the human-being by offering complex networking services and end-user applications that all together have transformed all aspects, mainly economical, of our lives. Recently, with the advent of new paradigms and the progress in wireless technology, sensor networks and information systems and also the inexorable shift towards everything connected paradigm, first as known as the Internet of Things and lately envisioning into the Internet of Everything, a data-driven society has been created. In a data-driven society, productivity, knowledge, and experience are dependent on increasingly open, dynamic, interdependent and complex Internet services. The challenge for the Internet of the Future design is to build robust enabling technologies, implement and deploy adaptive systems, to create business opportunities considering increasing uncertainties and emergent systemic behaviors where humans and machines seamlessly cooperate

Building the Future Internet through FIRE

The Internet as we know it today is the result of a continuous activity for improving network communications, end user services, computational processes and also information technology infrastructures. The Internet has become a critical infrastructure for the human-being by offering complex networking services and end-user applications that all together have transformed all aspects, mainly economical, of our lives. Recently, with the advent of new paradigms and the progress in wireless technology, sensor networks and information systems and also the inexorable shift towards everything connected paradigm, first as known as the Internet of Things and lately envisioning into the Internet of Everything, a data-driven society has been created. In a data-driven society, productivity, knowledge, and experience are dependent on increasingly open, dynamic, interdependent and complex Internet services. The challenge for the Internet of the Future design is to build robust enabling technologies, implement and deploy adaptive systems, to create business opportunities considering increasing uncertainties and emergent systemic behaviors where humans and machines seamlessly cooperate

Model checking techniques for runtime testing and QoS analysis

Los sistemas software y hardware se encuentran cada vez más presentes en nuestras vidas, en multitud de campos de aplicación y de cualquier tamaño. El análisis de estos sistemas es una tarea dura pero necesaria para garantizar que cumplan con sus requisitos. Estos requisitos pueden ser de varios tipos, como evitar comportamientos erróneos u ofrecer un rendimiento satisfactorio. Existen muchas técnicas y herramientas diseñadas para atacar este problema. Por lo general, se aplican distintas técnicas dependiendo del tipo de sistema, fase de desarrollo o tipo de análisis. El model checking es una de estas técnicas de análisis. Un model checker analiza el espacio de estados de un sistema para comprobar si el sistema cumple una propiedad dada. Sin embargo, según aumenta la complejidad del sistema a analizar, su espacio de estados crece rápidamente, hasta llegar a un punto en el que no es factible analizarlo. En esta tesis proponemos una solución integrada basada en model checking para analizar sistemas cuyo comportamiento pueda ser observado en forma de trazas de ejecución. Hemos llamado a esta solución OptySim. Nuestra solución permite acceder a sistemas externos de una forma uniforme, permitiendo realizar distintos tipos de análisis sobre diferentes tipos de sistemas de una forma más homogénea. OptySim trata con un conjunto de trazas de ejecución, que representan un subconjunto del espacio de estados completo del sistema. Para obtener dichas trazas el sistema se ejecuta repetidas veces, posiblemente variando parámetros del sistema de acuerdo a las instrucciones del usuario, generándose una traza por cada ejecución. El contenido de las trazas depende de cada sistema, y además puede variar dependiendo de las necesidades del análisis. Para ello se pueden aplicar una de las proyecciones que se han definido, y que transforman trazas completas en trazas abstractas con una menor, pero suficiente para los propósitos del análisis, cantidad de información. El análisis está guiado por uno o más objetivos establecidos por el usuario, tales como asertos o fórmulas de lógica temporal (LTL), y que le dan al análisis el significado pretendido por el usuario. Los objetivos pueden indicar tanto propiedades deseables del sistema, por ejemplo una meta de rendimiento, como propiedades que no deben ocurrir, por ejemplo una condición de error. OptySim se ha aplicado a varios casos de estudio en varias áreas y con distintos propósitos, para demostrar su utilidad. En primer lugar se ha integrado con el simulador de redes ns-2, para análisis de fiabilidad y rendimiento, optimización de parámetros, y validación y ajuste de modelos. Para el segundo grupo de casos de estudio, se ha integrado con una máquina virtual de Java para analizar programas escritos en dicho lenguaje de programación. En esta ocasión, todos los casos de estudio están enfocados a la depuración de programas