Resource allocation in networks from a connection-level perspective (Asignación de recursos en redes desde la perspectiva de las conexiones)

En esta tesis, se analizan varios problemas de asignación recursos que surgen en el estudio de los sistemas de telecomunicaciones. En particular, nos centramos en las redes de datos, de los cuales el ejemplo más importante es la Internet global. En este tipo de redes, el recurso escaso que debe ser asignado es la cantidad de ancho de banda de cada conexión curso. Esta asignación realiza en tiempo real por los protocolos subyacentes, que técniamente se encuentran divididos en varios niveles o capas. Desde este punto de vista, la red puede ser pensada como un sistema de control a gran escala, donde cada entidad debe seguir un conjunto dado de leyes de control, a fin de encontrar una asignación adecuada de recursos. Desde el influyente trabajo de Kelly et. al., este problema se ha expresado en términos económicos, dando lugar a la teoría conocida como Network Utility Maximization (maximización de utilidad en redes). Este marco ha demostrado ser una herramienta valiosa para analizar los mecanismos existentes y diseño de protocolos nuevos que mejoran el comportamiento de la red. Proporciona además un vínculo crucial entre el tradicional análisis por capas de los protocolos de red y las técnicas de optimización convexa, dando lugar a lo que se denomina análisis multi-capa de las redes. En este trabajo nos centramos en el análisis de la red desde una perspectiva a nivel de conexiones. En particular, se estudia el desempeño de eficiencia y justicia en la escala de conexiones de varios modelos de asignación de recursos en la red. Este estudio se realiza en varios escenarios: tanto single-path como multi-path (redes con múltiples caminos) así como escenarios cableados e inalámbricos. Se analizan en detalle dos problemas importantes: por un lado, la asignación de los recursos realizada por los protocolos de control de congestión cuando se permiten varias conexiones por usuario. Se identifican algunos problemas del paradigma actual, y se propone un nuevo concepto de \emph{equidad centrada en el usuario}, desarrollando a su vez algoritmos descentralizados que se pueden aplicar en los extremos de la red, y que conducen al sistema a un global adecuado. El segundo problema importante analizado aquí es la asignación de los recursos realizada por los algoritmos de control de congestión cuando trabajan sobre una capa física que permite múltiples velocidades de transmisión como es el caso en las redes inalámbricas. Se demuestra que los algoritmos usuales conducen a ineficiencias importantes desde el punto de vista de las conexiones, y se proponen mecanismos para superar estas ineficiencias y mejorar la asignación de los recursos prestados por dichas redes. A lo largo de este trabajo, se aplican varias herramientas matemáticas, tales como la optimización convexa, la teoría de control y los procesos estocásticos. Por medio de estas herramientas, se construye un modelo del sistema, y se desarrollan leyes de control y algoritmos para lograr el objetivo de desempeño deseado. Como paso final, estos algoritmos fueron probados a través de simulaciones a nivel de paquetes de las redes involucradas, proporcionando la validación de la teoría y la evidencia de que pueden aplicarse en la práctica

Minimal-variance distributed scheduling under strict demands and deadlines

Many modern schedulers can dynamically adjust their service capacity to match the incoming workload. At the same time, however, variability in service capacity often incurs operational and infrastructure costs. In this abstract, we characterize an optimal distributed algorithm that minimizes service capacity variability when scheduling jobs with deadlines. Specifically, we show that Exact Scheduling minimizes service capacity variance subject to strict demand and deadline requirements under stationary Poisson arrivals. Moreover, we show how close the performance of the optimal distributed algorithm is to that of the optimal centralized algorithm by deriving a competitive-ratio-like bound

Minimal-Variance Distributed Deadline Scheduling in a Stationary Environment

Many modern schedulers can dynamically adjust their service capacity to match the incoming workload. At the same time, however, variability in service capacity often incurs operational and infrastructure costs. In this paper, we propose distributed algorithms that minimize service capacity variability when scheduling jobs with deadlines. Specifically, we show that Exact Scheduling minimizes service capacity variance subject to strict demand and deadline requirements under stationary Poisson arrivals. We also characterize the optimal distributed policies for more general settings with soft demand requirements, soft deadline requirements, or both. Additionally, we show how close the performance of the optimal distributed policy is to that of the optimal centralized policy by deriving a competitive-ratio-like bound

Generalized Exact Scheduling: a Minimal-Variance Distributed Deadline Scheduler

Many modern schedulers can dynamically adjust their service capacity to match the incoming workload. At the same time, however, unpredictability and instability in service capacity often incur operational and infrastructure costs. In this paper, we seek to characterize optimal distributed algorithms that maximize the predictability, stability, or both when scheduling jobs with deadlines. Specifically, we show that Exact Scheduling minimizes both the stationary mean and variance of the service capacity subject to strict demand and deadline requirements. For more general settings, we characterize the minimal-variance distributed policies with soft demand requirements, soft deadline requirements, or both. The performance of the optimal distributed policies is compared to that of the optimal centralized policy by deriving closed-form bounds and by testing centralized and distributed algorithms using real data from the Caltech electrical vehicle charging facility and many pieces of synthetic data from different arrival distribution. Moreover, we derive the Pareto-optimality condition for distributed policies that balance the variance and mean square of the service capacity. Finally, we discuss a scalable partially-centralized algorithm that uses centralized information to boost performance and a method to deal with missing information on service requirements

EDF vehicle charging under deadline uncertainty

In this paper, we analyze the performance of the EDF scheduling policy for charging electrical vehicles when the exact deadlines are not known by the scheduler. Instead, they are declared by users. We quantify the effect of this uncertainty in a mean field regime, and show that incentives appear for users to under-report their sojourn time. We characterize the average gain for a given uncertainty model and devise a policy to curtail strategic users.Agencia Nacional de Investigación e Innovació

Minimal-Variance Distributed Deadline Scheduling in a Stationary Environment

Many modern schedulers can dynamically adjust their service capacity to match the incoming workload. At the same time, however, variability in service capacity often incurs operational and infrastructure costs. In this paper, we propose distributed algorithms that minimize service capacity variability when scheduling jobs with deadlines. Specifically, we show that Exact Scheduling minimizes service capacity variance subject to strict demand and deadline requirements under stationary Poisson arrivals. We also characterize the optimal distributed policies for more general settings with soft demand requirements, soft deadline requirements, or both. Additionally, we show how close the performance of the optimal distributed policy is to that of the optimal centralized policy by deriving a competitive-ratio-like bound

Minimal-variance distributed scheduling under strict demands and deadlines

Many modern schedulers can dynamically adjust their service capacity to match the incoming workload. At the same time, however, variability in service capacity often incurs operational and infrastructure costs. In this abstract, we characterize an optimal distributed algorithm that minimizes service capacity variability when scheduling jobs with deadlines. Specifically, we show that Exact Scheduling minimizes service capacity variance subject to strict demand and deadline requirements under stationary Poisson arrivals. Moreover, we show how close the performance of the optimal distributed algorithm is to that of the optimal centralized algorithm by deriving a competitive-ratio-like bound

Quality of service parameters and link operation point estimation based on effective bandwidth

Trabajo presentado en CITEL2002, La Habana, Cuba, 2002This work addresses the estimation and calculation of the operating point of a networks link in a digital traffic network. The notion of operating point comes from Effective Bandwidth (EB) theory. The results are valid for a wide range of traffic types. This means that the statistical characteristics of the traffic may be very general. We show that, given a good EB estimator, the operating point, i.e. the values of time and space (or multiplexing) parameters in which the EB gives the asymptotic overflow probability, can also be accurately estimated. Imposing some regularity conditions, a consistent estimator and confidence intervals of the operating point are developed. These conditions are very general, and they are met by commonly used estimators as the averaging estimator presented in [2] or the Markov Fluid model estimator presented in [10]. Using a software package developed by our workgroup that estimates the EB and other relevant parameters from tra±c traces, simulation results are compared with the analytical results, showing very good fitting. Keywords. Traffic modelling, traffic estimation, effective bandwidths, QoS, MPLS, operating point estimation

Validez y estabilidad de la Escala Multidimensional de Generatividad (EMG)

La generatividad fue definida por Erik Erikson (1971) como la capacidad del adulto de comprometerse con el establecimiento y guía de la próxima generación. Se realizaron dos estudios para determinar las propiedades psicométricas de la Escala Multidimensional de Generatividad (EMG), la cual evalúa dicho constructo. En el primer estudio se determinó la  consistencia interna de la misma (? = .8507) y se realizó un análisis factorial exploratorio de la escala permitiendo la definición de cuatro factores que explican el 39,75% de la varianza y que se relacionan teóricamente con los subtipos propuestos por C. Bradley (1997). En el segundo estudio se efectuó un análisis de validez convergente con la Escala de Generatividad de Loyola (1992), encontrándose una correlación positiva moderada (.621 y .629). Asimismo en el segundo estudio se comprobó la estabilidad de las puntuaciones, mediante el análisis de confiabilidad test-retest hallándose una correlación positiva y moderada entre las dos aplicaciones de la EMG(r= .73)