Análisis de tráfico en Internet utilizando distribuciones Alfa estables en procesadores paralelos

Abstract

En el contexto actual de desarrollo de aplicaciones basadas en TCP/IP (Internet), el análisis del tráfico IP es una necesidad crucial con el objetivo de prever y solucionar posibles problemas de congestión que dificulten el uso adecuado de dichas aplicaciones. La disponibilidad de modelos matemáticos del tráfico permite anticiparse a futuros problemas en las redes de comunicaciones y además automatizar tareas de monitorización y control que forman parte de la gestión de redes actual. En los últimos años se han propuesto modelos estadísticos basados en las distribuciones alfa estables que se han revelado prometedores, pero que demandan una capacidad de cálculo intensa que limita su aplicación en situaciones de control de red en las que las decisiones se deben tomar en tiempo real. El abaratamiento de la tecnología de procesadores paralelos permite acelerar la ejecución de los algoritmos de estimación de parámetros de tráfico y están habilitando la utilización de las distribuciones alfa estables en el análisis y la resolución de problemas de tráfico. El objetivo de este trabajo sería partir de la situación actual en la que se han implantado algoritmos de estimación de parámetros de tráfico basados en el modelo alfa estable y adaptarlos al análisis de tráfico real, de manera que se puedan utilizar para intentar predecir el comportamiento de una red, lo que supondría la posibilidad de detectar anomalías, cambios en la red o incluso, predecir su comportamiento para llegar a prevenir posibles problemas. Para ello se realizará un estudio de la red, en las que se capturarán muestras de tráfico reales que posteriormente serán ajustadas para ser interpretadas usando distribuciones alfa estables.In the current context of developing applications based on TCP / IP (Internet), the analysis of the IP traffic is a necessity in order to anticipate and solve possible congestion problems that hinder the proper use of such applications. The existence of mathematical models of traffic allow to anticipate future problems in the communications networks and also automate monitoring and control tasks that are part of the current network management. In recent years statistical models have been proposed based on stable alpha distributions, which have been promising, but which demand an intense computational capacity that limits its implementation in situations of network control in which decisions must be taken in real time. Cheaper parallel processor technologies make possible the acceleration of the execution of algorithms for estimating traffic parameters and they are enabling the use of stable alpha distributions in the analysis and resolution of traffic problems. The objective of this work is to start from the current situation in which algorithms have been implemented to estimate traffic parameters based on the stable alpha model and to adapt them to the analysis of real traffic. So that they can be used to try to predict the behavior of a network, which would mean the possibility of detecting anomalies, changes in the network or even, predict their behavior in order to prevent potential problems. Therefore, a study of the network will be carried out, in which real traffic samples will be captured and later adjusted to be interpreted using stable alpha distributions