El objetivo principal de este artículo es presentar una metodología sencilla para la simulación de una SDN (Software Defined Networking), configurada con el protocolo OpenFlowcontroladores POX y ODL , utilizando la herramienta de simulación Mininet, y realizar pruebas de performance mediante la utilización de IPERFv3, mostrando los resultados con el software GNUPlot, todos ellos con licencia GNU.
Además, se describen los requerimientos y recomendaciones fundamentales para dicha emulación, y se presentan los resultados de pruebas sencillas con el fin de verificar la conectividad, transferencia de datos y operación sobre una topología de prueba. Se orienta al desarrollo de modelos de evaluación de performance que ayuden a los administradores de red a tomar decisiones en base a atributos críticos (tipos de tráfico, servicios, usuarios, etc.) identificados previamente.Eje: Arquitectura, Redes y Sistemas Operativos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Bolatti, Diego

Calcagno, Ricardo

Cuevas, Carlos

Gramajo, Sergio D.

Scappini, Reinaldo José Ramón

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

 Evaluación de performance en Redes Definidas por Software  
 
Diego Bolatti, Ricardo Calcagno, 
Carlos Cuevas, Sergio Gramajo, Reinaldo Scappini 
 
Grupo Ingeniería en Sistemas de Información, Universidad Tecnológica Nacional Facultad 
Regional Resistencia, 
French 414, (3500) Chaco, Argentina. Tel. 362-4432683 
{dbolatti, rcalcagno, cac, sergio, rscappini} @frre.utn.edu.ar 
 
Resumen 
El objetivo principal de este artículo es 
presentar una metodología sencilla para la 
simulación de una SDN (Software Defined 
Networking) [1], configurada con el protocolo 
OpenFlow [2] controladores POX [3] y ODL 
[4], utilizando la herramienta de simulación 
Mininet [5], y realizar pruebas de performance 
mediante la utilización de IPERFv3 [6], 
mostrando los resultados con el software 
GNUPlot [7], todos ellos con licencia GNU. 
Además, se describen los requerimientos y 
recomendaciones fundamentales para dicha 
emulación, y se presentan los resultados de 
pruebas sencillas con el fin de verificar la 
conectividad, transferencia de datos y operación 
sobre una topología de prueba. Se orienta al 
desarrollo de modelos de evaluación de 
performance que ayuden a los administradores 
de red a tomar decisiones en base a atributos 
críticos (tipos de tráfico, servicios, usuarios, 
etc.) identificados previamente. 
Palabras clave: Redes Definidas por Software, 
Análisis de Tráfico, Performance  
 
Contexto 
Este proyecto está inserto en una línea 
de I/D presentada en la Universidad 
Tecnológica Nacional con código: UTN-2422. 
Título: “Modelo para la evaluación de 
performance mediante identificación de tráfico 
y atributos críticos en Redes Definidas por 
Software”. Dicho proyecto se lleva a cabo en el 
ámbito del Dpto. de Ingeniería en Sistemas de 
Información perteneciente a la Facultad 
Regional Resistencia de la Universidad 
Tecnológica Nacional.  
 
 
Introducción 
Si bien el objetivo del presente trabajo 
no radica en la descripción de tecnologías 
aplicadas en SDN, se brinda un breve contexto 
descriptivo del ámbito de trabajo, a los efectos 
de una mejor comprensión. Las Redes 
Definidas por Software proponen un modelo 
para cubrir nuevas demandas de usuarios y 
organizaciones. Ésta es una arquitectura de red 
emergente, donde el control de la 
infraestructura de red está desacoplado del 
reenvío de datos y, a su vez, es directamente 
programable. La inteligencia de red es 
(lógicamente) centralizada en controladores 
SDN basados en software que mantienen una 
visión global de la red. Como resultado, las 
organizaciones controlan la red independiente 
del proveedor en un único punto lógico lo que 
simplifica, en gran medida, el diseño de la red y 
su operación. A su vez, se simplifica la gestión 
de los dispositivos de red debido a que ahora no 
se tienen que entender y procesar múltiples 
normas de protocolo, sino simplemente aceptar 
instrucciones de los controladores centralizados 
de SDN (Fig. 1). 
 
XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 164
26 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4
 Figura 1. Arquitectura de Software Defined Network 
 
Tal vez lo más importante de esta nueva 
visión de red, es que se pueda configurar 
mediante programación esta abstracción 
simplificada de la red en lugar de tener que 
configurar manualmente múltiples dispositivos. 
Además, aprovechando la inteligencia 
centralizada del controlador SDN, se puede 
alterar el comportamiento de la red en tiempo 
real y desarrollar nuevas aplicaciones y 
servicios de red ágilmente, lo que mejora 
sustancialmente las posibilidades, a esto se lo 
conoce por Northbound Interfaces [8]: Una 
interfaz hacia el norte o capa de aplicación, la 
cual sigue siendo una cuestión abierta, es muy 
pronto para estandarizarla, se basará en la 
experiencia con los diferentes controladores. 
Además, se debe permitir que las aplicaciones 
de red no dependan de implementaciones 
específicas. Para poder concretar la nueva 
arquitectura de redes fue necesario crear y 
estandarizar una interfaz de comunicaciones 
entre el control y el reenvío de datos, conocida 
por Southbound Interfaces [8]: Son los puentes 
de conexión entre los elementos de control y los 
de reenvío, siendo el elemento esencial para 
separar la funcionalidad del plano de datos y de 
control. Las API están todavía muy enlazadas a 
dispositivos físicos de reenvío de paquetes en 
una infraestructura física. Un switch puede 
tardar bastante tiempo de desarrollo para estar 
presente en el mercado, OpenFlow es uno de los 
primeros estándares de interface de 
comunicación definida entre las capas de 
control y forwarding en una arquitectura SDN. 
Además, permite el acceso directo y la 
manipulación de la capa de forwarding de los 
dispositivos de Red (switches, routers), ya sean 
físicos o virtuales (basadas en un Hypervisor).. 
Para ello se creó el protocolo OpenFlow que 
permite el acceso directo a la gestión de datos 
de reenvío en dispositivos de red como switches 
y routers, tanto físicos como virtuales y de un 
modo abierto. Esto contrasta con las 
arquitecturas de redes tradicionales donde los 
dispositivos de red son monolíticos y cerrados. 
Ningún otro protocolo estándar tiene la 
funcionalidad y finalidad de OpenFlow que 
transfiere el control de los dispositivos de red a 
la lógica del software de control.  
Una característica particular de SDN 
basada en OpenFlow es que se puede 
implementar en las redes existentes, tanto 
físicas como virtuales. Los dispositivos de red 
pueden realizar el reenvío basado en OpenFlow, 
así como el reenvío tradicional, lo que hace que 
sea muy fácil para las organizaciones introducir 
progresivamente esta tecnología, incluso en los 
entornos de red de múltiples proveedores. 
Con este panorama es atendible la 
necesidad de contar con herramientas que 
permitan evaluar apriori el comportamiento de 
los cambios introducidos en las aplicaciones y 
servicios de las redes como también el impacto 
en la performance de éstas 
 
Líneas de investigación y desarrollo 
En el proyecto “Modelo para la 
evaluación de performance mediante 
identificación de tráfico y atributos críticos en 
Redes Definidas por Software” se propone el 
análisis de la arquitectura y estándar de SDN. 
Además del diseño e implementación de un 
sistema de soporte a las decisiones con 
Información Lingüística [9],[10] y [11]  para 
evaluar datos cualitativos  de SDN y su uso. 
Este sistema permite que múltiples expertos 
puedan participar conjuntamente dando sus 
puntos de vista que ayuden a la toma de 
decisiones.  
Los aspectos cuantitativos del modelo se 
realizan mediante simulaciones y creación de 
escenarios de comparación con las redes 
tradicionales. Referencias 
[1],[2],[3],[4],[5],[6],[7] y [8] 
 
Resultados y objetivos 
En este trabajo se han obtenido resultados 
utilizando los recursos mencionados arriba, 
XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 165
26 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4
como se verá a continuación. Se utiliza Mininet:  
ágil y potente simulador de SDN para la 
creación de escenarios de prueba, teniendo en 
cuenta particularmente la posibilidad que ofrece 
en la caracterización de los parámetros de 
enlaces, tanto en lo que hace a las 
características del enlace (ancho de banda, 
retardo etc.) como a parámetros relacionados 
con calidad de servicio (Ver figura 2). Esto se 
puede realizar en forma sencilla creando las 
topologías con la aplicación Miniedit [12], 
incluida en Mininet, (ver figura 3), que permite 
tomar y arrastrar los elementos y definir sus 
propiedades con solo la ayuda del mouse. Lo 
bueno de Miniedit es que permite construir muy 
velozmente la topología en un entorno gráfico y 
genera automáticamente las scripts para 
utilizarlas con Mininet (Cabe mencionar que 
tanto en estas scripts como así también en la 
inmensa mayoría de las aplicaciones en estos 
entornos se utiliza Python [13]). 
 
Figura 2 Ejemplos de configuración de parámetros de 
enlaces (propio). 
 
Figura 3: Interfaz gráfica de Miniedit (propio) 
 
Ejemplo de topología de prueba: a los efectos 
de realizar una simulación y evaluar la 
performance se muestra una topología de 
prueba (figura 4). En la misma se muestran tres 
locaciones con redes lan en cada una y de las 
siguientes características: 
 
 Enlaces LAN en las tres locaciones a 
100 Mbps con un delay de 5 ms y 
porcentaje de perdida de paquetes de 1% 
 Enlace SW1 SW2 1000 Mbps con delay 
de 15 ms., porcentaje de perdida de 
paquetes 1% y Jitter de 1% 
 Enlace SW2 SW3 1000 Mbps con delay 
de 20 ms., perdida de paquetes 1% y 
Jitter de 1% 
 
Con respecto del controlador, se puede 
definir para la misma topología, un controlador 
POX, ODL, o bien cualquiera disponible solo 
basta con definir las propiedades haciendo un 
clic con el botón derecho sobre el ícono 
Controlador. 
 
 
Figura 4: Topología de prueba (propio) 
 
A partir de la topología definida; y 
ajustada la script con todos los detalles que 
deseemos, es posible iniciar las pruebas de 
performance utilizando IPERF3, para ello basta 
con abrir terminales en los hosts 
correspondientes y lanzar instancias ya sea de 
cliente o servidor según el/los enlaces que 
deseemos probar. Vale aclarar que IPERF3 tiene 
muchas mejoras y ventajas respecto a la versión 
original IPERF, las más destacables son la 
caracterización del tráfico tanto en TCP como 
XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 166
26 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4
UDP, la posibilidad de lanzar múltiples 
instancias respecto de un mismo servidor, como 
así también crear streams en paralelo para cada 
instancia, se puede ver con detalle en [6] 
 
A continuación, se muestra un ejemplo 
suponiendo un tráfico TCP de 80 Mbps entre h1 
y h3 de la topología de la figura 4.  
 
 
 
 
 
En h3 un servidor: iperf3 -s -p 5566 -i 1(fig.5)  
 
 
Figura 5: Servidor iperf3 (propio) 
 
En h1 un cliente: iperf3 -c 10.0.0.3 -t 15 -b 80M 
(fig.6) 
 
 
Figura 6: Cliente iperf3 (propio 
 
Para documentar en forma de gráfico los 
resultados es útil la aplicación GNUPLOT que 
toma directamente los resultados de la salida de 
iperf y los convierte en una gráfica a la que se le 
pueden agregar múltiples detalles, ver 
referencias [14], [15]. El gráfico 
correspondiente al ejemplo se muestra en la 
figura 7. 
 
 
Figura 7: Grafico de trhoughput entre h1 y h3 en Mbp 
 
Con la misma secuencia de operaciones, 
se pueden graficar múltiples instancias de 
simulación como así también cambiar muy 
fácilmente los parámetros de simulación, 
sencillamente cambiándolos en línea de 
comandos para luego visualizar los cambios con 
poco esfuerzo. 
 
Formación de Recursos Humanos 
La formación de recursos humanos es la 
siguiente: 
a) Formación de becarios: Dos becarios 
alumnos avanzados de la carrera de 
ingeniería en sistemas de información y 
un becario graduado de iniciación a la 
investigación. Esto hará posible 
fomentar la actividad de investigación 
en alumnos que están próximos a 
recibirse y graduados jóvenes 
estimulando la actividad de 
investigación. 
b) Formación de postgrado: A partir de 
las líneas de investigación desarrolladas 
en el proyecto se prevé que el Ing. 
Carlos Cuevas finalice su Maestría en 
Redes de la Universidad de La Plata 
XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 167
26 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4
mediante una tesis vinculada a este 
proyecto. Así mismo servirá de base 
para la investigación y formulación de la 
tesis de Maestría en Administración de 
Negocios para el Ingeniero Diego 
Bolatti. Carrera de postgrado cursada en 
UTN Facultad Regional Resistencia. 
Equipo de trabajo: 
La estructura del equipo de trabajo es la 
siguiente: 
 
Director  Dr. Ing. Sergio 
Gramajo 
Investigadores: 
(En orden 
alfabético) 
 
 Ing. Diego Bolatti 
 Ing. Ricardo Calcagno 
 Ing. Carlos Cuevas 
 Ing. Reinaldo José 
Ramón Scappini 
Colaborador 
Externo 
 Dr. Luis Martínez 
López (Catedrático 
Universidad de Jaén, 
España) 
 Dra. Macarena 
Espinilla Estévez 
(Investigadora 
Universidad de Jaén) 
 
Referencias 
1. https://www.opennetworking.org/sdn-
definition/ 
2. https://www.opennetworking.org/software-
defined-standards/specifications/ 
3. https://openflow.stanford.edu/display/ONL/P
OX+Wiki 
4. https://www.opendaylight.org/ 
5. http://mininet.org/ 
6. https://iperf.fr/ 
7. http://gnuplot.info/ 
8. https://www.opennetworking.org/images/stori
es/downloads/sdn-resources/technical-
reports/SDN-architecture-overview-1.0.pdf 
9. Espinilla, M., Liu, J., Martínez, L.: An ex-
tended hierarchical linguistic model for de-
cision-making problems. Computational 
Intelligence 27, 489-512 (2011) 
10. Herrera, F., Herrera-Viedma, E.: Linguistic 
decision analysis: Steps for solving deci-
sion problems under linguistic information. 
Fuzzy Sets and Systems 115, 67-82 (2000) 
11. Zadeh, L.: The concept of a linguistic varia-
ble and its application to approximate rea-
soning. Part I, Part II and Part III. 
Information Sciences 199-249, 301-357, 
143-180 (1975) 
12. http://www.brianlinkletter.com/how-to-use-
miniedit-mininets-graphical-user-interface/ 
13. https://www.sdnskills.com/learn/learn-
python-1/ 
14. http://www3.fi.mdp.edu.ar/analisis/links/gn
uplot-tut.pdf 
15. http://csie.nqu.edu.tw/smallko/sdn/iperf_mi
ninet.htm 
XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 168
26 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4


Spanish

Evaluación de performance en redes definidas por software

SEDICI - Repositorio de la UNLP

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

 Evaluación de performance en Redes Definidas por Software   Diego Bolatti, Ricardo Calcagno, Carlos Cuevas, Sergio Gramajo, Reinaldo Scappini  Grupo Ingeniería en Sistemas de Información, Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional Resistencia, French 414, (3500) Chaco, Argentina. Tel. 362-4432683 {dbolatti, rcalcagno, cac, sergio, rscappini} @frre.utn.edu.ar  Resumen El objetivo principal de este artículo es presentar una metodología sencilla para la simulación de una SDN (Software Defined Networking) [1], configurada con el protocolo OpenFlow [2] controladores POX [3] y ODL [4], utilizando la herramienta de simulación Mininet [5], y realizar pruebas de performance mediante la utilización de IPERFv3 [6], mostrando los resultados con el software GNUPlot [7], todos ellos con licencia GNU. Además, se describen los requerimientos y recomendaciones fundamentales para dicha emulación, y se presentan los resultados de pruebas sencillas con el fin de verificar la conectividad, transferencia de datos y operación sobre una topología de prueba. Se orienta al desarrollo de modelos de evaluación de performance que ayuden a los administradores de red a tomar decisiones en base a atributos críticos (tipos de tráfico, servicios, usuarios, etc.) identificados previamente. Palabras clave: Redes Definidas por Software, Análisis de Tráfico, Performance   Contexto Este proyecto está inserto en una línea de I/D presentada en la Universidad Tecnológica Nacional con código: UTN-2422. Título: “Modelo para la evaluación de performance mediante identificación de tráfico y atributos críticos en Redes Definidas por Software”. Dicho proyecto se lleva a cabo en el ámbito del Dpto. de Ingeniería en Sistemas de Información perteneciente a la Facultad Regional Resistencia de la Universidad Tecnológica Nacional.    Introducción Si bien el objetivo del presente trabajo no radica en la descripción de tecnologías aplicadas en SDN, se brinda un breve contexto descriptivo del ámbito de trabajo, a los efectos de una mejor comprensión. Las Redes Definidas por Software proponen un modelo para cubrir nuevas demandas de usuarios y organizaciones. Ésta es una arquitectura de red emergente, donde el control de la infraestructura de red está desacoplado del reenvío de datos y, a su vez, es directamente programable. La inteligencia de red es (lógicamente) centralizada en controladores SDN basados en software que mantienen una visión global de la red. Como resultado, las organizaciones controlan la red independiente del proveedor en un único punto lógico lo que simplifica, en gran medida, el diseño de la red y su operación. A su vez, se simplifica la gestión de los dispositivos de red debido a que ahora no se tienen que entender y procesar múltiples normas de protocolo, sino simplemente aceptar instrucciones de los controladores centralizados de SDN (Fig. 1).  XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 16426 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4 Figura 1. Arquitectura de Software Defined Network  Tal vez lo más importante de esta nueva visión de red, es que se pueda configurar mediante programación esta abstracción simplificada de la red en lugar de tener que configurar manualmente múltiples dispositivos. Además, aprovechando la inteligencia centralizada del controlador SDN, se puede alterar el comportamiento de la red en tiempo real y desarrollar nuevas aplicaciones y servicios de red ágilmente, lo que mejora sustancialmente las posibilidades, a esto se lo conoce por Northbound Interfaces [8]: Una interfaz hacia el norte o capa de aplicación, la cual sigue siendo una cuestión abierta, es muy pronto para estandarizarla, se basará en la experiencia con los diferentes controladores. Además, se debe permitir que las aplicaciones de red no dependan de implementaciones específicas. Para poder concretar la nueva arquitectura de redes fue necesario crear y estandarizar una interfaz de comunicaciones entre el control y el reenvío de datos, conocida por Southbound Interfaces [8]: Son los puentes de conexión entre los elementos de control y los de reenvío, siendo el elemento esencial para separar la funcionalidad del plano de datos y de control. Las API están todavía muy enlazadas a dispositivos físicos de reenvío de paquetes en una infraestructura física. Un switch puede tardar bastante tiempo de desarrollo para estar presente en el mercado, OpenFlow es uno de los primeros estándares de interface de comunicación definida entre las capas de control y forwarding en una arquitectura SDN. Además, permite el acceso directo y la manipulación de la capa de forwarding de los dispositivos de Red (switches, routers), ya sean físicos o virtuales (basadas en un Hypervisor).. Para ello se creó el protocolo OpenFlow que permite el acceso directo a la gestión de datos de reenvío en dispositivos de red como switches y routers, tanto físicos como virtuales y de un modo abierto. Esto contrasta con las arquitecturas de redes tradicionales donde los dispositivos de red son monolíticos y cerrados. Ningún otro protocolo estándar tiene la funcionalidad y finalidad de OpenFlow que transfiere el control de los dispositivos de red a la lógica del software de control.  Una característica particular de SDN basada en OpenFlow es que se puede implementar en las redes existentes, tanto físicas como virtuales. Los dispositivos de red pueden realizar el reenvío basado en OpenFlow, así como el reenvío tradicional, lo que hace que sea muy fácil para las organizaciones introducir progresivamente esta tecnología, incluso en los entornos de red de múltiples proveedores. Con este panorama es atendible la necesidad de contar con herramientas que permitan evaluar apriori el comportamiento de los cambios introducidos en las aplicaciones y servicios de las redes como también el impacto en la performance de éstas  Líneas de investigación y desarrollo En el proyecto “Modelo para la evaluación de performance mediante identificación de tráfico y atributos críticos en Redes Definidas por Software” se propone el análisis de la arquitectura y estándar de SDN. Además del diseño e implementación de un sistema de soporte a las decisiones con Información Lingüística [9],[10] y [11]  para evaluar datos cualitativos  de SDN y su uso. Este sistema permite que múltiples expertos puedan participar conjuntamente dando sus puntos de vista que ayuden a la toma de decisiones.  Los aspectos cuantitativos del modelo se realizan mediante simulaciones y creación de escenarios de comparación con las redes tradicionales. Referencias [1],[2],[3],[4],[5],[6],[7] y [8]  Resultados y objetivos En este trabajo se han obtenido resultados utilizando los recursos mencionados arriba, XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 16526 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4como se verá a continuación. Se utiliza Mininet:  ágil y potente simulador de SDN para la creación de escenarios de prueba, teniendo en cuenta particularmente la posibilidad que ofrece en la caracterización de los parámetros de enlaces, tanto en lo que hace a las características del enlace (ancho de banda, retardo etc.) como a parámetros relacionados con calidad de servicio (Ver figura 2). Esto se puede realizar en forma sencilla creando las topologías con la aplicación Miniedit [12], incluida en Mininet, (ver figura 3), que permite tomar y arrastrar los elementos y definir sus propiedades con solo la ayuda del mouse. Lo bueno de Miniedit es que permite construir muy velozmente la topología en un entorno gráfico y genera automáticamente las scripts para utilizarlas con Mininet (Cabe mencionar que tanto en estas scripts como así también en la inmensa mayoría de las aplicaciones en estos entornos se utiliza Python [13]).  Figura 2 Ejemplos de configuración de parámetros de enlaces (propio).  Figura 3: Interfaz gráfica de Miniedit (propio)  Ejemplo de topología de prueba: a los efectos de realizar una simulación y evaluar la performance se muestra una topología de prueba (figura 4). En la misma se muestran tres locaciones con redes lan en cada una y de las siguientes características:   Enlaces LAN en las tres locaciones a 100 Mbps con un delay de 5 ms y porcentaje de perdida de paquetes de 1%  Enlace SW1 SW2 1000 Mbps con delay de 15 ms., porcentaje de perdida de paquetes 1% y Jitter de 1%  Enlace SW2 SW3 1000 Mbps con delay de 20 ms., perdida de paquetes 1% y Jitter de 1%  Con respecto del controlador, se puede definir para la misma topología, un controlador POX, ODL, o bien cualquiera disponible solo basta con definir las propiedades haciendo un clic con el botón derecho sobre el ícono Controlador.   Figura 4: Topología de prueba (propio)  A partir de la topología definida; y ajustada la script con todos los detalles que deseemos, es posible iniciar las pruebas de performance utilizando IPERF3, para ello basta con abrir terminales en los hosts correspondientes y lanzar instancias ya sea de cliente o servidor según el/los enlaces que deseemos probar. Vale aclarar que IPERF3 tiene muchas mejoras y ventajas respecto a la versión original IPERF, las más destacables son la caracterización del tráfico tanto en TCP como XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 16626 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4UDP, la posibilidad de lanzar múltiples instancias respecto de un mismo servidor, como así también crear streams en paralelo para cada instancia, se puede ver con detalle en [6]  A continuación, se muestra un ejemplo suponiendo un tráfico TCP de 80 Mbps entre h1 y h3 de la topología de la figura 4.       En h3 un servidor: iperf3 -s -p 5566 -i 1(fig.5)    Figura 5: Servidor iperf3 (propio)  En h1 un cliente: iperf3 -c 10.0.0.3 -t 15 -b 80M (fig.6)   Figura 6: Cliente iperf3 (propio  Para documentar en forma de gráfico los resultados es útil la aplicación GNUPLOT que toma directamente los resultados de la salida de iperf y los convierte en una gráfica a la que se le pueden agregar múltiples detalles, ver referencias [14], [15]. El gráfico correspondiente al ejemplo se muestra en la figura 7.   Figura 7: Grafico de trhoughput entre h1 y h3 en Mbp  Con la misma secuencia de operaciones, se pueden graficar múltiples instancias de simulación como así también cambiar muy fácilmente los parámetros de simulación, sencillamente cambiándolos en línea de comandos para luego visualizar los cambios con poco esfuerzo.  Formación de Recursos Humanos La formación de recursos humanos es la siguiente: a) Formación de becarios: Dos becarios alumnos avanzados de la carrera de ingeniería en sistemas de información y un becario graduado de iniciación a la investigación. Esto hará posible fomentar la actividad de investigación en alumnos que están próximos a recibirse y graduados jóvenes estimulando la actividad de investigación. b) Formación de postgrado: A partir de las líneas de investigación desarrolladas en el proyecto se prevé que el Ing. Carlos Cuevas finalice su Maestría en Redes de la Universidad de La Plata XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 16726 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4mediante una tesis vinculada a este proyecto. Así mismo servirá de base para la investigación y formulación de la tesis de Maestría en Administración de Negocios para el Ingeniero Diego Bolatti. Carrera de postgrado cursada en UTN Facultad Regional Resistencia. Equipo de trabajo: La estructura del equipo de trabajo es la siguiente:  Director  Dr. Ing. Sergio Gramajo Investigadores: (En orden alfabético)   Ing. Diego Bolatti  Ing. Ricardo Calcagno  Ing. Carlos Cuevas  Ing. Reinaldo José Ramón Scappini Colaborador Externo  Dr. Luis Martínez López (Catedrático Universidad de Jaén, España)  Dra. Macarena Espinilla Estévez (Investigadora Universidad de Jaén)  Referencias 1. https://www.opennetworking.org/sdn-definition/ 2. https://www.opennetworking.org/software-defined-standards/specifications/ 3. https://openflow.stanford.edu/display/ONL/POX+Wiki 4. https://www.opendaylight.org/ 5. http://mininet.org/ 6. https://iperf.fr/ 7. http://gnuplot.info/ 8. https://www.opennetworking.org/images/stories/downloads/sdn-resources/technical-reports/SDN-architecture-overview-1.0.pdf 9. Espinilla, M., Liu, J., Martínez, L.: An ex-tended hierarchical linguistic model for de-cision-making problems. Computational Intelligence 27, 489-512 (2011) 10. Herrera, F., Herrera-Viedma, E.: Linguistic decision analysis: Steps for solving deci-sion problems under linguistic information. Fuzzy Sets and Systems 115, 67-82 (2000) 11. Zadeh, L.: The concept of a linguistic varia-ble and its application to approximate rea-soning. Part I, Part II and Part III. Information Sciences 199-249, 301-357, 143-180 (1975) 12. http://www.brianlinkletter.com/how-to-use-miniedit-mininets-graphical-user-interface/ 13. https://www.sdnskills.com/learn/learn-python-1/ 14. http://www3.fi.mdp.edu.ar/analisis/links/gnuplot-tut.pdf 15. http://csie.nqu.edu.tw/smallko/sdn/iperf_mininet.htm XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 16826 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4

http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/67210/Documento_completo.pdf-PDFA.pdf?sequence=1&isAllowed=y

Evaluación de performance en redes definidas por software

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

SEDICI - Repositorio de la UNLP

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual