Flow-Aware Networking (FAN)

L’assurance de garanties de service pour le trafic requiert la compréhension de la relation qui existe entre la capacité du réseau, la demande, et la performance obtenue. Cette relation peut-être établie en considérant une approche du trafic au niveau flot, qui hérite des études du télétrafic pour le réseau télé- phonique. L’introduction de mécanismes “Flow-Aware” que nous présentons dans ce chapitre semble une alternative désirable aux architectures classiques et complexes de qualité de service, et suffisante malgré sa simplicité afin de satisfaire les besoins des applications véhiculées par le réseau. La proposition Flow-Aware Networking (FAN) est réalisée pour le cœur de réseau au travers de l’ar- chitecture de routeur Cross-Protect. Elle consiste en l’association d’un ordonnancement équitable par flot (fair queueing), et d’un contrôle d’admission implicite par flot. Cette combinaison permet d’assurer la performance à la fois des applications temps-réel et des transferts de données, sans nécessiter la distinction de classes de service, ni la propagation de spécifications de trafic par signalisation. L’in- troduction de Cross-Protect est transparente pour les utilisateurs notamment parce qu’elle conserve l’interface Best-Effort du réseau. Après la présentation de haut niveau faite dans le chapitre précédent, nous entrons ici plus en détail dans le fonctionnement de Cross-Protect, et nous décrivons les modèles de trafic sous-jacents. Ces derniers permettent la compréhension de la performance des réseaux intégrant différent types de flux applicatifs. Les résultats pour un lien isolé sont d’abord introduits, puis étendus à un contexte de réseau. Les conditions nécessaires à leur intégration sont ensuite explicitées. Les résultats présentés dans ce chapitre montrent comment l’architecture s’intègre au sein d’une démarche saine d’opération d’un réseau, fondée sur l’instrumentation, le dimensionnement et la gestion en temps réel des ressources.

Les travaux de cette thèse – qui s’appuient sur les hypothèses et les modèles de trafic introduits ici – s’inscrivent dans la continuité des travaux entrepris autour de FAN, qui ont pour objectif la conception d’une architecture de routeur efficace, robuste et correctement dimensionnée. A la fin de ce chapitre, nous présentons l’environnement de simulation et la plateforme d’expérimentation GNU/Linux que nous avons réalisés afin de supporter nos résultats, et de tester et démontrer les mécanismes proposés. Flow Aware Networking (FAN) [118] propose une approche de la QoS en rupture avec les architectures classiques présentées dans le chapitre précédent. FAN propose de caractériser et de contrôler le trafic au niveau des flots utilisateurs ; on en trouve les prémisses dans les travaux de Roberts et al. ([132] et suivants), qui insistent sur la nécessité de caractériser la relation liant les ressources du réseau, la demande utilisateur, et la performance obtenue. demande : la demande en trafic correspond au trafic généré par les utilisateurs qui consomment les ressources du réseau. On peut la caractériser par le type et les caractéristiques essentielles des différents flots qui la constitue. De nombreuses analysent considèrent un nombre fixe de flots permanents ; Roberts et Massoulié [132] ont montré que le trafic Internet est constitué d’une superposition dynamique de flots de taille finie, rythmée par les arrivées de nouveaux flots, et les départs de flots dont le transfert se termine. La demande est généralement caractérisée lors de la période de pointe, en vue du dimensionnement des ressources. Nous verrons plus loin que la connaissance d’un faible nombre de critères comme la charge globale (le “volume” de trafic) et le débit crête des flots peut être suffisante afin d’en déduire la performance des flots.Les sections qui suivent présentent un ensemble de modèles de trafic permettant l’étude de la performance des flots streaming et élastiques. Ces modèles de trafic forment la base d’une théorie du trafic internet. Les modèles les plus simples permettent une compréhension qualitative de la performance réalisée par les flots, ainsi que de l’impact de l’introduction de nouveaux mécanismes. Des versions plus raffinées, que nous référencerons uniquement, permettront par contre de meilleurs prédictions. Les chapitres suivants s’appuieront sur de tels résultats. Le taux d’utilisation atteint est plus faible que si l’on se permettait d’utiliser le buffer. Il reste toutefois très satisfaisant dès lors que l’agrégat de trafic présente une variabilité limitée, lorsque les flots ont des débits faibles par rapport à la capacité du lien (par exemple moins de 1% de C). C’est en pratique le cas sur un réseau comme l’Internet, et la capacité restante peut avantageusement être utilisée pour le transfert des flots élastiques.