Deploying and improvement for web traffic QoS over DiffServ

Resumen

L'arquitectura DiffServ ha estat utilitzada per proporcionar els requeriments de QoS en Internet. Tradicionalment, l'entorn DiffServ inclou dos dispositius, denominats core i edge. En relació al procés, DiffServ ha utilitzat habitualment dos colors en el procés de marcat del tràfic entrant al dispositiu edge, i posteriorment, el dispositiu core ha retransmès els paquets acolorits per diferents cues atenent a criteris de prioritats. D'altra banda, encara que el tràfic web contínua sent un dels protocols més importants en Internet, ha de coexistir amb altres protocols i aplicacions noves. Per tant, noves proposta han de ser desenvolupades per millorar les característiques de QoS sobre aquest tipus de tràfic. Continuant amb aquestes tendències, hem investigat un tractament diferenciat per al tràfic web. L'anàlisi del tràfic web mostra que aquest tipus de tràfic coincideix molt amb el paradigma de les elefants i ratolins, ben conegut en Internet. I d'altra banda hem de, la Qualitat del Servei percebuda per l'usuari serà un factor decisiu per aconseguir l'èxit d'un website. La nostra proposta, denominada LFP (Long Flow Promotion) està orientada a les premisses anteriors i desenvolupada sobre la arquitetura DiffServ. Utilitza un conjunt de tres colors per a la diferenciació de paquets en el dispositiu edge. A més, introdueix el model token bucket com a mecanisme de detecció i promoció de paquets. Finalment, l'última propietat en la nostra proposta és la detecció i aïllament de fluxos extremadament llargs, molt relacionada amb la penalització de paquets, tot això enfocat a millorar el rendiment global de l'entorn DiffServ en el tractament del tràfic web. L'algorisme LFP ha estat avaluat i implementat en simulació utilitzant NS2. Ha estat comparat amb altres propostes habituals com són DropTail i RED, i han estat analitzats alguns paràmetres de rendiment com són: latència, descarti de paquets, sobrecàrrega i productivitat. LFP obté un comportament raonable per a alguns paràmetres analitzats i millora alguns altres per a diferents escenaris de tràfic.