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Dhamdhere, A. and Dovrolis, C. 2009. An agent-based model for the Dhamdhere, A. and Dovrolis, C. 2009. An agent-based model for the evolution of the internet ecosystem. In Proceedings of the First evolution of the internet ecosystem. In Proceedings of the First
international Conference on Communication Systems and Networks international Conference on Communication Systems and Networks (Bangalore, India, January 05 - 10, 2009). IEEE Press, Piscataway, NJ, (Bangalore, India, January 05 - 10, 2009). IEEE Press, Piscataway, NJ,
493-502.493-502.
Dárlinton B. F. Carvalho
Maio de 2010
Apresentação
IntroduçãoModelos baseado em AgentesModelando a InternetComo usar o modeloResultados obtidosDebate
Introdução
Visões sobre o Ecosistema Internet Biologia
• Análise de um ecosistema em evolução
Economia• Análise de aspectos econômicos
Sociologia• Internet é composta de pessoas – sociedade
Matemática• Análise dos aspectos quantitativos da rede
Computação• Engenharia da rede e convergência de análises
Modelos baseado em Agentes
An agent-based model (ABM) is a class of computational models for simulating the actions and interactions of autonomous agents (both individual or collective entities such as organizations or groups) with a view to assessing their effects on the system as a whole.
It combines elements of game theory, complex systems, emergence, computational sociology, multi-agent systems, and evolutionary programming. Monte Carlo Methods are used to introduce randomness.
Most agent-based models are composed of: (1) numerous agents specified at various scales (typically
referred to as agent-granularity); (2) decision-making heuristics; (3) learning rules or adaptive processes; (4) an interaction topology; and (5) a non-agent environment.
http://en.wikipedia.org/wiki/Agent-based_model
Modelando a Internet
O modelo considera a Internet no nível interdomínio: Nível básico/central da Internet Redes autônomas (AS) – domínios – competem
pelo tráfego de dados• Lucram com sua utilização
Redes precisam se relacionar com outras redes para prover conectividade a seus clientes
Sofre influência de fatores externos e internos Baseado em BGP AS-paths de tabelas BGP
disponíveis nos repositórios Route Views (desde 1997) e RIPE (desde 1999)
Modelando a Internet
Rede de agentes egoístas que interagem entre si, cada um objetivando otimizar sua função utilidade (lucro).
Um agente possui somente conhecimento local, e pode mudar somente sua interação com seus vizinho criando ou removendo ligações.
Os agentes possuem vários objetivos e restrições. Considera questões como geografia, multihoming,
trânsito, pareamento, custos operacionais, diferentes estratégias de escolhas para seleção de pares e provedores de serviços.
Modelando a Internet
Objetivos: X gerador de topologia ou garantir
propriedades estruturais como graus de distribuição
Simulação de perguntas “e se” sobre possíveis caminhos para evoluçao da Internet
• Qual é a melhor estratégia para seleção de provedores e pares para provedores de trânsito quando a a matriz de tráfego interdomínio consite em sua maioria de tráfego cliente servidor?
Estudar propriedades da rede como topologia, fluxo de tráfego, economia e desempenho – em um estádo estável – fim da simulação.
Modelando a Internet
Modelando a Internet
Agentes: Enterprise Customers (EC)
• Campus, corporate, residential access networks
Content Providers (CP)• Google, Akamai, MSN
Small Transit Providers (STP)• France Telecom, Rogers Telecom, Chinacom
Large Transit Providers (LTP)• Sprint, AT&T Level 3 Communications
Modelando a Internet
Trafic modelRouting modelEconomic modelGeographical presenceProvider selection methods
Price-based (PR), Price-based Selective (SEL), Performance-based (PF)
MultihomingPeer selection methods
Peering by necessity (NC), Peering by traffic ratios (TR), Peering by cost-benefit analysis (CB)
Network actions Provider selection, Try to peer with providers,
Check for potential peering candidates
Modelando a Internet
Modelo canônico
Modelando a Internet
Modelo canônico
Modelando a Internet
Computação do estado estável da rede Objetivo:
• Determinar o que acontece com a rede em termos de topologia, fluxo de tráfego, economia e desempeho quando STP e LTP usam diferentes estratégias para provês e selecionar pares.
O estado estável é uma situação onde nenhuma rede tem o incentivo de trocar unilateralmente seu conjunto de provedores ou pares.
• Resolvido computacionalmente, já que é muito complexo para ser resolvido analiticamente
Modelando a Internet
Computação do estado estável da rede O modelo é resolvido iterativamente em
rodadas permitindo que uma rede jogue (de acordo com sua estratégia pré-definida a cada movimento) a cada rodada até que se alcance um estágio em que nenhuma rede queira realizar ações.
• Análogo ao conceito de Equilíbrio de Nash em Teoria dos Jogos
Não há garantia de convergência!• Necessidade de pesquisa prevista pelos autores
Produz ótimos locais• A ordem em que as redes jogam afetam o estado
estável da rede. Aplica Monte-Carlo para amenizar.
Como usar o modelo
Análise de cenários Responder questões de “e se”
Propriedades do estado estável Topologia
• Conectividade, fluxo do tráfego, número de pares, provedores, distância do caminho entre duas redes
Específico de rede• Lucratividade da rede, número de consumidores,
pares, provedores
Econômicos• Análise da justiça na alocação dos recursos,
viabilidade econômica do sistema no geral e por classes (LTP vs STP), nível de competição.
Resultados obtidos
Análise dos últimos 10 anos Duas fases de crescimento
• Inicial de crescimento exponencial até o final de 2001 seguido por um crescimento linear
Mesmo com a rede crescendo, o comprimento do caminho médio mantém praticamente constante.
• Significa que a rede está ficando mais densa.
75% dos surgimentos de enlaces estão associados com ASes já existentes (rewiring versus growth)
80% do encerramento de enlaces são devidos a reconexões (rewiring).
Europe vs North AmericaDhamdhere, A. and Dovrolis, C. 2008. Ten years in the evolution of the internet ecosystem. In Proceedings of the 8th ACM SIGCOMM Conference on internet Measurement (Vouliagmeni, Greece, October 20 - 22, 2008). IMC '08. ACM, New York, NY, 183-196. DOI= http://doi.acm.org/10.1145/1452520.1452543
Debate
É possível construir um modelo para outro nível da Internet? Nível de aplicação – ecosistema de aplicações Quais são os agentes? Qual é a função utilidade? Como calibrar o modelo? Como usar o modelo?
Como aproveitar esses modelos na engenharia de sistemas? Serve apenas como ferramenta de simulação?