Control de Congestión Distribuido Basado en Función de Utilidad.

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.29019/enfoqueute.994

Palabras clave:

Control de congestión, Función de Utilidad, Aplicaciones en Tiempo Real, Aplicaciones Elásticas, Optimización Distribuida, Algoritmo Proactivo

Resumen

El artículo presenta el Algoritmo de Función de Utilidad Distribuida (D-AFU) como una notable evolución en la gestión y optimización del tráfico de red en entornos distribuidos. Basado en el principio de función de utilidad, D-AFU ajusta dinámicamente la velocidad de datos en respuesta a las demandas cambiantes de la red, con un rendimiento óptimo y una mejor experiencia para el usuario. A diferencia del modelo centralizado, D-AFU emplea un mecanismo distribuido escalable y con mayor resistencia contra fallos y sobrecargas del sistema. Su eficiencia fue validada utilizando el simulador NS-3. Se utilizaron tres métricas principales: la tasa de asignación de transmisión, la utilidad por sesión y la equidad (cuantificada por el coeficiente de Gini). D-AFU mostró un rendimiento excepcional, especialmente vital para aplicaciones en tiempo real que exigen alta Calidad de Servicio (QoS) y baja latencia.

Descargas

Los datos de descarga aún no están disponibles.

Referencias

Cisco, “Cisco Annual Internet Report (2018–2023),” 2020. [Online]. Available: https://www.cisco.com/c/dam/en/us/solutions/collateral/executive-perspectives/annual-internet-report/white-paper-c11-741490.docx/jcr%3acontent/renditions/white-paper-c11-741490_0.png

J. F. Kurose and K. W. Ross, Computer Networking: A Top-down Approach. Pearson, 2017. [Online]. Available: https://books.google.com.ec/books?id=OljpOAAACAAJ

W. R. Stevens and G. R. Wright, TCP/IP Illustrated: The Protocols, ser. Addison-Wesley professional computing series. Addison-Wesley, 1994. [Online]. Available: https://books.google.com.ec/books?id=-btNds68w84C

R. Buyya, C. S. Yeo, and S. Venugopal, “Market-Oriented Cloud Computing: Vision, Hype, and Reality for Delivering IT Services as Computing Utilities,” in Proceedings - 10th IEEE International Conference on High Performance Computing and Communications, HPCC 2008. IEEE, 2008, pp. 5–13.

P. Ludeña, “Fairness and Proactive Congestion Control in Multipath Networks,” Ph.D. dissertation, Universidad Politécnica de Madrid, 2021.

M. Alizadeh, A. Greenberg, D. A. Maltz, J. Padhye, P. Patel, B. Prabhakar, S. Sengupta, and M. Sridharan, “Data Center TCP (DCTCP),” SIGCOMM Comput. Commun. Rev., vol. 40, no. 4, pp. 63–74, 2010. [Online]. Available: https://doi.org/10.1145/1851275.1851192

K. R. Fall and S. Floyd, “Simulation-Based Comparisons of Tahoe, Reno and SACK TCP,” Comput. Commun. Rev., vol. 26, pp. 5–21, 1996. [Online]. Available: https://api.semanticscholar.org/CorpusID:7459148

P. Ludeña-González, J. L. López-Presa, and F. D. Muñoz, “Upward Max-Min Fairness in Multipath High-Speed Networks,” IEEE Access, 2021.

N. Li, Z. Deng, Q. Zhu, and Q. Du, “AdaBoost-TCP: A Machine Learning-Based Congestion Control Method for Satellite Networks,” in 2019 IEEE 19th International Conference on Communication Technology (ICCT), 2019, pp. 1126–1129.

S. Boyd and L. Vandenberghe, Convex Optimization. Cambridge University Press, 2004. [Online]. Available: https://books.google.com.ec/books?id=IUZdAAAAQBAJ&printsec=frontcover&hl=es&source=gbs_ge_summary_r&cad=0#v=onepage&q&f=false

M. Bahnasy, H. Elbiaze, and B. Boughzala, “Zero-Queue Ethernet Congestion Control Protocol Based on Available Bandwidth Estimation,” Journal of Network and Computer Applications, vol. 105, pp. 1–20, 2018.

R. Adams, “Active Queue Management: A Survey,” IEEE Communications Surveys and Tutorials, vol. 15, no. 3, pp. 1425–1476, 2013.

S. Varma, Internet Congestion Control. Elsevier Science, 2015. [Online]. Available: https://books.google.com.ec/books?id=gbPoBgAAQBAJ&printsec=frontcover&hl=es&source=gbs_ge_summary_r&cad=0#v=onepage&q&f=false

S. Hu, W. Bai, B. Qiao, K. Chen, and K. Tan, “Augmenting Proactive Congestion Control with AEOLUs,” in ACM International Conference Proceeding Series, 2018, pp. 22–28.

T. Issariyakul and E. Hossain, Introduction to Network Simulator NS2. Springer US, 2009.

D. Giannopoulos, N. Chrysos, E. Mageiropoulos, G. Vardas, L. Tzanakis, and M. Katevenis, “Accurate Congestion Control for RDMA Transfers,” 2018 Twelfth IEEE/ACM International Symposium on Networks-on-Chip (NOCS), pp. 1–8, 2018.

M. Bahnasy and H. Elbiaze, “Fair Congestion Control Protocol for Data Center Bridging,” IEEE Systems Journal, vol. 13, no. 4, pp. 4134–4145, 2019.

I. Cho, K. Jang, and D. Han, “Credit-Scheduled Delay-bounded Congestion Control for Datacenters,” in SIGCOMM 2017 - Proceedings of the 2017 Conference of the ACM Special Interest Group on Data Communication, 2017, pp. 239–252.

M. R. Kanagarathinam, S. Singh, I. Sandeep, A. Roy, and N. Saxena, “DTCP: Dynamic TCP Congestion Control Algorithm for Next Generation Mobile Networks,” in 2018 15th IEEE Annual Consumer Communications & Networking Conference (CCNC), 2018, pp. 1–6.

T. M. Mitchell, Machine Learning, ser. McGraw-Hill International Editions. McGraw-Hill, 1997.

Y. Freund and R. E. Schapire, “A Decision-Theoretic Generalization of On-Line Learning and an Application to Boosting,” Journal of Computer and System Sciences, vol. 55, no. 1, pp. 119–139, 1997. [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S002200009791504X

C. D. Maciel and C. M. Ritter, “TCP/IP Networking in Process Control Plants,” Computers & Industrial Engineering, vol. 35, no. 3, pp. 611–614, 1998. [Online]. Available: https://doi.org/10.1016/S0360-8352(98)00171-5

C. Caini and R. Firrincieli, “TCP Hybla: A TCP Enhancement for Heterogeneous Networks,” International Journal of Satellite Communications and Networking, vol. 22, no. 5, pp. 547–566, 2004.

A. Mozo, J. L. López-Presa, and A. Fernández Anta, “A distributed and Quiescent Max-Min Fair Algorithm for Network Congestion Control,” Expert Systems with Applications, vol. 91, pp. 492–512, 2018.

J. R. Carrión Torres, “Aplicabilidad de Funciones de Utilidad Para el Control de Congestión en Redes de Computadores,” Master’s thesis, Universidad Técnica Particular de Loja, Loja, 2020.

R. Al-Saadi, G. Armitage, J. But, and P. Branch, “A Survey of Delay-Based and Hybrid TCP Congestion Control Algorithms,” IEEE Communications Surveys and Tutorials, vol. 21, no. 4, pp. 3609–3638, 2019.

M. Welzl, Network Congestion Control: Managing Internet Traffic. J. Wiley, 2005.

J. Jin, W.-H. Wang, and M. Palaniswami, “Utility Max–Min Fair Resource Allocation for Communication Networks with Multipath Routing,” Computer Communications, vol. 32, no. 17, pp. 1802–1809, 2009. [Online]. Available: https://doi.org/10.1016/j.comcom.2009.06.014

L. Chen, B. Wang, X. Chen, X. Zhang, and D. Yang, Utility-Based Resource Allocation for Mixed Traffic in Wireless Networks. Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2011.

S. Li, Y. Zhang, Y. Wang, and W. Sun, “Utility Optimization-Based Bandwidth Allocation for Elastic and Inelastic Services in Peer-to-Peer Networks,” International Journal of Applied Mathematics and Computer Science, vol. 29, no. 1, pp. 111–123, 2019.

Q. V. Pham and W. J. Hwang, “Network Utility Maximization-Based Congestion Control over Wireless Networks: A Survey and Potential Directives,” IEEE Communications Surveys and Tutorials, vol. 19, no. 2, pp. 1173–1200, 2017.

M. Chiang, “Distributed Network Control Through Sum Product Algorithm on Graphs,” in Global Telecommunications Conference, 2002. GLOBECOM ’02. IEEE, vol. 3, 2002, pp. 2395–2399 vol.3.

A. S. Tanenbaum and D. J. Wetherall, Computer Networks, 5th ed. Prentice Hall, 2011.

C. Demichelis and P. Chimento. (2002) IP Packet Delay Variation Metric for IP Performance Metrics (IPPM). Network Working Group, RFC 3393.

C. Gini, Variabilità e mutabilità, 1912, vol. 5, no. 20.

M. O. Lorenz, “Methods of Measuring the Concentration of Wealth,” Publications of the American Statistical Association, vol. 9, no. 70, pp. 209–219, 1905.

G. F. Riley and T. R. Henderson, “The NS-3 Network Simulator.” in Modeling and Tools for Network Simulation, K. Wehrle, M. Günes, and J. Gross, Eds. Springer, 2010, pp. 15–34. [Online]. Available: http://dblp.uni-trier.de/db/books/collections/Wehrle2010.html#RileyH10

Descargas

Publicado

2024-04-01

Número

Vol. 15 Núm. 2 (2024)

Sección

Misceláneos

Licencia

Derechos de autor 2024 The Authors

Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia Creative Commons Reconocimiento 3.0 Unported.

Los autores retienen todos sus derechos (© copyright).

  • Los autores retienen sus derechos de marca y patente, y también sobre cualquier proceso o procedimiento descrito en el artículo.
  • Los autores retienen el derecho de compartir, copiar, distribuir, ejecutar y comunicar públicamente el artículo publicado en Enfoque UTE (por ejemplo, colocarlo en un repositorio institucional o publicarlo en un libro), siempre que se dé el reconocimiento de su publicación inicial en la revista Enfoque UTE.
  • Los autores retienen el derecho a hacer una posterior publicación de su trabajo, de utilizar el artículo o cualquier parte de aquel (por ejemplo: una compilación de sus trabajos, notas para conferencias, tesis, o para un libro), siempre que indiquen la fuente de publicación (autores del trabajo, revista, volumen, número y fecha).