Admission Control for TCP Flows Using Packet Classes and Edge-to-edge Measurements of Aggregates

TCP flows from applications such as the web or ftp are well supported by a Guaranteed Minimum Throughput Service (GMTS), which provides a minimum network throughput to the flow and, if possible, an extra throughput. We propose a scheme for a GMTS using Admission Control (AC) that is able to provide different minimum throughput to different users and that is suitable for "standard" TCP flows. Moreover, we consider a multidomain scenario where the scheme is used in one of the domains, and we propose some mechanisms for the interconnection with neighbor domains. The whole scheme uses a small set of packet classes in a core-stateless network where each class has a different discarding priority in queues assigned to it. The AC method involves only edge nodes and uses a special probing packet flow (marked as the highest discarding priority class) that is sent continuously from ingress to egress through a path. The available throughput in the path is obtained at the egress using measurements of flow aggregates, and then it is sent back to the ingress. At the ingress each flow is detected using an implicit way and then it is admission controlled. If it is accepted, it receives the GMTS and its packets are marked as the lowest discarding priority classes; otherwise, it receives a best-effort service. The scheme is evaluated through simulation in a simple "bottleneck" topology using different traffic loads consisting of "standard" TCP flows that carry files of varying sizes

Label Space Reduction in MPLS Networks: How Much Can A Single Stacked Label Do?

Most network operators have considered reducing LSR label spaces (number of labels used) as a way of simplifying management of underlaying virtual private networks (VPNs) and therefore reducing operational expenditure (OPEX). The IETF outlined the label merging feature in MPLS-allowing the configuration of multipoint-to-point connections (MP2P)-as a means of reducing label space in LSRs. We found two main drawbacks in this label space reduction a)it should be separately applied to a set of LSPs with the same egress LSR-which decreases the options for better reductions, and b)LSRs close to the edge of the network experience a greater label space reduction than those close to the core. The later implies that MP2P connections reduce the number of labels asymmetrically

Multi-objective optimization scheme for static and dynamic multicast flows

Muchas de las nuevas aplicaciones emergentes de Internet tales como TV sobre Internet, Radio sobre Internet,Video Streamming multi-punto, entre otras, necesitan los siguientes requerimientos de recursos: ancho de banda consumido, retardo extremo-a-extremo, tasa de paquetes perdidos, etc. Por lo anterior, es necesario formular una propuesta que especifique y provea para este tipo de aplicaciones los recursos necesarios para su buen funcionamiento. En esta tesis, proponemos un esquema de ingeniería de tráfico multi-objetivo a través del uso de diferentes árboles de distribución para muchos flujos multicast. En este caso, estamos usando la aproximación de múltiples caminos para cada nodo egreso y de esta forma obtener la aproximación de múltiples árboles y a través de esta forma crear diferentes árboles multicast. Sin embargo, nuestra propuesta resuelve la fracción de la división del tráfico a través de múltiples árboles. La propuesta puede ser aplicada en redes MPLS estableciendo rutas explícitas en eventos multicast. En primera instancia, el objetivo es combinar los siguientes objetivos ponderados dentro de una métrica agregada: máxima utilización de los enlaces, cantidad de saltos, el ancho de banda total consumido y el retardo total extremo-a-extremo. Nosotros hemos formulado esta función multi-objetivo (modelo MHDB-S) y los resultados obtenidos muestran que varios objetivos ponderados son reducidos y la máxima utilización de los enlaces es minimizada. El problema es NP-duro, por lo tanto, un algoritmo es propuesto para optimizar los diferentes objetivos. El comportamiento que obtuvimos usando este algoritmo es similar al que obtuvimos con el modelo. Normalmente, durante la transmisión multicast los nodos egresos pueden salir o entrar del árbol y por esta razón en esta tesis proponemos un esquema de ingeniería de tráfico multi-objetivo usando diferentes árboles para grupos multicast dinámicos. (en el cual los nodos egresos pueden cambiar durante el tiempo de vida de la conexión). Si un árbol multicast es recomputado desde el principio, esto podría consumir un tiempo considerable de CPU y además todas las comuicaciones que están usando el árbol multicast serán temporalmente interrumpida. Para aliviar estos inconvenientes, proponemos un modelo de optimización (modelo dinámico MHDB-D) que utilice los árboles multicast previamente computados (modelo estático MHDB-S) adicionando nuevos nodos egreso. Usando el método de la suma ponderada para resolver el modelo analítico, no necesariamente es correcto, porque es posible tener un espacio de solución no convexo y por esta razón algunas soluciones pueden no ser encontradas. Adicionalmente, otros tipos de objetivos fueron encontrados en diferentes trabajos de investigación. Por las razones mencionadas anteriormente, un nuevo modelo llamado GMM es propuesto y para dar solución a este problema un nuevo algoritmo usando Algoritmos Evolutivos Multi-Objetivos es propuesto. Este algoritmo esta inspirado por el algoritmo Strength Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA). Para dar una solución al caso dinámico con este modelo generalizado, nosotros hemos propuesto un nuevo modelo dinámico y una solución computacional usando Breadth First Search (BFS) probabilístico. Finalmente, para evaluar nuestro esquema de optimización propuesto, ejecutamos diferentes pruebas y simulaciones. Las principales contribuciones de esta tesis son la taxonomía, los modelos de optimización multi-objetivo para los casos estático y dinámico en transmisiones multicast (MHDB-S y MHDB-D), los algoritmos para dar solución computacional a los modelos. Finalmente, los modelos generalizados también para los casos estático y dinámico (GMM y GMM Dinámico) y las propuestas computacionales para dar slución usando MOEA y BFS probabilístico.