Transport Layer solution for bulk data transfers over Heterogeneous Long Fat Networks in Next Generation Networks

Abstract

Aquesta tesi per compendi centra les seves contribucions en l'aprenentatge i innovació de les Xarxes de Nova Generació. És per això que es proposen diferents contribucions en diferents àmbits (Smart Cities, Smart Grids, Smart Campus, Smart Learning, Mitjana, eHealth, Indústria 4.0 entre d'altres) mitjançant l'aplicació i combinació de diferents disciplines (Internet of Things, Building Information Modeling, Cloud Storage, Ciberseguretat, Big Data, Internet de el Futur, Transformació Digital). Concretament, es detalla el monitoratge sostenible del confort a l'Smart Campus, la que potser es la meva aportació més representativa dins de la conceptualització de Xarxes de Nova Generació. Dins d'aquest innovador concepte de monitorització s'integren diferents disciplines, per poder oferir informació sobre el nivell de confort de les persones. Aquesta investigació demostra el llarg recorregut que hi ha en la transformació digital dels sectors tradicionals i les NGNs. Durant aquest llarg aprenentatge sobre les NGN a través de les diferents investigacions, es va poder observar una problemàtica que afectava de manera transversal als diferents camps d'aplicació de les NGNs i que aquesta podia tenir una afectació en aquests sectors. Aquesta problemàtica consisteix en el baix rendiment durant l'intercanvi de grans volums de dades sobre xarxes amb gran capacitat d'ample de banda i remotament separades geogràficament, conegudes com a xarxes elefant. Concretament, això afecta al cas d'ús d'intercanvi massiu de dades entre regions Cloud (Cloud Data Sharing use case). És per això que es va estudiar aquest cas d'ús i les diferents alternatives a nivell de protocols de transport,. S'estudien les diferents problemàtiques que pateixen els protocols i s'observa per què aquests no són capaços d'arribar a rendiments òptims. Deguda a aquesta situació, s'hipotetiza que la introducció de mecanismes que analitzen les mètriques de la xarxa i que exploten eficientment la capacitat de la mateixa milloren el rendiment dels protocols de transport sobre xarxes elefant heterogènies durant l'enviament massiu de dades. Primerament, es dissenya l’Adaptative and Aggressive Transport Protocol (AATP), un protocol de transport adaptatiu i eficient amb l'objectiu de millorar el rendiment sobre aquest tipus de xarxes elefant. El protocol AATP s'implementa i es prova en un simulador de xarxes i un testbed sota diferents situacions i condicions per la seva validació. Implementat i provat amb èxit el protocol AATP, es decideix millorar el propi protocol, Enhanced-AATP, sobre xarxes elefant heterogènies. Per això, es dissenya un mecanisme basat en el Jitter Ràtio que permet fer aquesta diferenciació. A més, per tal de millorar el comportament del protocol, s’adapta el seu sistema de fairness per al repartiment just dels recursos amb altres fluxos Enhanced-AATP. Aquesta evolució s'implementa en el simulador de xarxes i es realitzen una sèrie de proves. A l'acabar aquesta tesi, es conclou que les Xarxes de Nova Generació tenen molt recorregut i moltes coses a millorar causa de la transformació digital de la societat i de l'aparició de nova tecnologia disruptiva. A més, es confirma que la introducció de mecanismes específics en la concepció i operació dels protocols de transport millora el rendiment d'aquests sobre xarxes elefant heterogènies.

Esta tesis por compendio centra sus contribuciones en el aprendizaje e innovación de las Redes de Nueva Generación. Es por ello que se proponen distintas contribuciones en diferentes ámbitos (Smart Cities, Smart Grids, Smart Campus, Smart Learning, Media, eHealth, Industria 4.0 entre otros) mediante la aplicación y combinación de diferentes disciplinas (Internet of Things, Building Information Modeling, Cloud Storage, Ciberseguridad, Big Data, Internet del Futuro, Transformación Digital). Concretamente, se detalla la monitorización sostenible del confort en el Smart Campus, la que se podría considerar mi aportación más representativa dentro de la conceptualización de Redes de Nueva Generación. Dentro de este innovador concepto de monitorización se integran diferentes disciplinas, para poder ofrecer información sobre el nivel de confort de las personas. Esta investigación demuestra el recorrido que existe en la transformación digital de los sectores tradicionales y las NGNs. Durante este largo aprendizaje sobre las NGN a través de las diferentes investigaciones, se pudo observar una problemática que afectaba de manera transversal a los diferentes campos de aplicación de las NGNs y que ésta podía tener una afectación en estos sectores. Esta problemática consiste en el bajo rendimiento durante el intercambio de grandes volúmenes de datos sobre redes con gran capacidad de ancho de banda y remotamente separadas geográficamente, conocidas como redes elefante, o Long Fat Networks (LFNs). Concretamente, esto afecta al caso de uso de intercambio de datos entre regiones Cloud (Cloud Data Data use case). Es por ello que se estudió este caso de uso y las diferentes alternativas a nivel de protocolos de transporte. Se estudian las diferentes problemáticas que sufren los protocolos y se observa por qué no son capaces de alcanzar rendimientos óptimos. Debida a esta situación, se hipotetiza que la introducción de mecanismos que analizan las métricas de la red y que explotan eficientemente la capacidad de la misma mejoran el rendimiento de los protocolos de transporte sobre redes elefante heterogéneas durante el envío masivo de datos. Primeramente, se diseña el Adaptative and Aggressive Transport Protocol (AATP), un protocolo de transporte adaptativo y eficiente con el objetivo maximizar el rendimiento sobre este tipo de redes elefante. El protocolo AATP se implementa y se prueba en un simulador de redes y un testbed bajo diferentes situaciones y condiciones para su validación. Implementado y probado con éxito el protocolo AATP, se decide mejorar el propio protocolo, Enhanced-AATP, sobre redes elefante heterogéneas. Además, con tal de mejorar el comportamiento del protocolo, se mejora su sistema de fairness para el reparto justo de los recursos con otros flujos Enhanced-AATP. Esta evolución se implementa en el simulador de redes y se realizan una serie de pruebas. Al finalizar esta tesis, se concluye que las Redes de Nueva Generación tienen mucho recorrido y muchas cosas a mejorar debido a la transformación digital de la sociedad y a la aparición de nueva tecnología disruptiva. Se confirma que la introducción de mecanismos específicos en la concepción y operación de los protocolos de transporte mejora el rendimiento de estos sobre redes elefante heterogéneas.

This compendium thesis focuses its contributions on the learning and innovation of the New Generation Networks. That is why different contributions are proposed in different areas (Smart Cities, Smart Grids, Smart Campus, Smart Learning, Media, eHealth, Industry 4.0, among others) through the application and combination of different disciplines (Internet of Things, Building Information Modeling, Cloud Storage, Cybersecurity, Big Data, Future Internet, Digital Transformation). Specifically, the sustainable comfort monitoring in the Smart Campus is detailed, which can be considered my most representative contribution within the conceptualization of New Generation Networks. Within this innovative monitoring concept, different disciplines are integrated in order to offer information on people's comfort levels. . This research demonstrates the long journey that exists in the digital transformation of traditional sectors and New Generation Networks. During this long learning about the NGNs through the different investigations, it was possible to observe a problematic that affected the different application fields of the NGNs in a transversal way and that, depending on the service and its requirements, it could have a critical impact on any of these sectors. This issue consists of a low performance operation during the exchange of large volumes of data on networks with high bandwidth capacity and remotely geographically separated, also known as Elephant networks, or Long Fat Networks (LFNs). Specifically, this critically affects the Cloud Data Sharing use case. That is why this use case and the different alternatives at the transport protocol level were studied. For this reason, the performance and operation problems suffered by layer 4 protocols are studied and it is observed why these traditional protocols are not capable of achieving optimal performance. Due to this situation, it is hypothesized that the introduction of mechanisms that analyze network metrics and efficiently exploit network’s capacity meliorates the performance of Transport Layer protocols over Heterogeneous Long Fat Networks during bulk data transfers. First, the Adaptive and Aggressive Transport Protocol (AATP) is designed. An adaptive and efficient transport protocol with the aim of maximizing its performance over this type of elephant network.. The AATP protocol is implemented and tested in a network simulator and a testbed under different situations and conditions for its validation. Once the AATP protocol was designed, implemented and tested successfully, it was decided to improve the protocol itself, Enhanced-AATP, to improve its performance over heterogeneous elephant networks. In addition, in order to upgrade the behavior of the protocol, its fairness system is improved for the fair distribution of resources among other Enhanced-AATP flows. Finally, this evolution is implemented in the network simulator and a set of tests are carried out. At the end of this thesis, it is concluded that the New Generation Networks have a long way to go and many things to improve due to the digital transformation of society and the appearance of brand-new disruptive technology. Furthermore, it is confirmed that the introduction of specific mechanisms in the conception and operation of transport protocols improves their performance on Heterogeneous Long Fat Networks.