Resumen

Abordamos el problema de deducir las tasas de pérdida de enlaces a partir de mediciones unidifusión de extremo a extremo basándonos en la tomografía de red. Dado que las sondas de medición incurrirán en sobrecargas de tráfico adicionales, la mayoría de los enfoques basados en tomografía realizan la inferencia recopilando las mediciones sólo en rutas seleccionadas para reducir la sobrecarga. Sin embargo, todos los enfoques anteriores seleccionan los trayectos fuera de línea, lo que inevitablemente hará que se pierdan muchos enlaces identificables potenciales, cuyos índices de pérdida deben determinarse de forma imparcial. Además, si existen fallos en los elementos, un número apreciable de los trayectos seleccionados pueden dejar de estar disponibles. En este trabajo, proponemos de forma creativa un enfoque de inferencia de pérdidas adaptativo en el que los caminos se seleccionan secuencialmente en función de los resultados de las mediciones anteriores. En cada ronda, calculamos los índices de pérdida de los enlaces que pueden determinarse de forma imparcial en función de los resultados de las mediciones actuales y los eliminamos del sistema. Mientras tanto, localizamos los fallos más posibles basándonos en los resultados de las mediciones actuales para evitar seleccionar rutas no disponibles en rondas posteriores. De este modo, todos los enlaces identificables y potencialmente identificables pueden determinarse de forma imparcial utilizando sólo el 20% de todas las mediciones de extremo a extremo disponibles. Los resultados, comparados con un enfoque clásico anterior mediante extensas simulaciones, confirman claramente el prometedor rendimiento de nuestro enfoque propuesto.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Tasas de pérdida de enlaces; mediciones unicast de extremo a extremo; tomografía de red; sondas de medición; reducción de la sobrecarga; selección de rutas; fallos de elementos; enfoque de inferencia de pérdidas; determinación insesgada; enfoque adaptativo; resultados de las mediciones; fallos potenciales; identificación de enlaces; mediciones disponibles; rendimiento prometedor.
• Keywords:Link loss rates; unicast end-to-end measurements; network tomography; measurement probes; overhead reduction; paths selection; element failures; loss inference approach; unbiased determination; adaptive approach; measurement results; potential failures; identification of links; available measurements; promising performance