Deploying and improvement for web traffic QoS over DiffServ

[eng] DiffServ architecture has been widely used to accomplish the QoS requirements in the Internet. Traditionally, the DiffServ framework includes two devices, edge and core. Regarding the processes, DiffServ usually needs a two colours marking process to characterise the incoming traffic in the edge device, and then, the scheduling process at the core device forwards the coloured packets to different queues attending to priority rules. Furthermore, web traffic continues being one of the most important protocols in Internet, and must coexist with other new protocols and applications. New proposals must be developed to enhance the QoS features of this type of Internet traffic. Following these trends, we investigate the differentiated treatment for web traffic. The web flow analysis shows that this type of Internet traffic is very close to the mice and elephants paradigm, well known in the Internet traffic. On the other hand, the user perceived Quality of Service is a deciding factor to achieve the success of certain website. Our proposal, named LFP (Long Flow Promotion), aims for the above features based on a DifFServ architecture. It uses a three colour set to differentiate the incoming traffic at the edge device. It also introduces the token bucket model as a traffic detection mechanism and packet promotion. Finally, the last implemented key is the extremely long flows detection and isolation, which is related to the packet penalisation, that focuses on enhancing the overall performance of the DiffServ system by managing the web traffic. The proposed algorithm, LFP, has been tested by simulation using ns2. It has been compared with other well-known proposals such as RED and DropTail and some performance parameters are been analysed, such as: latency, dropped packets, overhead and throughput. LFP gets reasonable values for the performance improvements we introduce in the algorithm compared to the other proposals.[spa] La arquitectura DiffServ ha sido utilizada para proporcionar los requerimientos de QoS en Internet. Tradicionalmente, el entorno DiffServ incluye dos dispositivos, denominados core y edge. En relación al proceso, DiffServ ha utilizado habitualmente dos colores en el proceso de marcado del tráfico entrante al dispositivo edge, y posteriormente, el dispositivo core ha retransmitido los paquetes coloreados por diferentes colas atendiendo a criterios de prioridades. Por otro lado, aunque el tráfico web continúa siendo uno de los protocolos más importantes en Internet, tiene que coexistir con otros protocolos y aplicaciones nuevas. Por lo tanto, nuevas propuestas deben ser desarrolladas para mejorar las características de QoS sobre este tipo de tráfico. Continuando con estas tendencias, hemos investigado un tratamiento diferenciado para el tráfico web. El análisis del tráfico web muestra que este tipo de tráfico coincide mucho con el paradigma de los elefantes y ratones, bien conocido en Internet. Y por otro lado tenemos que, la Calidad del Servicio percibida por el usuario será un factor decisivo para conseguir el éxito de un website. Nuestra propuesta, denominada LFP (Long Flow Promotion) está orientada a las premisas anteriores y desarrollada sobre la arquitectura DiffServ. Utiliza un conjunto de tres colores para la diferenciación de paquetes en el dispositivo edge. Además, introduce el modelo token bucket como mecanismo de detección y promoción de paquetes. Finalmente, la última propiedad en nuestra propuesta es la detección y aislamiento de flujos extremadamente largos, muy relacionada con la penalización de paquetes, todo ello enfocado a mejorar el rendimiento global del entorno DiffServ en el tratamiento del tráfico web. El algoritmo LFP ha sido evaluado e implementado en simulación utilizando ns2. Ha sido comparado con otras propuestas habituales como son DropTail y RED, y han sido analizados algunos parámetros de rendimiento como son: latencia, descarte de paquetes, sobrecarga y productividad. LFP obtiene un comportamiento razonable para algunos parámetros analizados y mejora algunos otros para diferentes escenarios de tráfico.[cat] L'arquitectura DiffServ ha estat utilitzada per proporcionar els requeriments de QoS en Internet. Tradicionalment, l'entorn DiffServ inclou dos dispositius, denominats core i edge. En relació al procés, DiffServ ha utilitzat habitualment dos colors en el procés de marcat del tràfic entrant al dispositiu edge, i posteriorment, el dispositiu core ha retransmès els paquets acolorits per diferents cues atenent a criteris de prioritats. D'altra banda, encara que el tràfic web contínua sent un dels protocols més importants en Internet, ha de coexistir amb altres protocols i aplicacions noves. Per tant, noves proposta han de ser desenvolupades per millorar les característiques de QoS sobre aquest tipus de tràfic. Continuant amb aquestes tendències, hem investigat un tractament diferenciat per al tràfic web. L'anàlisi del tràfic web mostra que aquest tipus de tràfic coincideix molt amb el paradigma de les elefants i ratolins, ben conegut en Internet. I d'altra banda hem de, la Qualitat del Servei percebuda per l'usuari serà un factor decisiu per aconseguir l'èxit d'un website. La nostra proposta, denominada LFP (Long Flow Promotion) està orientada a les premisses anteriors i desenvolupada sobre la arquitetura DiffServ. Utilitza un conjunt de tres colors per a la diferenciació de paquets en el dispositiu edge. A més, introdueix el model token bucket com a mecanisme de detecció i promoció de paquets. Finalment, l'última propietat en la nostra proposta és la detecció i aïllament de fluxos extremadament llargs, molt relacionada amb la penalització de paquets, tot això enfocat a millorar el rendiment global de l'entorn DiffServ en el tractament del tràfic web. L'algorisme LFP ha estat avaluat i implementat en simulació utilitzant NS2. Ha estat comparat amb altres propostes habituals com són DropTail i RED, i han estat analitzats alguns paràmetres de rendiment com són: latència, descarti de paquets, sobrecàrrega i productivitat. LFP obté un comportament raonable per a alguns paràmetres analitzats i millora alguns altres per a diferents escenaris de tràfic