A mechanism with orchestration of the overprovisioning of resources and load balancing for QoS-oriented routing in future internet

Os conceitos e modelos para Internet do Futuro no Projeto 4WARD abordam uma arquitetura clean-slate ("recomeçar a Internet do zero") com várias inovações na rede, incluindo um novo paradigma de conectividade, chamado Caminho Genérico (Generic Path - GP). Na arquitetura GP, várias facilidades foram projetadas para suportar eficientemente complexas aplicações de valor agregado e serviços com garantia de Qualidade de Serviço (Quality of Service - QoS). Os GPs abstraem principalmente a heterogeneidade das redes e de qualquer entidade, independentemente de seu escopo (tecnologia, localização ou camada de arquitetural). Para isso, a cooperação da camada de rede com mecanismos de aprovisionamento é necessária, de modo a mapear as demandas dos recursos exigidos pela sessão (requisitos de QoS, como por exemplo largura de banda mínima e máximo atraso/perda) nos GPs adequados. Em contraste com o suporte atual, o aprovisionamento de QoS robusto e escalável é fortemente exigido para alocações eficientes de GPs. Portanto, esta dissertação apresenta o QoS-Routing and Resource Control (QoS-RRC), um mecanismo de apoio a criação de GPs de modo a lidar com suas exigências. O QoS-RRC complementa arquitetura GP com roteamento orientado a QoS, auxiliado com balanceamento de carga, para selecionar os caminhos que vão ao encontro as demandas da sessão, enquanto mantém largura de banda residual para aumentar a experiência do usuário. Para obter escalabilidade, o QoS-RRC opera com base em uma abordagem centrada no aprovisionamento, que emprega baixo armazenamento de estado e poucas operações de rede. A avaliação de desempenho do QoS-RRC foi realizada com o simulador Network Simulator v.2 (NS2), demonstrando drásticas melhorias da qualidade dos fluxos quanto a experiência de atraso e largura de banda, se comparado com as soluções do estado da arte. Além disso, o impacto do QoS-RRC em comparação com o atual QoS das redes IP e os mecanismos de roteamento padrão, sobre a experiência do usuário, também foi avaliado, analisando métricas objetivas e subjetivas de Qualidade da Experiência (Quality of Expericence - QoE), ou seja, Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), Structural Similarity Index (SSIM), Video Quality Metric (VQM) e Mean Opinion Score (MOS).The Future Internet concepts and designs of 4WARD project concerns a clean-slate architecture with various networking innovations, including a new connectivity paradigm called Generic Path (GP). In GP architecture, several facilities are designed to efficiently support complex value-added applications and services with assured Quality of Service (QoS). GPs mainly abstract underlying network heterogeneity, and any entity, regardless its scope (technology, location or architectural layer) communicate each other in a single way via a common interface. To that, cooperation with network-layer provisioning mechanisms is required in the sense to map data paths meeting session-demanded resources (QoS requirements - minimum bandwidth and maximum delay/loss experience) into appropriate GPs. In contrast as support today, robust and scalable QoS-provisioning facilities are strongly required for efficient GP allocations. Therefore, this dissertation introduces the QoS-Routing and Resource Control (QoSRRC), a set of GP-compliant facilities to cope with the hereinabove requirements. QoSRRC complements GP architecture with QoS-oriented routing, aided with load balancing, to select paths meeting session-demands while keeping residual bandwidth to increase user experience. For scalability, QoS-RRC operates based on an overprovisioning-centric approach, which places low state storage and network operations. Initial QoS-RRC performance evaluation was carried out in Network Simulator v.2 (NS2), demonstrating drastic improvements of flow delay experience and bandwidth use among a relevant state-of-the-art solution. Moreover, the impact of QoS-RRC compared to current IP QoS and routing standards on the user experience has been evaluated, by analysing main objective and subjective Quality of Experience (QoE) metrics, namely Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), The Structural Similarity Index (SSIM), Video Quality Metric (VQM) and Mean Opinion Score (MOS)