Anderson Paschoalon


Experienced software developer specializing in C/C++, embedded systems, and desktop applications. Master's degree holder and researcher with a focus on network technologies. Enthusiast Deep Learning and Game Modding.

SIMITAR - synthetic and realistic network traffic generation

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Abstract:

Real network traffic has a different impact over network nodes if compared to constant traffic generated by tools like Iperf, even when they have the same average throughput. Busty traffic may cause buffers overflows while constant traffic does not, and can decrease the measurement accuracy. The number of flows may have an impact on flow-oriented nodes, such as SDN switches and controllers. In a scenario where software-defined networks will play an essential role in the future internet, a more in-depth validation of new technologies considering these aspects is crucial. Also, most of the open-source realistic traffic generator tools have the modeling layer coupled to the traffic generator, making a challenge update it to newer libraries and becoming them often outdated. Often most of the tools that support realistic traffic generation offer a broad set of options to be configured but are not auto-configurable. So the production of actual realistic traffic is a challenging project by itself. In this work, we are going to discuss in-depth this subject. As a final result for our research, we highlight two main contributions: a review on available solutions and network traffic modeling, and the propose of our traffic generator, called SIMITAR: SnIfing, ModellIng and TrAffic geneRation. This technology has a separated modeling framework from the traffic generator, being flow-oriented and auto-configurable. It creates and uses Compact Trace Descriptor files as inputs - XML files that describe traffic features for our traffic model. Currently, we may replicate with accuracy flow characteristics of all tested traffic, and the scaling features of some as well. We have given a particular focus on inter-packet times modeling, where we proposed a methodology based on information criteria for automating the process modeling and selection of the best model. We also proposed a cross-validation method to measure the methodology quality

Resumo:

Um tráfego de rede real possui um impacto diferente sobre os nós da rede se comparado ao tráfego constante gerado por ferramentas como Iperf, mesmo com uma mesma taxa de transferência. Um tráfego em rajadas pode causar estouros de buffers enquanto um tráfego constante não, e pode também diminuir a precisão das medições. O número de fluxos pode ter um impacto nos nós orientados a fluxo, como switches e controladores SDN. Em um cenário em que as redes definidas por software desempenharão um papel essencial na Internet futura, uma validação mais aprofundada das novas tecnologias, considerando esses aspectos, é crucial. Além disso, a maioria das ferramentas geradoras de tráfego realistas de código aberto tem a camada de modelagem acoplada ao gerador de pacotes, o que dificulta sua atualização para novas bibliotecas, tornando-as freqüentemente desatualizadas. Por fim, a maioria das ferramentas open-source que suportam a geração de tráfego realista, oferecem um grande conjunto de opções a serem configuradas, mas não são auto configuráveis. Dessa forma a produção de um tráfego realista customizado torna-se uma tarefa desafiadora. Neste trabalho nos aprofundamos neste assunto. Como resultado final, para nossa pesquisa destacamos duas contribuições principais: uma investigação de revisão das soluções disponíveis e modelagem de tráfego de rede, e a proposta de nosso próprio gerador de tráfego chamado SIMITAR (acrônimo para sniffing, modelagem e geração de tráfego em inglês). Esta tecnologia possui estruturas separadas de modelagem e geração de tráfego, sendo orientada a fluxos e auto configurável. Ela cria e usa Descritores de Tráfego Compactos como arquivos de entrada - Arquivos XML que descrevem características para o nosso modelo de tráfego. Atualmente já conseguimos replicar com precisão métricas do nível de fluxos, e certas características de escala. Demos um enfoque especial na modelagem de tempos entre pacotes, onde propomos uma metodologia baseada em critérios de informação para automatizar a modelagem de processos e seleção do melhor modelo. Também propusemos um método de validação para medir a qualidade deste mesmo método

Material: DISSERTAÇÃO DIGITAL

Idioma: Inglês

Número de chamada: T/UNICAMP P262s

Título paralelo/equiv.: [SIMITAR]

Publicação: Campinas, SP : [s.n.], 2019.

Descrição física: 1 recurso online (159 p.) : il., digital, arquivo PDF.

Nota geral: Orientador: Christian Rodolfo Esteve Rothenber

Nota de dissertação ou tese: Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação

Nota de sistema: Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDF

Assuntos: Redes de computadores Critério de informação de Akaike Transformada wavelet Internet Processo estocástico Gradiente descendente

Autoria: Paschoalon, Ánderson dos Santos, 1990- Esteve Rothenberg, Christian Rodolfo, 1982- ORIENTADOR Batista, Daniel Macêdo, 1979- AVALIADOR Lee, Luan Ling, 1956- AVALIADOR Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica

Sites: DOI: https://doi.org/10.47749/T/UNICAMP.2019.1090415

Citação:

@phdthesis{
  simitar-thesis,
  author  = "Paschoalon, Anderson dos Santos ",
  title   = "SIMITAR: synthetic and realistic network traffic generation",
  school  = "State University of Campinas, Faculty of Electrical Engineering and Computing",
  year    = "2019",
  type    = "Master Dissertation",
  address = "Campinas, SP",
  month   = "March",
  note    = "\url{https://hdl.handle.net/20.500.12733/1636558}",
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PASCHOALON, Ánderson dos Santos. SIMITAR: synthetic and realistic network 
traffic generation = SIMITAR: geração de tráfego de rede sintético e 
realístico. 2019. 1 recurso online (159 p.) Dissertação (mestrado) - 
Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de 
Computação, Campinas, SP. Disponível em: 
https://hdl.handle.net/20.500.12733/1636558. Acesso em: 13 jul. 2022.