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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Graphes de TerrainDynamiques de l’internet
Clémence Magnien
LIP6 – CNRS and Université Pierre et Marie Curie
14 février 2013
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Jusqu’à présent on a supposé :
une seule route entre une source et une destination
routes fixes au cours du temps
...les deux sont faux
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
1 Paris traceroute et load-balancingBiais associé au load-balancing
2 Dynamique de la topologie de l’internetContexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
3 Détection d’événements dans la dynamique
4 Biais induit par la dynamique
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Biais associé au load-balancing
Outline
1 Paris traceroute et load-balancingBiais associé au load-balancing
2 Dynamique de la topologie de l’internetContexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
3 Détection d’événements dans la dynamique
4 Biais induit par la dynamique
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Biais associé au load-balancing
Principaux travaux de référence
Fabien Viger, Brice Augustin, Xavier Cuvellier, ClémenceMagnien, Matthieu Latapy, Timur Friedman et Renata Teixeira
Detection, understanding, and prevention of traceroutemeasurement artifactsComputer Networks 52-5, 2008.
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Biais associé au load-balancing
Load-balancing
Load-balancing (équilibrage de charge)
Hop 6 Hop 7 Hop 8 Hop 9
20
10 01
10 01
2 1
1 0
S L ECA
B D
L envoie les paquets pour E tantôt vers A, tantôt vers B.
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Biais associé au load-balancing
Problème causé par le load-balancing
Traceroute −→ Information manquante ou fausse
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Biais associé au load-balancing
Problème causé par le load-balancing
Traceroute −→ Information manquante ou fausse
Hop 6 Hop 7 Hop 8 Hop 9
20
10 01
10 01
2 1
1 0
S L ECA
B D
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Biais associé au load-balancing
Problème causé par le load-balancing
Traceroute −→ Information manquante ou fausse
Hop 6 Hop 7 Hop 8 Hop 9
20
10 01
10 01
2 1
1 0
S L ECA
B D
L 0
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Biais associé au load-balancing
Problème causé par le load-balancing
Traceroute −→ Information manquante ou fausse
Hop 6 Hop 7 Hop 8 Hop 9
20
10 01
10 01
2 1
1 0
S L ECA
B D
0AL 0
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Biais associé au load-balancing
Problème causé par le load-balancing
Traceroute −→ Information manquante ou fausse
Hop 6 Hop 7 Hop 8 Hop 9
20
10 01
10 01
2 1
1 0
S L ECA
B D
0
0
A
DL 0
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Biais associé au load-balancing
Problème causé par le load-balancing
Traceroute −→ Information manquante ou fausse
Hop 6 Hop 7 Hop 8 Hop 9
20
10 01
10 01
2 1
1 0
S
0
0
A
DL 0 E1
L ECA
B D
Faux liensNœuds non vus
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Biais associé au load-balancing
Problèmes – 2
Boucles:
TTL = 6
TTL = 8
TTL = 7
TTL = 9
What we see:Hop 6 Hop 7 Hop 8 Hop 9
Hop 8Hop 7Hop 6
1
20
0 1
100 1
0
1 2000S L
A
B CE AL E
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Biais associé au load-balancing
Problèmes – 3
Cycles:
Différence de longeur entre routes = k
→ cycle de longueur k
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Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Biais associé au load-balancing
Load-balancing
Plusieurs types de load-balancing :
par paquet→ aléatoire, round-robin
par flot→ paquets d’une même application sur le même chemin
par destination→ paquets pour une même destination sur le même chemin
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Biais associé au load-balancing
traceroute et load-balancing
par paquet → aucun contrôle
par flot
par destination
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Biais associé au load-balancing
traceroute et load-balancing
par paquet → aucun contrôle
par flot
par destination
Flot = IPs + ports source & destination, protocole
traceroute varie systématiquement le port destination→ les paquets suivent systématiquement des chemins différents
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Biais associé au load-balancing
traceroute et load-balancing
par paquet → aucun contrôle
par flot
par destination
Pas de biais dans les mesures avec traceroute
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Biais associé au load-balancing
Paris-traceroute
Variante de traceroute :les ports source/dest sont gardés constants pendant toute lamesure(utilisation d’autres champs de l’en-tête pour identifier les paquets)
→ pas de problème avec le load-balancing par flot
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12/72
Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Biais associé au load-balancing
Paris-traceroute
Variante de traceroute :les ports source/dest sont gardés constants pendant toute lamesure(utilisation d’autres champs de l’en-tête pour identifier les paquets)
→ pas de problème avec le load-balancing par flot
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Biais associé au load-balancing
Question
Quel est l’impact en pratique du load-balancing ?
Comparer des mesures avec traceroute et paris-traceroute
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Biais associé au load-balancing
Mesures
5000 destinationsune passe :
un traceroute vers chaque destinationun paris-traceroute vers chaque destination
1 465 passes (74 jours)
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Biais associé au load-balancing
Boucles
avec traceroute : ∼ 7% des IP ont une boucle→ 90% des boucles disparaissent avec paris-traceroute
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Biais associé au load-balancing
Cycles
Cycles : rares avec traceroute (fréquence 0.6%)→ 80% des cycles disparaissent avec paris-traceroute
load-balancing ou événements rares ?
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Biais associé au load-balancing
Diamants
0
0
0
0
00
0
A
B E
C
LD
G
(L0, D0) → taille 3(L0, E0), (A0, G0), (B0, G0) → taille 2
Le load-balancing crée des diamants
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Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Biais associé au load-balancing
Diamants
traceroute :
28 231 diamants
diamants vers 90% des destinations
21.3 diamant / destination en moyenne
paris-traceroute :
52% des diamants disparaissent
diamants vers 89% des des destinations
9.7 diamant / destination en moyenne
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Biais associé au load-balancing
Diamants
1e-05
1e-04
0.001
0.01
0.1
1
0 10 20 30 40 50 60 70 80
Fre
quen
cy
Size of the global diamonds
1e-05
1e-04
0.001
0.01
0.1
1
0 10 20
Fre
quen
cy
Size of the global diamonds
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18/72
Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Biais associé au load-balancing
Diamants
1e-05
1e-04
0.001
0.01
0.1
1
0 10 20 30 40 50 60 70 80
Fre
quen
cy
Size of the global diamonds
1e-05
1e-04
0.001
0.01
0.1
1
0 10 20
Fre
quen
cy
Size of the global diamonds
Moins de diamants avec paris-traceroute
Diamants moins gros
le load-balancing par flot crée de faux liens
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Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Biais associé au load-balancing
Diamants – questions
Diamants restants : load-balancing par paquet ou vrais liens ?
Certains diamants sont vus avec paris-traceroute mais pastraceroute
événements ?
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Outline
1 Paris traceroute et load-balancingBiais associé au load-balancing
2 Dynamique de la topologie de l’internetContexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
3 Détection d’événements dans la dynamique
4 Biais induit par la dynamique
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Principaux travaux de référence
Matthieu Latapy, Clémence Magnien et Frédéric Ouédraogo
A Radar for the internetFirst International Workshop on Analysis of Dynamic Networks,2008.
Clémence Magnien, Frédéric Ouédraogo, Guillaume Valadonet Matthieu Latapy
Fasts dynamics in Internet topology: observations and firstexplanationsFourth International Conference on Internet Monitoring andProtection, 2009.
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Résumé
Cartographie au niveau IP
Long et coûteux
Tendances actuelles
Données massives(multiplier sources et destinations, mesures distribuées, . . . )
Améliorer la qualité
Dynamique ?
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Notre approche
Ce qu’une machine voit de l’internet est :• intéressant en soi• (plus) facile à mesurer• (plus) facile à interpréter• peut être mesuré efficacement (temps, charge)
notion de vision égo-centrée
Mesure efficace + simple =⇒ Répétition
étude de la dynamique
Radar
une source, des destinations, mesures périodiques
23/72
23/72
Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Notre approche
Ce qu’une machine voit de l’internet est :• intéressant en soi• (plus) facile à mesurer• (plus) facile à interpréter• peut être mesuré efficacement (temps, charge)
notion de vision égo-centrée
Mesure efficace + simple =⇒ Répétition
étude de la dynamique
Radar
une source, des destinations, mesures périodiques
23/72
23/72
Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Notre approche
Ce qu’une machine voit de l’internet est :• intéressant en soi• (plus) facile à mesurer• (plus) facile à interpréter• peut être mesuré efficacement (temps, charge)
notion de vision égo-centrée
Mesure efficace + simple =⇒ Répétition
étude de la dynamique
Radar
une source, des destinations, mesures périodiques
23/72
24/72
Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Vue égo-centrée
24/72
24/72
Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Vue égo-centrée
24/72
25/72
Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Mesure avec traceroute
25/72
25/72
Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Mesure avec traceroute
25/72
25/72
Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Mesure avec traceroute
25/72
25/72
Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Mesure avec traceroute
25/72
25/72
Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Mesure avec traceroute
25/72
25/72
Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Mesure avec traceroute
25/72
25/72
Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Mesure avec traceroute
*
25/72
26/72
Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Charge déséquilibrée
*
26/72
26/72
Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Charge déséquilibrée
many probes onlinks closest
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
0 5 10 15 20 25 30
x = distance du moniteur, y = # sondes
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Limites de traceroute
charge déséquilibrée
⇒ information redondante
pas un arbre
⇒ complique l’analyse
→֒ nécessité d’un outil dédié
tracetree
27/72
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Limites de traceroute
charge déséquilibrée
⇒ information redondante
pas un arbre
⇒ complique l’analyse
→֒ nécessité d’un outil dédié
tracetree
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28/72
Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Tracetree
Mesures en arrière, en parallèle, arrêt lorsque les chemins serencontrent
28/72
28/72
Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Tracetree
Mesures en arrière, en parallèle, arrêt lorsque les chemins serencontrent
28/72
28/72
Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Tracetree
*
Mesures en arrière, en parallèle, arrêt lorsque les chemins serencontrent
28/72
28/72
Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Tracetree
*
Mesures en arrière, en parallèle, arrêt lorsque les chemins serencontrent
28/72
28/72
Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Tracetree
*
Mesures en arrière, en parallèle, arrêt lorsque les chemins serencontrent
28/72
28/72
Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Tracetree
*
Limite du rayon (TTL max):Sonder jusqu’à une distance donnée du moniteur
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Tracetree et radarTracetree
1 paquet par lien
mesure homogène et rapide
arbre
−→ programme disponible, écrit en C .
Radar
Une source
Un ensemble de destinations
Mesures périodiques avec tracetree
Tracetree : mêmes problèmes que traceroute pour la qualité de lamesure
29/72
29/72
Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Tracetree et radarTracetree
1 paquet par lien
mesure homogène et rapide
arbre
−→ programme disponible, écrit en C .
Radar
Une source
Un ensemble de destinations
Mesures périodiques avec tracetree
Tracetree : mêmes problèmes que traceroute pour la qualité de lamesure
29/72
29/72
Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Tracetree et radarTracetree
1 paquet par lien
mesure homogène et rapide
arbre
−→ programme disponible, écrit en C .
Radar
Une source
Un ensemble de destinations
Mesures périodiques avec tracetree
Tracetree : mêmes problèmes que traceroute pour la qualité de lamesure
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
tracetree vs traceroute: comparaison empirique
traceroute
tracetree
13400
13500
13600
13700
13800
13900
14000
14100
14200
14300
20 30 40 50 60 70 80 90 100 110
x=nb de passes, y=nb d’adresses IP
30/72
30/72
Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
tracetree vs traceroute: comparaison empirique
tracetree
traceroute
13400
13500
13600
13700
13800
13900
14000
14100
14200
14300
1e+06 2e+06 3e+06 4e+06 5e+06 6e+06 7e+06
x=nb de paquets, y=nb d’adresses IP
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30/72
Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
tracetree vs traceroute: comparaison empirique
tracetree
traceroute
A B
13400
13500
13600
13700
13800
13900
14000
14100
14200
14300
1e+06 2e+06 3e+06 4e+06 5e+06 6e+06 7e+06
x=nb de paquets, y=nb d’adresses IP
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Paramètres
Plusieurs paramètres des mesures
Quelles sources / destinations?Combien de destinations?
Délai entre passes?Timeout?
. . .
Compromis
Haute fréquenceGrande quantité de donnéesFaible charge sur le réseau
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32/72
Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Paramètres: la fréquence
— Moniteur de test— Moniteur de contrôle
speed−upmeasurement
10400
10600
10800
11000
11200
11400
11600
11800
12000
0 10 20 30 40 50 60 70 80
x=# heures, y=# IP
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Paramètres: nombre de destinations
— Moniteur de test— Moniteur de contrôle
3000 d.
1000 d.
10000 d.
3000 d.
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
x=# heures, y=# IP
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33/72
Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Paramètres: nombre de destinations
— Moniteur de test— Moniteur de contrôle
3000 d.
1000 d.
10000 d.
1000 d. (sim)
3000 d.3000 d. (sim)
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
x=# heures, y=# IP
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Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Nos mesures
Deux ensembles de paramètres:
normal: 3000 destinations, 10 min. délai entre passes,TTL max 30, ... ∼ 100 passes / jour
rapide: 1000 destinations, 1 min. délai entre passes,TTL max 15, ... > 800 passes / jour
Sources: PlanetLab et autres (> 100)
Destinations: Aléatoires, répondant au ping
Plusieurs mois de mesure ininterrompue
Données disponibles pour étude
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Nos mesures
Deux ensembles de paramètres:
normal: 3000 destinations, 10 min. délai entre passes,TTL max 30, ... ∼ 100 passes / jour
rapide: 1000 destinations, 1 min. délai entre passes,TTL max 15, ... > 800 passes / jour
Sources: PlanetLab et autres (> 100)
Destinations: Aléatoires, répondant au ping
Plusieurs mois de mesure ininterrompue
Données disponibles pour étude
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Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Analyse de la dynamique
Caractéristiques attendues :
dynamique normaleload-balancingchangements dans les routes. . .
événements spécifiquespannes. . .
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Analyse
Quelle dynamique ?
Pour :
mieux comprendre
modéliser, simuler
détecter des événements
...
Comment répondre cette question ?
Pas de méthode toute faite
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Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Analyse
Quelle dynamique ?
Pour :
mieux comprendre
modéliser, simuler
détecter des événements
...
Comment répondre cette question ?
Pas de méthode toute faite
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Étude d’une passe
Variations en fonction :
de la source
du moment
Quelques tendances générales
∼ 12 000 IP
∼ 12 000 étoiles
la plupart des nœuds à distance 13-18
On observe toujours le même type de comportements
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Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Étude d’une passe
Variations en fonction :
de la source
du moment
Quelques tendances générales
∼ 12 000 IP
∼ 12 000 étoiles
la plupart des nœuds à distance 13-18
On observe toujours le même type de comportements
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Visualisation
Fichier externe out3.gif
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Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Propriétés simples au fil du temps
Première approche :Évolution de propriétés simples au fil du temps
nombre d’IP
nombre d’étoiles
durée des passes
. . .
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Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Propriétés simples au fil du temps
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
26/05 02/06 09/06 16/06 23/06 30/06 07/07 14/07 21/07 28/07 04/08
Nb
IP
Date
Nombre d’IP par passe
source au Japondeux mois de mesures∼ 6 000 passes
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Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Propriétés simples au fil du temps
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
26/05 02/06 09/06 16/06 23/06 30/06 07/07 14/07 21/07 28/07 04/08
Nb
IP
Date
Nombre d’IP par passe
Plus ou moins constant (changement de régime)Pics vers le bas → déconnections ?Pas de pics vers le haut
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Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Présence des IP
Distribution du nombre de présences
Toutes les IP vues pendant la mesure (∼ 29 000)Pour chaque IP : nombre de passes où on l’a vue
−→ Distribution
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Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Présence des IP
2 mois ∼ 6000 passes
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000
Nb
IP
Nb times seen
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Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Présence des IP
2 mois ∼ 6000 passes
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000
Nb
IP
Nb times seen
Beaucoup d’IP éphémères(vues très peu de fois)
Un nombre non négligeable d’IP stables(vues presque à chaque fois)
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Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Présences vs apparitions
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
0 1000 2000 3000 4000 5000
App
ariti
ons
Observations
1 2 3 4 5 6 7 8• • • • •
5 présences, 2 apparitions
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Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Présences vs apparitions
-200
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
0 1000 2000 3000 4000 5000
App
ariti
ons
Observations
Parabole : load-balancing
p = 1/2 −→ x = n/2, y = 1/2 ∗ 1/2 ∗ n = n/4
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Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Présences vs apparitions
-200
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
0 1000 2000 3000 4000 5000
App
ariti
ons
Observations
p quelconque : x = np, y = p(1− p)n−→ y = n ∗ x/n ∗ ((n − x)/n)
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Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Présences vs apparitions
-200
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
0 1000 2000 3000 4000 5000
App
ariti
ons
Observations
Deux classes différentes
parabole : load-balancing
proche de l’axe des x : addresses stables
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Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Dynamique : stabilisation?
Comportement attendu
x = # de passesy = # d’adresses IP distinctes depuis le début
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Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Dynamique : stabilisation ?
Nombre d’IP distinctes observées depuis le début
10000
12000
14000
16000
18000
20000
22000
24000
26000
28000
30000
26/05 02/06 09/06 16/06 23/06 30/06 07/07 14/07 21/07 28/07 04/08
Nb
dist
inct
IP
Date
nouvelles IP observées en permanence
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Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Disparitions
Nombre d’IP distinctes qu’on ne verra plus jamais
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
16000
18000
20000
26/05 02/06 09/06 16/06 23/06 30/06 07/07 14/07 21/07 28/07 04/08
Nb
dist
inct
IP
Date
Renouvellement continu des IP observées
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Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Tentatives d’explication
Croissance surprenante
Deux explications “naturelles”
ip aléatoires
ip dynamiques
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Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
IP vues une seule fois ?
10000
12000
14000
16000
18000
20000
22000
24000
26000
28000
26/05 02/06 09/06 16/06 23/06 30/06 07/07 14/07 21/07 28/07 04/08
Nb
dist
inct
IP
Date
>= 2
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Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
IP vues une seule fois ?
10000
12000
14000
16000
18000
20000
22000
24000
26000
28000
26/05 02/06 09/06 16/06 23/06 30/06 07/07 14/07 21/07 28/07 04/08
Nb
dist
inct
IP
Date
>= 2>= 10
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Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
IP vues une seule fois ?
10000
12000
14000
16000
18000
20000
22000
24000
26000
28000
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Nb
dist
inct
IP
Date
>= 2>= 10>= 50
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
IP vues une seule fois ?
10000
12000
14000
16000
18000
20000
22000
24000
26000
28000
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Nb
dist
inct
IP
Date
>= 2>= 10>= 50
>= 200
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
IP vues une seule fois ?
10000
12000
14000
16000
18000
20000
22000
24000
26000
28000
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Nb
dist
inct
IP
Date
>= 2>= 10>= 50
>= 200>= 1000
De nouvelles IP récurrentes...Élimine l’hypothèse des IPs aléatoires
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Des IP dynamiques ?Destinations “stables”... (un critère possible: le père dans l’arbre atoujours la même adresse)
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
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Nb
dist
inct
IP
Date
courbes de mesures sur ces adresses ont même allure.
Élimine l’hypothèse des IPs dynamiques
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Des IP dynamiques ?Destinations “stables”... (un critère possible: le père dans l’arbre atoujours la même adresse)
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
26/05 02/06 09/06 16/06 23/06 30/06 07/07 14/07 21/07 28/07 04/08
Nb
dist
inct
IP
Date
courbes de mesures sur ces adresses ont même allure.
Élimine l’hypothèse des IPs dynamiques
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Autonomous Systems
Autonomous System (AS) : institution indépendanteChaque IP est dans un AS−→ Nombre d’AS vus depuis le début de la mesure
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Autonomous Systems
900
920
940
960
980
1000
1020
1040
26/05 02/06 09/06 16/06 23/06 30/06 07/07 14/07 21/07 28/07 04/08
As
Date
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Routeviews
Projet Routeviews
Nombreux moniteursHistorique des tables de routage
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
RouteviewsSimulation du radar au niveau ASMoniteur proche de la source
Table de routage
4.23.112.0/24 4777 2516 215 171327500 2497 215 17132
4.23.113.0/24 4777 2516 324 218897500 2497 324 218892497 174 21889
4.23.114.0/24 4812 3015 174 53137500 2497 174 5313
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
RouteviewsSimulation du radar au niveau ASMoniteur proche de la sourceDestination → préfixe
Table de routage
4.23.112.0/24 4777 2516 215 171327500 2497 215 17132
4.23.113.0/24 4777 2516 324 218897500 2497 324 218892497 174 21889
4.23.114.0/24 4812 3015 174 53137500 2497 174 5313
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49/72
Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
RouteviewsSimulation du radar au niveau ASMoniteur proche de la sourceDestination → préfixe→ensemble de chemins d’AS
Table de routage
4.23.112.0/24 4777 2516 215 171327500 2497 215 17132
4.23.113.0/24 4777 2516 324 218897500 2497 324 218892497 174 21889
4.23.114.0/24 4812 3015 174 53137500 2497 174 5313
49/72
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Routeviews
800
850
900
950
1000
1050
1100
1150
1200
26/05 02/06 09/06 16/06 23/06 30/06 07/07 14/07 21/07 28/07 04/08
As
Date
49/72
49/72
Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Routeviews
800
850
900
950
1000
1050
1100
1150
1200
26/05 02/06 09/06 16/06 23/06 30/06 07/07 14/07 21/07 28/07 04/08
As
Date
49/72
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Nouveaux AS ?
AS observés après le début de la mesure (72)→ Nouveaux ?
Historique des tables de routage
70 AS dans la première table de routage
Observations dûes à la dynamique BGP
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Tous les as sont-ils équivalents ?
Distribution de la taille observée
1
10
100
1000
1 10 100 1000 10000
Nb
dist
inct
IP
Date
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Nouveautés à l’intérieur des as ?
Plus gros AS : 1333 IP
300
400
500
600
700
800
900
1000
1100
1200
1300
1400
26/05 02/06 09/06 16/06 23/06 30/06 07/07 14/07 21/07 28/07 04/08
Nb
dist
inct
IP
Date
52/72
53/72
Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Conclusion sur les apparitions d’IP
Renouvellement continu des IP observées
pour les IP volatiles
pour les IP stables
Nouvelles IP observées
à l’intérieur des AS déjà vus
dans des AS nouvellement observés
Observation de nouveaux AS ← dynamique BGPRemarque:lien avec les nouveaux diamants observés avec paris-traceroute:découverte d’IPs entre la passe de traceroute et celle deparis-traceroute.
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Contexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
Causes importantes des apparitions d’IP
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
Nom
bre
de lie
ns
Nombre de passes
pente
load-balancing
évolution du routage+ load-balancing
+ évolution du routage
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Outline
1 Paris traceroute et load-balancingBiais associé au load-balancing
2 Dynamique de la topologie de l’internetContexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
3 Détection d’événements dans la dynamique
4 Biais induit par la dynamique
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Approches
Plusieurs approches pour détecter les événements
Par signature
Si on sait à quoi ressemble un événement (signature)→ détection de la signature dans les données
Top-down
Pas d’a priori sur la dynamique−→ on cherche à détecter les événements différents de ladynamique normale
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Méthodologie
[Detecting Events in the Dynamics of Ego-centered Measurementsof the Internet Topology
Hamzaoui, Latapy, Magnien, 2010]
Distribution d’une statistique, trois cas possibles :
homogène
hétérogène
homogène avec outliers
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Nombre de nœuds par passe
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 5500 6000
Statistique au fil du temps
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Nombre de nœuds par passe
0
5
10
15
20
25
30
35
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000
Distribution
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Nombre de nœuds par passe
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4500
5000
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000
Distribution cumulative inverse
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Nombre de nœuds par passe
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4500
5000
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000
Distribution cumulative inverse
Conclusion
Pics vers le bas significatifs
Événements non intéressants (pertes de connexion locales)
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Nombre de nœuds dans plusieurs passes consécutivesStatistique : nombre d’IP distinctes dans l’union de 5 passes
7000
8000
9000
10000
11000
12000
13000
14000
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 5500 6000
Statistique au fil du temps
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Nombre de nœuds dans plusieurs passes consécutivesStatistique : nombre d’IP distinctes dans l’union de 5 passes
0
5
10
15
20
25
30
35
7000 8000 9000 10000 11000 12000 13000 14000
Distribution
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Nombre de nœuds dans plusieurs passes consécutivesStatistique : nombre d’IP distinctes dans l’union de 5 passes
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4500
5000
10500 11000 11500 12000 12500 13000 13500 14000
Distribution cumulative inverse
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Nombre de nœuds dans plusieurs passes consécutivesStatistique : nombre d’IP distinctes dans l’union de 5 passes
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4500
5000
10500 11000 11500 12000 12500 13000 13500 14000
Conclusion
Pics significatifs
Pics vers le haut → changements
Pics vers le bas significatifs ? (perte de connexion localelongue ?)
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Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Interprétation des événements
Événement statistiquement significatif détecté→ Interprétation ?But : compréhension, pertinence de l’événement
Deux approches
Corrélations avec des événements connus
Dessin
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Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Tickets d’incidents AbileneDans certains cas, correspondance entre un incident détecté et unticket d’incident
0
200
400
600
800
1000
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000
AFFECTED: Peer SINET (CHIC)
STATUS: Unavailable
START TIME: Thursday, May 17, 2007, 11:47 AM (1147) UTC
END TIME: Pending
DESCRIPTION: Peer SINET’s connection the Internet2 IP
Community is unavailable. SINET Engineers
have been contacted, however, no cause of
outage has been provided yet. SINET is multi-homed.
TICKET NO.: 10201:45
TIMESTAMP: 07-05-18 00:40:43 UTC
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Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Tickets d’incidents Abilene
Dans certains cas, correspondance entre un incident détecté et unticket d’incident
0
200
400
600
800
1000
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000
STATUS: Available
START TIME: Thursday, May 17, 2007, 11:47 AM (1147) UTC
END TIME: Friday, May 18, 2007, 3:51 AM (0351) UTC
DESCRIPTION: Peer SINET was unavailable to the the Internet2 IP
Network Community. SINET Engineers reported the
reason for outage was due to a fiber cut in New York.
SINET is multi-homed.
TICKET NO.: 10201:45
TIMESTAMP: 07-05-18 07:39:16 UTC
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Dessin
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Pour aller plus loin
Comparer les événements détectés avec d’autres statistiques
Caractérisation automatique du type de distributionfit
Détection automatique et rigoureuse des outliers
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Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Outline
1 Paris traceroute et load-balancingBiais associé au load-balancing
2 Dynamique de la topologie de l’internetContexte et approcheTracetreeMesuresAnalyse
3 Détection d’événements dans la dynamique
4 Biais induit par la dynamique
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Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Présence des IP
Distribution du nombre de présences
Toutes les IP vues pendant la mesure (∼ 29 000)Pour chaque IP : nombre de passes où on l’a vue
−→ Distribution
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Présence des IP
2 mois ∼ 6000 passes
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000
Nb
IP
Nb times seen
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Présence des IP
1 mois ∼ 3000 passes
0
500
1000
1500
2000
2500
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000
Nb
IP
Nb times seen
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Présence des IP
2 mois ∼ 6000 passes — Distrib. cumulative
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000
Nb
IP
Nb times seen
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Présence des IP
1 mois ∼ 3000 passes — Distrib. cumulative
0
5000
10000
15000
20000
25000
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000
Nb
IP
Nb times seen
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Observations dépendantes de la durée de la mesure ?
Mesure plus longue :
Moins d’IP stables
Plus d’IP éphémères
Conclusion ?
Méthodologie
Augmenter la taille de la fenêtre de mesure
Évolution de la distribution
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Distributions normalisées
Problème :
Valeur max en x : nombre de passes
Valeur max en y : nombre total d’IP vues en N passes
Les courbes ne sont pas directement comparables
Normalisation
y : fraction des IP observées
x : fraction des passes
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Résultats10 000 passes → ∼ 100 jours
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Paris traceroute et load-balancingDynamique de la topologie de l’internet
Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Résultats10 000 passes → ∼ 100 jours
Mesure plus longue :
Moins d’IP stables
Plus d’IP éphémères
Pas de convergence69/72
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Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Étudier la convergenceNombre d’IP vues au moins x% des passes,en fonction de la durée de mesure
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
16000
18000
20000
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000
0.100.300.500.900.99
0.9950.999
∼ 2 000 IP présentes à 99.5% des passes→ noyau stable ?
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Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Lien avec la détection d’événementsPour certains moniteurs / certaines périodes
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500
"parse_hash_1_501.dat"
500 passes au totalBeaucoup d’IP vues 25 ou 475 passes
événement de durée 25 passesvidéo events.avi
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Détection d’événements dans la dynamiqueBiais induit par la dynamique
Conclusion
Dynamique(s) rapide(s)
Besoin de comprendre
Influence sur la cartographie
Étudier rigoureusement l’impact de la durée/la fréquence demesure ?
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