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Article

1 - LA MESURE DANS LES RÉSEAUX

  • 1.1 - Plan de contrôle
  • 1.2 - Plan de données

2 - LA MÉTROLOGIE AU SERVICE DES OUTILS DE SURVEILLANCE DU RÉSEAU

  • 2.1 - Des outils de gestion des réseaux
  • 2.2 - Analyse du trafic
  • 2.3 - IDS (systèmes de détection d’intrusion)

3 - LA MÉTROLOGIE, UN OUTIL POUR LE DIMENSIONNEMENT ET L’INGÉNIERIE DE TRAFIC

  • 3.1 - Matrices de trafic
  • 3.2 - Classification de trafic
  • 3.3 - Qualité de service et dimensionnement

4 - LES ARCHITECTURES DE MESURE

5 - L’ÉCHANTILLONNAGE

  • 5.1 - Échantillonnage temporel
  • 5.2 - Échantillonnage spatial

6 - CONCLUSION ET DISCUSSION

| Réf : TE7605 v1

La métrologie, un outil pour le dimensionnement et l’ingénierie de trafic
Métrologie des réseaux

Auteur(s) : Géraldine TEXIER, Octavio MEDINA

Date de publication : 10 nov. 2005

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INTRODUCTION

La métrologie des réseaux désigne la mesure des caractéristiques d’un réseau sous de nombreux aspects. La complexité du réseau étant en augmentation constante, la mesure du comportement de ce réseau est devenue essentielle pour avoir une compréhension de son fonctionnement et de l’interaction des protocoles mis successivement en œuvre. Selon le résultat attendu, la nature des mesures et les méthodes employées seront bien différentes. Cet article présente les domaines d’application de la métrologie ainsi que les méthodes pouvant être employées pour effectuer les mesures.

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VERSIONS

Il existe d'autres versions de cet article :

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-te7605


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3. La métrologie, un outil pour le dimensionnement et l’ingénierie de trafic

Le dimensionnement et l’ingénierie de trafic ont une importance capitale dans des réseaux à valeur ajoutée. La connaissance des flux traversant le réseau permet d’adapter le dimensionnement ou la répartition de la charge pour exploiter les capacités du réseau de façon optimale. La mesure des flux dans les réseaux permet d’établir des matrices de trafic synthétisant la connaissance des trafics, en termes de volume mais également de délais, et permet d’observer les échanges de flux entre les points du réseau.

Les matrices de trafic constituent un outil utilisable pour la gestion du routage, par exemple pour définir des routes principales, des routes de secours, faire de la répartition de charge sur les liens etc. Cette connaissance est aussi capitale pour offrir une qualité de service (QoS : Quality of Service) aux utilisateurs en mettant en œuvre un dimensionnement adapté au transport simultané des différentes classes de service dans le réseau.

La classification du trafic constitue un autre outil donnant une indication sur les types de flux coexistant dans le réseau, ce qui permet de donner des explications sur le comportement de ce dernier qui, devenant de plus en plus complexe en raison de la diversité des protocoles utilisés, reste toujours difficile à caractériser.

3.1 Matrices de trafic

Les matrices de trafic associent des paires d’équipements sources et destination dans le réseau et décrivent le trafic circulant entre ces équipements en termes de volume ou de délais.

Les matrices de trafic représentent une connaissance essentielle pour le dimensionnement, la prévision d’évolution et la gestion des congestions dans les réseaux. Malheureusement, les matrices de trafic constituent des données sensibles auxquelles il est difficile d’accéder. De plus, si les opérateurs peuvent connaître les matrices de trafic au sein de leur réseau, il est difficile d’étendre ces connaissances dans un cadre interdomaine.

Une solution pour accéder aux matrices de trafic est de les générer, ce qui n’est pas trivial du fait de leur dynamicité, les matrices de trafic évoluant dans le temps. Les méthodes employées pour estimer les matrices de trafic sont en général statistiques, par exemple en utilisant un modèle de trafic poissonnien [2] [3]...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - CLEARY (J.), DONNELLY (S.), GRAHAM (I.), McGREGOR (A.),  PEARSON (M.) -   Design principles for accurate passive measurement.  -  Proceedings of PAM2000, Hamilton, New Zealand, April 2000.

  • (2) - TEBALDI (C.), WEST (M.) -   Bayesian interference of network traffic using link count data.  -  Journal of the American Statistical Association, pp. 557-573, June 1998.

  • (3) - VATON (S.) -   Iterative bayesian estimation of the origin destination traffic matrix.  -  INTiMaTE, Paris, France, 2003.

  • (4) - MEDINA (A.), TAFT (N.), SALAMATIAN (K.), BHATTACHARYYA (S.), DIOT (C.) -   Traffic Matrix Estimation: Existing Techniques and New Directions.  -  ACM SIGCOMM, 2002.

  • (5) - VARDI (Y.) -   Network tomography: estimating source-destination traffic intensities from link data.  -  Journal of the American Statistical Association 91: 365-377, 1996.

  • (6) - CAO (J.), DAVIS (D.), WIEL (S.V.), YU (B.) -   Time-varying...

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