Transport de Flux Temps Réels dans un Réseau IP<br />Mobile - PASTEL - Thèses en ligne de ParisTech Access content directly
Theses Year : 2005

Transport de Flux Temps Réels dans un Réseau IP
Mobile

Hazar Aouad
  • Function : Author
  • PersonId : 835630

Abstract

In this thesis, we study several implementation methods of the QoS (Quality of
Service) in an IP network. Before starting our research, we will first reveal the various
mechanisms of QoS which we will study in the thesis. MPLS (Multi Protocol Switching
Label), DiffServ (Differentiated Services) and scheduling algorithms will form the basic
mechanisms of our backbone network which we will study. In accordance with several other
works, we define three classes of services to differentiate in the network. The first class
includes voice flows. It requires a small delay and a reduced jitter. Flows of "critical data",
requiring a low loss probability and a limited delay, form the second class. The third class,
gathering the applications such as file transfer or email exchange, do not need any condition
from the network.
As a first step, we model outgoing/entering flows of a mobile wireless network. We
model the inter arrival law of the aggregation of the flows at the MAC (Medium Access
Control) layer, entering the UTRAN (UMTS Terrestrial Radio Access Network) network, the
UMTS (Mobile Universal Telecommunication Service) access network. The CDMA (Code
Division Multiple Access) protocol used in this network, proposes different access probability
according to the QoS required. We determine also the characterizing law of the inter arrival
aggregated traffic leaving a WiFi (Wireless Fidelity) network, using the basic MAC 802.11
layer. For these two networks, we propose various models of aggregation of voice, Web, file
transfer flow and a multiplexing of these various classes. We measure the precision of two
distribution models to those created by the traces. The first distribution used is the MMPP
(Markov Modulated Poisson Process) process which represents a Markovian model. We
experimented two values of the states number: 2 and 4. The second law that we consider is the
Gaussian law. Our results show that both the type of aggregate flows and the network used
influence the resulting model.
In a second step, we develop the equations determining the stationary probabilities of
a queue implementing a GPS (Generalised Processor Sharing) scheduler with three classes of
services. By using the DiffServ mechanism to differentiate flows, we measure the QoS at the
output of a single queue using WRR (Weighted Round Robin), one of the algorithms
approximating GPS. We then plot the various curves of delays and loss probabilities observed
at the output of this queue according to weight and the load created by each class. We apply
the various conclusions of the choice of the parameters which we draw from one server to a
whole network. Moreover, we add the traffic engineering capability of MPLS to quantify the
gain added by each policy. From this work, we can generalize our observations which become
valid as well on a queue as in a network.
In a third step, we develop a method of dynamic adaptation of the routing. We propose
it in order to solve the problem with the variations of the delay distribution on the links
forming the end to end path. This mechanism is based on network tomography techniques in
order to estimate the delay distribution on the various sections of the paths observed. If the
average delay on the used path remains greater of the ε threshold for a time τ than the average
delay of another path, then, the mechanism initiates the procedure of path modification. The
use of the MPLS protocol allows this mechanism to be flexible and fast.
Dans cette thèse, nous étudions plusieurs méthodes pour la mise en place de la QoS
(Quality of Service) dans un réseau IP. Avant d'entamer nos travaux de recherche, nous
dévoilons tout d'abord les différents mécanismes de QoS que nous étudierons dans la thèse.
MPLS (Multi Protocol Label Switching), DiffServ (Differentiated Services) et les algorithmes
d'ordonnancement formeront la base du réseau coeur que nous utiliserons. En accord avec
plusieurs travaux, nous définissons trois classes de service à différencier dans le réseau. La
première classe comporte les flux voix. Elle nécessite un délai faible et une gigue réduite. Les
flux de "données critiques", qui requièrent un taux de perte faible et un délai borné, forme la
deuxième classe. La troisième classe, qui regroupe les applications telles que le transfert de
fichiers ou l'échange de courriers électroniques, n'exige aucune condition particulière du
réseau.
Dans un premier temps, nous modélisons les flux sortant/entrant d'un réseau mobile
sans fil. D'abord, nous modélisons les lois d'inter arrivée des paquets d'un flux agrégé au
niveau de la couche MAC (Medium Access Control) entrant au réseau UTRAN (UMTS
Terrestrial Radio Access Network), le réseau d'accès à l'UMTS (Universal Mobile
Telecommunication Service). Le protocole CDMA (Code Division Multiple Access) utilisé
dans ce réseau propose un accès différent en fonction de la QoS demandée. Ensuite, nous
déterminons la loi caractérisant l'inter arrivée des paquets sortant d'un réseau WiFi (Wireless
Fidelity) utilisant la couche MAC 802.11 de base. Pour ces deux réseaux, nous proposons
différents modèles d'agrégation de flux voix, Web, transfert de fichiers ou un multiplexage de
ces différentes classes. Nous mesurons l'adéquation de deux modèles de loi de distributions
aux traces créées. La première distribution est le processus MMPP (Markov Modulated
Poisson Process) qui représente un modèle Markovien. Nous expérimentons deux valeurs du
nombre d'états: 2 et 4. La seconde loi que nous considérons est la loi Gaussienne. Nos
résultats montrent que d'une part, le type des flux agrégés et d'autre part, le réseau utilisé,
influent tous les deux sur le modèle produit.
Dans un second temps, nous développons les équations qui déterminent les
probabilités stationnaires d'une file d'attente implémentant l'ordonnanceur GPS (Generalised
Processor Sharing) avec trois classes de service. En utilisant le mécanisme DiffServ pour
différencier les flux, nous mesurons la QoS à la sortie d'une file unique utilisant WRR
(Weighted Round Robin), un des algorithmes qui approximent GPS. Nous traçons alors les
différentes courbes de délai et de taux de perte observés à la sortie de cette file en fonction de
la pondération et de la charge créée par chacune des classes. Nous appliquons les différentes
conclusions du choix des paramètres que nous tirons d'un seul serveur à un réseau entier. De
plus, nous ajoutons l'ingénierie de trafic de MPLS pour quantifier le gain mesuré par chaque
politique. A partir de ce travail, nous avons pu généraliser nos constatations qui deviennent
valable aussi bien sur une file que dans un réseau.
Dans un troisième temps, nous développons une méthode d'adaptation dynamique du
routage. Nous la proposons afin de palier aux variations de la distribution du délai sur les
liens qui forment le chemin de bout en bout. Ce mécanisme se base sur les techniques de
tomographie des réseaux afin d'estimer la distribution du délai sur les différents tronçons des
chemins observés. Si le délai moyen sur la route utilisée reste supérieur d'un seuil ε pendant
un temps τ au délai moyen d'un autre chemin, le mécanisme déclenche alors la procédure de
modification du chemin emprunté. C'est l'utilisation du protocole MPLS associé à ce
mécanisme qui permet une modification souple et rapide des itinéraires.
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Dates and versions

tel-00103576 , version 1 (04-10-2006)

Identifiers

  • HAL Id : tel-00103576 , version 1

Cite

Hazar Aouad. Transport de Flux Temps Réels dans un Réseau IP
Mobile. Réseaux et télécommunications [cs.NI]. Télécom ParisTech, 2005. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00103576⟩
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