Julien MATHEVET PRESENTE : Projet MACSI DEA RACOR - P2002 Copyright ©

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1 Julien MATHEVET PRESENTE : Projet MACSI DEA RACOR - P2002 Copyright ©

2 Plan La problématique du projet MACSI. L’orientation de mon stage.
L’état de l’art. Le modèle. Le simulateur réalisé. Les résultats obtenus. Les perspectives.

3 | Problématique | État de l’art | Modèle | Simulateur | Tests | Conclusion |
Le projet MACSI Le thème clé pour le projet MACSI (Modélisation Active et SImulation des réseaux de télécommunication) concerne le changement des méthodes de conception et d'exploitation des réseaux de télécommunications.

4 | Problématique | État de l’art | Modèle | Simulateur | Tests | Conclusion |
La problématique La modélisation et le dimensionnement des réseaux deviennent trop complexes : infrastructure grandissante. nouveaux modèles de QoS. nouveaux algorithmes. outils mathématiques mal adaptés.

5 L’approche Réalisation d’un modèle :
| Problématique | État de l’art | Modèle | Simulateur | Tests | Conclusion | L’approche Réalisation d’un modèle : composé d’agents (intelligent ou non) de plusieurs niveaux (macro, micro et ultra micro) Les agents disposent de buts et de comportements [GaitiMerghem02]

6 | Problématique | État de l’art | Modèle | Simulateur | Tests | Conclusion |
Mon stage Objectifs : compréhension de l’influence des algorithme de QoS dans les routeurs. introduction de ces éléments dans le modèle. validation du modèle.

7 État de l’art La gestion de file d’attente permet :
| Problématique | État de l’art | Modèle | Simulateur | Tests | Conclusion | État de l’art La gestion de file d’attente permet : contrôler la congestion. éviter les phénomènes engendré par « tail-drop » : verrou, file pleine. L’ordonnancement permet de contrôler la répartition de la bande passante entre les flux. Les buffers servent à absorber les rafales, pour ensuite les émettre dans les moments de silence. Il faut donc avoir une taille de file suffisante pour absorber les rafales, tout en gardant un taux d’occupation faible pour garantir le délai. Les mécanismes de gestion active de file d’attente (AQM) permettent de contrôler les paquets qui sont jetés, permettant ainsi de contrôler le taux d’occupation moyen de la file et le délai. Ils permettent donc d’accepter plus facilement des rafales, pour éviter les rééimissions intempestives, et de réduire le nombre de paquets jetés si la majorité des flux est sensible -         Le verrou Dans certaines situations, des flux peuvent monopoliser l’espace mémoire de la file, empêchant ainsi aux autres flux d’être transmis. Ce phénomène est souvent le résultat de la synchronisation des horloges de réémission ou d’autres effets de temps. -         La file pleine La file peu rester durant une longue période dans un état plein. Ce qui entraîne deux effets néfastes. Le premier est l’augmentation du délai de bout en bout. Il est donc préférable de favoriser une sous utilisation de la file. Le second apparaît lorsqu’une rafale survient et que la file est pleine (ou presque), ce qui entraîne le rejet de tous les paquets. Cela peut se résulter par un écroulement global. Ce point n’est pas à négliger même si TCP dispose de fenêtres de flux, car il a été constaté que les paquets arrivent souvent en rafale [Leland94][Wiilinger95].

8 Gestion de file d’attente
| Problématique | État de l’art | Modèle | Simulateur | Tests | Conclusion | Gestion de file d’attente Dropper Avantages Inconvénients RED Simple, mais réglables. Rejet probabiliste proportionnel à l’occupation. Le réglage. Les oscillations engendrés. Favorise les flots non adaptatifs. SRED Stabilise L’occupation et le rejet. Assure une équité entre les flux (pénalise les non adaptatifs) Ne prend pas en compte la taille des paquets. CHOKE Se base sur RED. Pénalise les flux non adaptatifs BLUE Moins agressifs que RED. Rejet probabiliste proportionnel à l’utilisation du lien et au nombre de paquets jetés. Les légères oscillations engendrés.

9 Le modèle Il est décomposé en éléments :
| Problématique | État de l’art | Modèle | Simulateur | Tests | Conclusion | Le modèle Il est décomposé en éléments : inactif : Ces éléments n’agissent pas sur leur environnement. Ils se font manipuler, ou sinon ils fournissent certaines fonctionnalités. actifs : A l’opposé des inactifs, ils agissent sur d’autres éléments (actifs ou inactif). Ils ne disposent que de tâches bien particulières. En IA, ils pourraient être considérés comme des agents réactifs. agent : Il récupérera les informations sur l’environnement. En fonction des valeurs de celles-ci ou d’un message il agira sur l’élément adéquat pour satisfaire son but.

10 | Problématique | État de l’art | Modèle | Simulateur | Tests | Conclusion |
Schéma du routeur Lien Entrée Classifier Meter Dropper Policier B.D. Politiques Routage File d’attente Inserator Shaper Scheduler Emetteur Système Agent Application 1 Application 2

11 | Problématique | État de l’art | Modèle | Simulateur | Tests | Conclusion |
Il utilise la puissance de l’objet (Java) : hétérogène, mise à jour aisé et sécurisé. Son avantage réside dans le fait qu’on peut interagir en temps réel avec les éléments. Il permet de visualiser en temps réel les courbes de débit, de pertes, de délai et d’occupation.

12 | Problématique | État de l’art | Modèle | Simulateur | Tests | Conclusion |

13 | Problématique | État de l’art | Modèle | Simulateur | Tests | Conclusion |

14 Les tests RED : oscillations observé autour des 2 seuils de rejet.
| Problématique | État de l’art | Modèle | Simulateur | Tests | Conclusion | Les tests RED : oscillations observé autour des 2 seuils de rejet. compréhension de l’influence des paramètres (wq, Pmax et les 2 seuils). De ces essais on constate qu’avec une charge relativement constante, RED arrive à stabiliser la file d’attente après une période d’oscillation. Cette période dépend de l’amplitude de l’oscillation. Celle-ci varie en fonction de la charge, de wq et de Pmax. wq. Plus la charge est élevée, plus l’amplitude est importante. Plus Pmax et wq sont faibles, plus l’amplitude est importante. L’offset de l’oscillation dépend de la pente de P(occupation) et de la charge subie.

15 | Problématique | État de l’art | Modèle | Simulateur | Tests | Conclusion |
Les tests Diff-serv : oscillations observé autour des 2 seuils de rejet. compréhension de l’influence des paramètres (wq, Pmax et les 2 seuils). R1 BE R2 BE R2 O R1 O R3 O R3 BE R4 O R4 BE Premium De ces essais on constate qu’avec une charge relativement constante, RED arrive à stabiliser la file d’attente après une période d’oscillation. Cette période dépend de l’amplitude de l’oscillation. Celle-ci varie en fonction de la charge, de wq et de Pmax. wq. Plus la charge est élevée, plus l’amplitude est importante. Plus Pmax et wq sont faibles, plus l’amplitude est importante. L’offset de l’oscillation dépend de la pente de P(occupation) et de la charge subie.

16 Agents Intelligents pour la gestion de QoS ?
Conclusion : Simu ok!!! L ’agent intelligent n’est pas encore une technologie.

17 Agents Intelligents pour la gestion de la QoS dans les réseaux?
Vous avez des questions ? Non ? Alors c’est la FIN...