Ce travail a origine dans le contexte du projet européen Napa-Wine et son premier but est de rendre les applications pair-a-pair conscientes du réseau qui est au dessous. Cette information (e.g. capacité du chemin, latence, etc.) aide a optimiser le trafic P2P et ses bénéfices sont duplices : d'un coté les operateurs peuvent limiter le trafic sur les " peering links " en le confinant dans leur Autonomous System. De l'autre coté les utilisateurs peuvent connaître une meilleure qualité du service due à la proximité des autres noeds. Pour maitriser le problème, nous analysons les applications existantes d'abord, et nous évaluons leur niveau de conscience du réseau : comme plusieurs systèmes sont " closed source ", nous les étudions comme des boites noires au moyen d'une analyse purement passive, puis nous mettons en place un banc d'essai complètement contrôlé et finalement nous utilisons des sondes actives en parallèle pour déduire les propriétés dynamiques du voisinage. Dans une seconde étape, nous vérifions l'état de l'art des algorithmes de diffusion des morceaux vidéo dans un simulateur réaliste où nous modelons latences et débit d'accès selon résultats académiques. Dans un tel scenario, nous étudions comment la diffusion des morceaux vidéo subit une dégradation de performance en présence d'erreurs de mesure et une connaissance obsolète de l'état du système. Finalement nous développons un scenario d'émulation dans lequel nous pouvons tester des vraies applications. Notre banc d'essai peut gérer jusqu'à 200 instances d'applications réelles et émuler la topologie du réseau de recherche existant Abilene ; il permet aussi de exécuter algorithmes d'ingénierie du trafic que nous exploitons pour analyser phénomènes de couplage entre couche IP et routage applicatif.
Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:pastel.archives-ouvertes.fr:pastel-00647980 |
Date | 23 September 2011 |
Creators | Veglia, Paolo |
Publisher | Télécom ParisTech |
Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
Language | English |
Detected Language | French |
Type | PhD thesis |
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