Classificação multinível de tráfego de rede com base em amostragem

Abstract

A classificação e a caracterização do tráfego de rede são tarefas essenciais para o correto planeamento e gestão das actuais redes de comunicações. No entanto, face ao elevado volume de tráfego envolvido, essas tarefas podem beneficiar largamente do recurso a tráfego amostrado, desde que este permita obter uma visão da rede realista através de pequenas porções de tráfego. Neste contexto, este artigo tem como principal objetivo a exploração e comparação da acurácia de diferentes estratégias de classificação de tráfego de rede quando conjugadas com diferentes técnicas de amostragem. Recorrendo à ferramenta TIE - Traffic Identification Engine [1], que disponibiliza estratégias de classificação de tráfego operando em distintos níveis da pilha protocolar, e a uma framework de amostragem que implementa técnicas clássicas e emergentes de amostragem de tráfego [2], é analisado o impacto da estratégia de classificação e amostragem na correta identificação dos fluxos de rede. A base dos testes realizados recorre a tráfego de rede real coletado no Instituto Nacional de Estatística, posteriormente submetido a diferentes estratégias de classificação e amostragem. Desta forma, pretende- se contribuir com diretivas para a obtenção de uma classificação realista do tráfego de rede com o menor overhead em termos de tráfego coletado e analisado.