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Título: Análise comparativa do algoritmo TCP BBR : uma implementação em espaço de usuário e avaliação do desempenho em redes de computadores
Autor(es): Cordeiro, Brenno Pereira
Frota, Ítalo Eduardo
Orientador(es): Marotta, Marcelo Antônio
Assunto: TCP/IP (Protocolo de rede de computação)
Redes de computação - protocolos
Algoritmos de computador
Data de apresentação: 7-Jul-2023
Data de publicação: 6-Out-2023
Referência: CORDEIRO, Brenno Pereira; FROTA, Ítalo Eduardo. Análise comparativa do algoritmo TCP BBR: uma implementação em espaço de usuário e avaliação do desempenho em redes de computadores. 2023. 41 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Ciência da Computação) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023.
Resumo: Os algoritmos de controle de congestionamento cumprem uma função fundamental em redes TCP ao evitar a saturação de um caminho de rede, mantendo a taxa de transmissão regulada. Diversos algoritmos já estabelecidos estão presentes nas pilhas TCP/IP, como o CUBIC e o Reno. No entanto, esses algoritmos partem da suposição de que perda de segmentos significa congestionamento, o que nem sempre é verdade. Dado esse contexto, surge a necessidade de algoritmos mais robustos, como o BBR (Bandwidth Bottleneck and Round-trip propagation time), que utiliza de mecanismos de sondagem e estimativa para obter sinais mais precisos de congestionamento. Focando principalmente na versão 1 do BBR, o estudo propõe e executa uma implementação em espaço de usuário do algoritmo, discutindo seu desempenho em comparação com os outros dois algoritmos. O BBR é analisado em detalhes, explicando seus parâmetros, mecanismos e a eficiência em situações de congestionamento de rede. Um protótipo funcional é desenvolvido seguindo as especificações do BBR e testado em diversas condições de rede. O desempenho do BBR é avaliado através de medições de goodput, utilizando a ferramenta iperf3 em condições simuladas com a ferramenta mahimahi. Os resultados indicam que o BBR geralmente apresenta desempenho superior, particularmente em termos de vazão média geral, embora seu desempenho varie com base nas características da rede. Futuramente, testes mais próximos a cargas de trabalho reais podem ser executados, e a implementação pode evoluir para abranger a versão 2 do algoritmo BBR.
Abstract: Congestion control algorithms fulfill a fundamental role within TCP networks by pre- venting network path saturation and maintaining regulated transmission rates. Various well-established algorithms, such as CUBIC and Reno, are integrated into TCP/IP stacks. Nevertheless, these algorithms operate under the assumption that segment loss signifies congestion, which does not always hold true. Consequently, a demand arises for more resilient algorithms, exemplified by BBR (Bandwidth Bottleneck and Round-trip propa- gation time). BBR employs probing and estimation mechanisms to acquire more accurate congestion indications. With a primary focus on BBR version 1, this study proposes and executes a user-space implementation of the algorithm, elucidating its performance rela- tive to the aforementioned alternatives. A comprehensive analysis of BBR is conducted, encompassing its parameters, mechanisms, and effectiveness in network congestion scenar- ios. A functional prototype, adhering to BBR specifications, is developed and subjected to testing under diverse network conditions. The evaluation of BBR’s performance cen- ters around measurements of goodput, utilizing the iperf3 tool in simulated environments facilitated by the mahimahi tool. The findings consistently reveal BBR’s tendency to out- perform other algorithms, particularly in terms of overall average throughput, although its performance is subject to variability contingent upon network characteristics. Future research endeavors may encompass tests that more closely emulate real-world workloads, while also exploring the potential of accommodating BBR version 2 within the implemen- tation.
Informações adicionais: Trabalho de conclusão de curso (graduação) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2023.
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