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Radiografía deInterconexión en LAC
Sofía Silva BerenguerIMDEA Networks
Universidad Carlos III de Madrid
2
Motivación• Estudiar el nivel de interconexión en la
región LAC
• Entender el desempeño de Internet através de información sobre la calidad delos caminos entre Sistemas Autónomos(ASs) y el grado de interconexión entreellos.
• Proporcionar criterios para determinar lanecesidad de crear más IXPs en la región.
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● Calcular nivel deinterconexión depaíses de la región
● Simular creación deIXPs y ver impacto
● Buscar correlacionescon otros indicadores
1) Construcciónde diagramas
2) Análisisde diagramas
3) Estudiosa partir dediagramas
● Construir diagramasde conectividad deInternet a nivel de ASpara la región LAC
● Agregar info local deruteo
● Ver cómo mejoran losdiagramas
● Construir diagramasde países de la región
● Caracterizardiagramas
● Comparardiagrama de LACcon diagramas deotras regiones
Objetivos
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Particularidades de LAC• Región poco interconectada. Poco
intercambio local de tráfico.
• Problemas debidos a la geografía →pocos cables
• Poca infraestructura local
• Dependemos mucho de la infraestructurade Norteamérica
• Hay pocoscolectores de infode ruteo
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Importancia de Mejorar laInterconexión en la Región
• Menor co$to!
• Mejor desempeño de Internet en la región(Menor delay)
• Más seguridad y robustez
• Más posibilidades de desarrollar lainnovación (Pueden surgir nuevosnegocios locales)
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● Calcular nivel deinterconexión depaíses de la región
● Simular creación deIXPs y ver impacto
● Buscar correlacionescon otros indicadores
1) Construcciónde diagramas
2) Análisisde diagramas
3) Estudiosa partir dediagramas
● Construir diagramasde conectividad deInternet a nivel de ASpara la región LAC
● Agregar info local deruteo
● Ver cómo mejoran losdiagramas
● Construir diagramasde países de la región
● Caracterizardiagramas
● Comparardiagrama de LACcon diagramas deotras regiones
Objetivos
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Inferencia de Relacionesentre ASs
• Se utiliza algoritmo de CAIDA para inferirlas relaciones entre ASs a partir deinformación de ruteo*
• Línea base: Relaciones inferidas porCAIDA a partir de info de RV y RIScorrespondiente a Abril de 2015
*http://www.caida.org/data/as-relationships/
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Fuentes de Datos(Muchas gracias! )
• Set LAC:– Access Haiti– GTD Internet (Chile)– LACNIC– Packet Clearing House (pch.net)– Looking Glasses de NAPs de CABASE– Looking Glasses PTT Metro (ix.br)– Looking Glass NAP Chile– Looking Glass Orange Chile
• Set RIS+RV:– Proyecto RouteViews (RV) (Universidad de Oregon)– Proyecto Routing Information Services (RIS) (RIPE NCC)
9
Grafo Región LACNIC
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Grafo Región LACNIC
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Al Agregar Info de RuteoAdicional…
• 60.414 relaciones inferidas apartir de la info RIS+RV
• 63.967 relaciones inferidas apartir de la info RIS+RV+LAC(5.9 % adicional)
– 3.066 relaciones P2P adicionales– 487 relaciones P2C adicionales– 1.385 ASNs involucrados en las
nuevas relaciones inferidas
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● Calcular nivel deinterconexión depaíses de la región
● Simular creación deIXPs y ver impacto
● Buscar correlacionescon otros indicadores
1) Construcciónde diagramas
2) Análisisde diagramas
3) Estudiosa partir dediagramas
● Construir diagramasde conectividad deInternet a nivel de ASpara la región LAC
● Agregar info local deruteo
● Ver cómo mejoran losdiagramas
● Construir diagramasde países de la región
● Caracterizardiagramas
● Comparardiagrama de LACcon diagramas deotras regiones
Objetivos
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Caracterización de GrafosObtenidos
• # of Nodes (ASs)
• # of Edges (Relationships)
• Avg Node Degree → Proporción de relacionespor AS
• Avg Clustering Coefficient → Medida del nivelde interconexión local entre ASs vecinos
• Avg Shortest Path Length
• Diameter → El más largo de los caminos máscortos entre dos nodos de la red
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Comparativa
Order (Number ofNodes)(x10,000Nodes)
Size (Number ofEdges) (x10,000Edges)
Avg Degree Avg ClusteringCoefficient
Diameter Avg Path Length Number of Shor-test Paths(x100,000,000)
0
2
4
6
8
10
12
14
16
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LACNIC AfriNIC APNIC ARIN RIPE NCC
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● Calcular nivel deinterconexión depaíses de la región
● Simular creación deIXPs y ver impacto
● Buscar correlacionescon otros indicadores
1) Construcciónde diagramas
2) Análisisde diagramas
3) Estudiosa partir dediagramas
● Construir diagramasde conectividad deInternet a nivel de ASpara la región LAC
● Agregar info local deruteo
● Ver cómo mejoran losdiagramas
● Construir diagramasde países de la región
● Caracterizardiagramas
● Comparardiagrama de LACcon diagramas deotras regiones
Objetivos
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Métricas de Países• Grafo de país → Incluye todos los ASs que estén
activos en el país y todos los ASs que tengan unarelación con los primeros.
• Métricas:– # de Nodos (ASs)– % Activos en el País– # de Aristas (Relaciones)– % Enlaces Internacionales (Involucran un AS que no está
activo en el país)– Avg Degree y Avg Degree “Interno”– Avg Shortest Path Length y Avg Shortest Path Length
“Interno”– Diámetro y Diámetro “Interno”– # de IXPs– # de Saltos a Destino Más Popular (Alexa)– # de Conexiones entre Países
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Caso de Estudio: Bolivia
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Caso de Estudio: Bolivia
# of Nodes 4959
% Active In Country 0.75%
# of Edges 6096
% International Links 99.39%
Avg Degree 2.459
“Internal” Avg Degree 2
Avg Shortest Path Length 2.839
“Internal” Avg Shortest Path Length 2.612
Diameter 6
“Internal” Diameter 5
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Comparativa entre PaísesB
R
AR
MX
PA
CR
CO
VE
CW CL
PE
EC
DO
GT
HT
BO
SR
SX
UY
HN
BZ
SV
AW N
I
PY
FK
TT
BQ
GY
GF
CU
GS
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
16000
Cantidad de Nodos (ASs)
País (CC)
20
Comparativa entre PaísesB
R
AR
MX
CL
CO
PA
CR
VE
UY
EC
PE
CW DO
GT
BZ
BO
HN NI
PY
SV
HT
TT
SR
AW GY
SX
BQ
GF
CU
FK
GS
0
500
1000
1500
2000
2500
Cantidad de ASs Activos en el País
País (CC)
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Comparativa entre PaísesB
R
AR
MX
PA
CO
CR
VE
CW PE
CL
DO
EC
GT
BO
HT
SX
SR
UY
BZ
HN
SV
AW N
I
PY
TT
FK
BQ
GY
GF
CU
GS
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
40000
45000
Cantidad de Aristas (Relaciones)
País (CC)
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Comparativa entre PaísesB
R
AR
MX
CO
PA
DO
VE
PE
BZ
CR
CW CL
UY
EC NI
GT
BO
SV
HN
HT
TT
PY
AW GY
SX
CU
BQ
SR
FK
GF
GS
0
1
2
3
4
5
6
Grado Promedio
País (CC)
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Simulación deInterconexión en IXPs
● República Dominicana, Guatemala, México y Suriname.
● Política de peering: “Peering multilateral obligatorio”
● Suponemos que grandes ASs que ya están conectados aotros IXPs de la región y que ya están activos en el país deinterés, también se conectan a este IXP.
● Suponemos que Google y Akamai se conectan.
● Suponemos que los ASs más “grandes” del país (conmayor Degree) se conectan.
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Impacto de los “nuevos” IXPs
IXP DO IXP GT IXP MX IXP SR
Relaciones creadas 25 17 225 8
A nivel de LAC
Δ # of relationships 0.04% 0.03% 0.35% 0.01%
Δ Avg Degree 0.03% 0.02% 0.34% 0.02%
A nivel de país
Δ # of relationships 0.23% 0.25% 0.89% 0.23%
Δ Avg Degree 0.23% 0.28% 0.89% 0.24%
Δ “Internal” Avg Degree 17.51% 11.28% 30.37% 60.08%
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Otros Estudios...
• Encontrar correlaciones con otrosindicadores (económicos (Por ej. GDP) yde transporte (vuelos, cantidad decompañías aéreas, etc.))
• Ver correlación entre nivel deinterconexión y delay entre países(Proyecto SIMON)
• Analizar impacto de outages
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Conclusiones• Tenemos mucho para mejorar en cuanto a interconexión
en la región LAC.
• Es de suma importancia contar con información local deruteo. (Bienvenidos los que quieran colaborar :) )
• Con mejores diagramas podemos conocer mejor eldesempeño de Internet en la región y encontrar puntoscríticos en los que haya que trabajar.
• Se podrían realizar muchos estudios interesantes.
• Estos estudios podrían ayudar a encontrar incentivospara los gobiernos y otros entes para promover y facilitarla creación de IXPs y para que los grandes ASs seconecten a esos IXPs.
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Agradecimientos
• Andra Lutu (Background, código y muchomás)
• CAIDA (Algoritmo de inferencia derelaciones entre ASs)
• Juan Camilo Cardona (IMDEA Networks)(Algoritmo para procesar salidas decomando “show ip bgp”)
• Fuentes de Datos
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¿Preguntas?¿Comentarios?
¿Feedback?¿Sugerencias?
¿Ideas?¿Chismes, chistes, etc.?
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¿Cómo puedo colaborar?
• Compartiendo la salida de un “show ipbgp” desde algún router de borde de tured.
• Instalando una probe de RIPE ATLAS(Hay varios ATLAS Ambassadors poraquí. Yo soy una :) )
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