Modelación de tráfico

La modelación de tráfico permite controlar el tráfico saliente de una interfaz con el fin de enlazar su tráfico a la velocidad de la interfaz remota de destino y asegurar que el tráfico sea conforme para políticas contratadas por este. En consecuencia, la adhesión de tráfico a un perfil particular puede ser modelado para cumplir requerimientos de bajada de información, de este modo eliminar cuellos de botella en topologías con desajustes de tasa de datos.

Las principales razones por la que se debería usar modelación de tráfico son para controlar el acceso al ancho de banda disponible, para asegurar que el tráfico sea conforme

a las políticas establecidas por este, y para regular el flujo de tráfico a fin de evitar congestión que puede ocurrir cuando el envío de tráfico excede la velocidad de acceso de su interfaz remota de destino.

A continuación algunos ejemplos en los que se debería usar modelación de tráfico:  Controlar el acceso al ancho de banda cuando, por ejemplo, la política dicta que la tasa

de una interfaz dada no debería exceder el promedio de cierta tasa aún cuando la tasa de entrada exceda la velocidad

 Configurar modelación de tráfico sobre una interfaz si se tiene una red con diferentes tasas de entrada, lo cual podría ocasionar fallas sobre la aplicación usada en el enlace. Un caso similar más complicado sería una red de capa de enlace, dando indicaciones de congestión, que tiene diferentes tasas de entrada en distintos DTEs39 adjuntos; la red puede ser capaz de entregar más velocidad de tránsito a un dispositivo DTE dado, al mismo tiempo que otro

 Si se ofrece un servicio de sub-tasa. En este caso, la modelación de tráfico permite usar el enrutador para dividir sus enlaces T1 o T3 en canales más pequeños

La modelación de tráfico previene la pérdida de paquetes, esto es muy importante ya que la pérdida de paquetes puede resultar en consecuencias perjudiciales para aplicaciones en tiempo real o aplicaciones interactivas.

La modelación de tráfico arregla tráfico por almacenamiento del mismo por encima de la tasa configurada en una cola. Cuando un paquete llega en la interfaz para la transmisión, la siguiente secuencia sucede:

1. Si la cola está vacía, el paquete arribado es procesado por el modelador de tráfico  Si es posible, el modelador de tráfico envía el paquete

 Caso contrario, el paquete es ubicado en la cola

2. Si la cola no está vacía, el paquete es ubicado en la cola

Cuando los paquetes están en la cola, el modelador de tráfico borra el número de paquetes que puede enviar desde la cola en todo el intervalo de tiempo.

Modelación de tráfico genérico.

La modelación de tráfico genérico GTS (Generic Traffic Shaping) forma tráfico mediante la reducción del flujo de tráfico de salida para evitar congestión limitando tráfico a una tasa de bit particular usando el mecanismo de token bucket.

GTS se aplica en función de cada interfaz y puede usar listas de acceso para seleccionar el tráfico a modelar. Este procedimiento puede trabajar sobre una variedad de tecnologías de capa 2, según el modelo de referencia OSI.

GTS es compatible con la mayoría de los medios físicos de comunicación y los tipos de encapsulación en el enrutador. Adicional a esto, también puede ser aplicado a una lista de acceso específica en una interfaz.

A continuación se muestra la figura. 4.1., en la cual se puede observar el funcionamiento de este tipo de modelación de tráfico.

Figura. 4.1. Funcionamiento de la modelación de tráfico genérico4019

Modelación basada en clase.

La modelación basada en clase puede ser habilitada en cualquier interfaz que soporte GTS. Utilizando estas características de modelación, se puede realizar lo siguiente:

40 _{Cisco IOS Quality of Service Solutions Configuration Guide, Release 12.2, Cisco Systems Inc, United States of America 2006,}

 Configurar GTS en una clase de tráfico. GTS proporciona una mayor flexibilidad a las clases para la configuración de la modelación de tráfico. Previamente, esta habilidad fue limitada con el uso de ACLs

 Especificar la tasa promedio o tasa pico de la modelación de tráfico. La especificación de la tasa pico de modelación permite realizar un mejor uso del ancho de banda, autorizando más información que el CIR a ser enviado si el ancho de banda está disponible

 Configurar CBWFQ dentro de GTS. CBWFQ permite especificar la cantidad exacta de ancho de banda que se asigne para una clase específica de tráfico. Teniendo en cuenta el ancho de banda disponible en la interfaz, se puede configurar hasta 64 clases y controlar la distribución entre ellas, lo cual no es el caso con WFQ basado en flujo. WFQ basado en flujo aplica pesos al tráfico para clasificarlo dentro de conversaciones y determinar la cantidad de ancho de banda en cada conversación está permitido relativo a otras conversaciones. Estos pesos y la clasificación de tráfico, son dependientes y limitados a los siete niveles de precedencia IP. CBWFQ permite definir lo que constituye una clase basado en criterios que exceden a los límites del flujo. Esta técnica permite utilizar ACLs y protocolos o nombres de interfaces de entrada para definir como el tráfico debería ser clasificado, proporcionando de esta manera una gran granularidad. No se necesita mantener clasificación de tráfico en un flujo base; por otra parte, se puede configurar hasta 64 clases discretas en una política de servicio.

Modelación distribuida de tráfico.

La modelación distribuida de tráfico DTS (Distributed Traffic Shaping) provee un método de gestión del ancho de banda de una interfaz para evitar congestión, satisfacer necesidades del sitio remoto y ajustar a una tasa de servicio que es proporcionada en una interfaz.

DTS utiliza colas para almacenar aumentos repentinos de tráfico que pueden congestionar una red y enviar la información dentro de la red en una tasa regulada. Esto asegura que el tráfico se comportará en el descriptor de configuración, según la definición de CIR, Bc y Be. Con la tasa de bit promedio definida y el tamaño de ráfaga que es aceptable en la entidad formada, se puede obtener un valor de intervalo de tiempo.

4.3. DETECCIÓN TEMPRANA ALEATORIA