MARCO TEÓRICO. Diseño de la red de acceso corporativo para sede del Instituto de Desarrollo Urbano según factores de tráco y cobertura

Transcripción

1 MARCO TEÓRICO Diseño de la red de acceso corporativo para sede del Instituto de Desarrollo Urbano según factores de tráco y cobertura Índice HELMAN HERNANDO MORA ARÉVALO BOGOTÁ, SEPTIEMBRE INTRODUCCIÓN 2 2 INGENIERÍA DE TRÁFICO Optimización y Planeación Modelos Probabilísticas Clásicos o Modelos de renovación de Tráco QoS (Quality of Service) PROCESO DE SIMULACIÓN A TRAVÉS DE HERRAMIENTAS DE SOFT- WARE 6 Pasos a seguir para una correcta simulación Simuladores de redes Nagios InSSIDer OPNET

2 1 INTRODUCCIÓN Los estudios de factibilidad para la implementación, cambio o desarrollo de tecnologías que permitan el acceso a la red de forma rápida y segura, así como los estudios de tráco para el aprovechamiento del ancho de banda, son muy comunes en empresas que cuentan con un numero elevados de usuarios y que se ven expuestas aun un continuo crecimiento de la red, ya sea por la ampliación o distribución de su planta de personal. Por lo anterior es necesario planicar y tener como base estos estudios para contar con planes de choque y reducir traumatismos en caso de cambios inesperados. A nivel internacional, en el año 2006 en el estado de Zulia (Venezuela) se realizó un análisis de tráco de la Red de Servicio de la administración aduanera, dirigido por la Ing.Yeraldy C. Rivero G de la Universidad Rafael Bellosos Chacin, quien pretende proporcionar una herramienta teórica que sirva para determinar el comportamiento bajo ciertos parámetros de cualquier red, con el n de brindar recomendaciones para aumentar la calidad de servicio (QoS). El estudio fue realizado de forma descriptiva y de campo. Otro análisis es el realizado fue para la Red Universitaria de la República de Cuba (REDUNIV) enfocado en la búsqueda de características auto similares en el tráco del Nodo Central de la Red Universitaria del Ministerio de Educación Superior, realizado por el Ing Oscar Méndez González, quien realizó un estudio de los principales métodos de estimación del parámetro de auto similaridad, de los cuales se escogieron y desarrollaron los métodos de, Whittle Local, Regresión sobre el Periodograma y Gráco R/S, la investigación fue basada en los protocolos de mayor interés (TCP y UDP). A nivel nacional, especícamente en la Universidad Distrital Francisco José de Caldas se desarrolló un proyecto tecnológico en Agosto de 2007 a cargo de los Ing. Bulla Ballesteros Wilson A. y Cortes Cuspian Yina Marcela ingenieros en Telecomunicaciones, el cual tenia como objetivo principal analizar la red de ToIP de la empresa RECIEND S.A. con el n de identicar sus deciencias y proponer las mejoras mediante un rediseño en su red, mejorando el desempeño de la calidad de voz. 2

3 2 INGENIERÍA DE TRÁFICO Las anomalías de tráco más comunes en una red son las averías y los ataques. Identicarlas, diagnosticarlas y tratar estas anomalías en el momento oportuno es una parte fundamental del día a día en las operaciones de red. Sin este tipo de habilidad, las redes no serian capaces de operar de manera eciente o conable. La identicación y diagnóstico exacto de estas fallas depende primordialmente de una robusta base de datos actualizada y la segunda sobre los métodos establecidos para el aislamiento de anomalía en la que indique la base de datos. Los operadores de redes, principalmente usan la base de datos de dos fuentes diferentes para aislar e identicar anomalías de tráco. La primera es la información disponible por medio de Simple Network Management Protocol (SNMP) para consultas de los nodos de la red. Esta Base de Información de Gestión (MIB) de datos es bastante amplia y consiste principalmente en cargos de actividad (por ejemplo, números de paquetes transmitidos) en un nodo. El segundo tipo de base de datos disponible es la de los monitores de ujo IP. Estos datos incluyen el nivel de información del protocolo de paquetes especícos del ujo de extremo a extremo los cuales son más especícos que los datos de SNMP. La combinación de estos dos tipos de datos proporciona una medición razonablemente sólida para la identicación de anomalía. Por desgracia, las mejores prácticas actuales para identicar y diagnosticar anomalías de tráco son las ad hoc. Estas consisten principalmente en visualizar el tráco desde diferentes perspectivas y la identicación de anomalías con experiencia previa. Mientras que una variedad de herramientas han sido desarrolladas para generar automáticamente alertas a fallos, por lo general han sido difícil de automatizar el proceso de identicación de la anomalía. Un paso importante para mejorar la habilidad de la identicación de las anomalías es aislar y caracterizar sus características importantes. Actualmente las mediciones de tráco sobre la red se realizan mediante software de monitoreo que se ubican en un punto en el cual se tenga conectividad a toda la red. Desde allí se capturan los datos de tráco generalmente medidos en (bps) o paquetes, estas estadísticas se almacenan en forma de grácas y tablas en todo momento con el n de ser usadas posteriormente para un completo análisis del tráco en la red. El objetivo primordial de un análisis de tráco es el de identicar los usuarios que más estén haciendo uso de la red, los protocolos que más se están usando sobre un canal de comunicaciones. 2.1 Optimización y Planeación El estudio de tráco le permite al administrador de infraestructura de TI identicar fuentes potenciales de uso no productivo del ancho de banda, particularmente de aquellos protocolos innecesarios y de conguraciones no óptimas asociadas a los problemas de enrutamiento. Particularmente a través de la distribución y caracterización de tráco es posible revisar las políticas de la red que permiten dimensionar más o menos ancho de banda. El administrador también puede identicar si los proveedores de servicios están cumpliendo con no solo con los anchos de banda contratados sino también, en los casos de QoS sobre la red del proveedor. 3

4 2.2 Modelos Probabilísticas Clásicos o Modelos de renovación de Tráco Inicialmente en el proceso de la generación de tráco, se hizo uso de distribuciones estadísticas clásicas, para predecir algunos tipos de comportamiento en redes. Debido algunas características que no podían ser resueltas con modelos tradicionales que surgieron nuevos modelos, a causa principalmente a la dependencia temporal de algunos protocolos de redes IP como lo son: trácos de ráfagas, el tráco multimodal (SSH y Telnet), estimar la probabilidad de pérdidas de celdas ATM, video codicado y voz sobre IP. Surgieron así, modelos como los que se enumeran a continuación: Modelos Markovianos Modelos de uidos para tráco Modelos de tráco autorregresivos Modelos self similar Modelos TES 2.3 QoS (Quality of Service) QoS hace referencia a la capacidad de una red para proporcionar diferentes niveles de servicio al tráco de red en diversas tecnologías. Los objetivos principales de QoS es el ancho de banda dedicado, controlar el jitter y la latencia (requerido por algunos servicios en tiempo real y el tráco interactivo) y la pérdida de características mejoradas. Las técnicas de gestión en la congestión de una red se utilizan para administrar y priorizar el tráco en una red donde las aplicaciones solicitan más ancho de banda en la que la red no es capaz de proporcionar. Al dar prioridad a ciertas clases de tráco, estas técnicas permiten a las empresas retrasar las aplicaciones sensibles para que funcionen correctamente en una red congestionada. QoS se puede dividir en tres niveles diferentes. Estos modelos de servicio se pueden describir en un conjunto de capacidades QoS de extremo a extremo. QoS extremo a extremo es la habilidad de la red para proporcionar un nivel especíco de servicio de tráco de un extremo a otro de la red. Los tres niveles de servicio son: El de mejor esfuerzo de servicio, servicio integrado y servicio diferenciado. La de mejor esfuerzo de servicio, como su nombre lo indica, es cuando la red hará todo lo posible para entregar el paquete del servicio a su destino. Con el mejor esfuerzo no hay garantías de que el paquete alcance su rumbo. El modelo de servicio integrado, permite a las aplicaciones tener un nivel de servicio garantizado mediante la negociación de parámetros de red de extremo a extremo. Las aplicaciones pueden solicitar un nivel de servicio necesario para que funcionen correctamente y conar en el mecanismo de calidad de servicio para reservar los recursos de red necesarios antes de que se inicie la transmisión de los paquetes de la aplicación. Es importante señalar que la aplicación no envía algún tipo de tráco hasta que reciba una señal de la red la cual le indica que la red puede manejar la carga y entregar a su destino un QoS. El último modelo de calidad de servicio es el modelo de servicios diferenciados. El cual incluye un conjunto de herramientas de clasicación y gestión de colas para la prestación de algunos protocolos o aplicaciones con una cierta prioridad sobre el tráco de la red. 4

5 Los servicios diferenciados se basan en los routers de extremo para realizar la clasicación de los diferentes tipos de paquetes que pasan por una red. 5

6 3 PROCESO DE SIMULACIÓN A TRAVÉS DE HERRA- MIENTAS DE SOFTWARE Denimos simulación como una técnica que imita el comportamiento de un sistema del mundo real conforme evoluciona en el tiempo. Por lo tanto, se podrá analizar y observar características, sin la necesidad de acudir al sistema real. Surgen pues, de éste concepto, dos nuevas deniciones: - Modelo de simulación que se reere al conjunto de hipótesis acerca del funcionamiento del sistema expresado como relaciones matemáticas y/o lógicas entre los elementos del sistema. - Proceso de simulación que será la ejecución del modelo a través del tiempo en un ordenador para generar nuestras representaciones del comportamiento del sistema. En resumen, podemos decir que el modelo hace referencia a la representación del sistema real que vamos a analizar, las condiciones de su funcionamiento, y las variables que emplea. En cambio, el proceso hace referencia a una ejecución concreta, con unos valores asociados a las variables que se pueden ajustar en el modelo, y que se realiza para obtener los resultados referidos a ciertos parámetros que especican el comportamiento del sistema. La simulación se limita a informar de cuál sería el comportamiento del sistema analizado en las condiciones que se indiquen para un proceso determinado. Otro punto a tener en cuenta son los resultados obtenidos por el simulador. El proceso se basa en el muestreo aleatorio, es decir, los resultados que de ella se extraigan, están sujetos a variaciones aleatorias y por este motivo los resultados obtenidos han de ser examinados. Por lo tanto los resultados tendrán que ser evaluados y comprobar si éstos resultados son ables o no conforme a las previsiones que se tenían antes de realizar dicho proceso. Tipos de simulaciones Existen varias características de las cuales podemos clasicar las simulaciones. En este apartado se muestran algunas de estas posibles clasicaciones: Simulación estática: Se denomina modelo de simulación estática a la representación de un sistema en un instante de tiempo determinado. -Simulación dinámica: Se denomina modelo de simulación dinámica a la representación de un sistema cuando evoluciona con el tiempo. Simulación determinista: Se denomina modelo de simulación determinista a la representación de un sistema que no contiene absolutamente ninguna variable aleatoria. Simulación aleatoria: Se denomina modelo de simulación aleatoria a la representación de un sistema que contendrá variables aleatorias. Simulación continua: Se denomina modelo de simulación continuo a la representación de un sistema donde su comportamiento cambia de forma continua en el tiempo. 6

7 Simulación discreta: Se denomina modelo de simulación discreto a la representación de un sistema donde su comportamiento cambia únicamente en instantes de tiempo concretos, eventos. Pasos a seguir para una correcta simulación Cuando nos disponemos a realizar una simulación que nos informe de lo que realmente nos interesa acerca del modelo y garantice una cierta abilidad de los resultados, tenemos que seguir una serie de procedimientos determinados: 1.- En primer lugar, enunciar explícitamente los objetivos que se pretenden: los interrogantes que se nos plantean, las hipótesis que se quieren demostrar, y las distintas posibilidades a considerar. 2.- A continuación se ha de proceder con la creación del modelo. En nuestro caso, el diseño de la red que hemos de analizar. 3.- Posteriormente, se tendrá que diseñar un programa de ordenador para el modelo. 4.- Deberemos de vericar el programa y validar el modelo. 5.- En este momento, ya estamos en disposición de utilizar el modelo para experimentar y contestar a las preguntas que inicialmente se nos planteaban. 6.- Finalmente, tendremos que reunir, procesar y analizar los datos generados como soluciones del modelo y en términos de validez y abilidad estadística. 3.1 Simuladores de redes Nagios Nagios es un sistema de monitorización de redes de código abierto ampliamente utilizado, que vigila los equipos (hardware) y servicios (software) que se especiquen, alertando cuando el comportamiento de los mismos no sea el deseado. Entre sus características principales guran la monitorización de servicios de red (SMTP, POP3, HTTP, SNMP...), la monitorización de los recursos de sistemas hardware (carga del procesador, uso de los discos, memoria, estado de los puertos...), independencia de sistemas operativos, posibilidad de monitorización remota mediante túneles SSL cifrados o SSH, y la posibilidad de programar plugins especícos para nuevos sistemas. Se trata de un software que proporciona una gran versatilidad para consultar prácticamente cualquier parámetro de interés de un sistema, y genera alertas, que pueden ser recibidas por los responsables correspondientes mediante (entre otros medios) correo electrónico y mensajes SMS, cuando estos parámetros exceden de los márgenes denidos por el administrador de red. Nagwin es una adaptación del software de Nagios para Windows. Se puede utilizar Nagwin para supervisar su infraestructura IT desde sistemas Windows. InSSIDer Es un programa para escanear y analizar el funcionamiento de las redes inalámbricas disponibles al alcance de un ordenador. Para utilizarlo no hace falta congurar nada, sólo se requiere tener instalado Microsoft.NET Framework 2.0 o superior y automáticamente el programa estará listo para empezar su análisis. Una vez esté activo, InSSIDer va recogiendo datos de las conexiones cercanas en tiempo real. Muestra datos como la dirección MAC, el essid, canal, tipo de seguridad activada (WEP, WAP...), etc., y además también muestra un gráco de barras que representa la 7

8 intensidad y la localización de cada una de las redes detectadas en los canales accesibles por la tarjeta de red. InSSIDer puede resultar de gran utilidad para solucionar problemas derivados de la conexión WiFi y ayuda a sacarle el máximo partido a la conexión de red inalámbrica. OPNET Es un lenguaje de simulación orientado a las comunicaciones. Proporciona acceso directo al código fuente siendo esto una gran ventaja para los nuevos programadores que se aventuren a programar con OPNET. Opnet Modeler es capaz de simular una gran variedad de redes. El ujo de mensajes de datos, paquetes perdidos, mensajes de ujo de control, caídas de los enlaces, son algunas de las opciones que nos permite estudiar este simulador; proporcionando a las universidades e ingenieros la forma más efectiva para demostrar los diferentes tipos de redes y protocolos. OPNET proporciona librerías y gracias a ellas se consigue la formación de redes de comunicaciones y se facilita el estudio del desarrollo de los modelos mediante la conexión de diferentes tipos de nodos, utilizando diferentes tipos de enlaces, etc. 8