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Consequências não intencionais da implantação de cabo submarino no roteamento da Internet

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Consequências não intencionais da implantação de cabo submarino no roteamento da Internet

 

 

sacos 1Co-autoria de CAIDA's Roderick Fanou, Pós-doutorado; Ricky Mok, Cientista Pesquisador Assistente; Bradley Huffaker, Gerente técnico; e Kc Claffy, Fundador e Diretor.

A infraestrutura física subjacente da Internet inclui um malha de cabos submarinos, geralmente compartilhado por operadoras de rede que adquirem capacidade dos proprietários de cabos.

No final de 2020, mais de 400 cabos submarinos interligados continentes no mundo todo e constituiu a espinha dorsal oceânica da Internet. Embora transportem mais de 99% do tráfego internacional, pouca pesquisa acadêmica ocorreu para isolar as mudanças de desempenho de ponta a ponta induzidas por seu lançamento.

Geralmente, presume-se que a implantação de cabos submarinos melhora o desempenho, pelo menos para economias em torno do cabo. Mas em quanto e o que acontece com o tráfego de e para as economias vizinhas?

Para estudar isso, olhamos para o Sistema de cabo do Atlântico Sul (SACS), que foi lançado em meados de setembro de 2018. Foi o primeiro cabo transatlântico atravessando o hemisfério sul e proporcionou uma oportunidade ideal para examinar o que aconteceu com o tráfego entre as diferentes regiões da Internet antes e depois do lançamento.

sacos 2Figura 1 - Esta imagem mostra a Rede de Cabos Angola, que inclui o cabo SACS. O cabo se estende por 6,165 km e tem capacidade de 40 Tbps e 4 pares de fibra (Fonte: Cabos de Angola)SACS conecta Angola na África ao Brasil na América do Sul. Em nosso jornal, 'Consequências não intencionais: efeitos da implantação de cabos submarinos no roteamento da Internet', lançamos luz empírica sobre como isso afetou os padrões de tráfego, investigando o impacto operacional do SACS no roteamento da Internet. No ano passado, apresentamos nossos resultados na Passive and Active Measurement Conference (PAM) 2020, onde foi premiado com 'melhor artigo'.

Aqui, resumimos as contribuições de nosso estudo, incluindo nossa metodologia e algumas descobertas.

 

Como medimos a mudança no desempenho?

Nossa metodologia quantifica as mudanças de desempenho de comunicação ponta a ponta de uma nova implantação de cabo submarino em caminhos de Internet.

Nossa abordagem se baseia em existente mapas / bancos de dados submarinos e públicos medição infra-estrutura.

Nosso método tem quatro etapas:

  1. Colete caminhos de IP candidatos que poderiam ter cruzado o cabo
  2. Identifique as interfaces IP do roteador em ambos os lados do cabo com base nesses caminhos IP candidatos
  3. Pesquise os caminhos correspondentes (entre os mesmos pares de endpoints) em conjuntos de dados históricos do traceroute
  4. Anote caminhos coletados com as informações necessárias para análise, como nomes de host, ASes, geolocalização de IP e diferenças de tempo de ida e volta (RTTs) entre saltos consecutivos

 

Coletando caminhos de IP candidatos

Identificar quais caminhos da Internet estão passando por um cabo recém-implantado é bastante desafiador. Para identificar com precisão os IPs em ambos os lados do cabo, precisamos de amostras de caminhos de IP que os cruzam em ambas as direções, que podemos obter executando medições após o lançamento do cabo.

Nossa primeira etapa envolve a execução, em ambas as direções, de traceroutes entre pontos de vantagem (VPs) localizados dentro de duas redes, denotadas AS1 e AS2, que estão topologicamente próximas às respectivas extremidades do cabo.

A partir disso, obtemos caminhos IP candidatos contendo endereços IP de roteadores percorridos por pacotes de AS1 para AS2 ou vice-versa via cabo, bem como os tempos de ida e volta (RTTs) dos respectivos endereços IP de origem para cada um deles. Selecionamos as redes que hospedam pontos de vantagem (VPs), bem como os VPs ativos dentro dessas redes, usando plataformas de medição existentes (CAIDA Ark e RIPE Atlas) e disponível ao público bancos de dados / mapas de cabos marítimos.

 

Identificar interfaces de roteador em ambas as extremidades do cabo

Com o restrição de velocidade da luz e o comprimento conhecido do cabo, pudemos deduzir o RTT mínimo para cruzar o cabo. Isso nos deu um limite que poderíamos usar para restringir os caminhos de IP candidatos, encontrando traceroutes correspondentes contendo saliências RTT maiores ou iguais ao limite mínimo inferido.

Procuramos casos em que as localizações dessas interfaces IP, de acordo com bancos de dados de geolocalização Netacuity e Maxmind, correspondem aos países ligados pelo novo cabo submarino. Em seguida, inferimos pares correspondentes de IPs potenciais em cada lado do cabo e procuramos aliases de roteador desses IPs.

 

Pesquisando caminhos correspondentes em conjuntos de dados históricos de traceroute

Usando plataformas de medição existentes RIPE Atlas e CAIDA Ark, buscamos traçados históricos contendo qualquer um dos pares identificados separados por um bump RTT, maior ou igual ao limite mínimo necessário para cruzar o cabo estudado. Em seguida, os agrupamos em dois conjuntos, dependendo se eles foram executados antes ou depois do lançamento do cabo.

 

Anotar caminhos coletados com as informações necessárias para análise

Anotamos esses caminhos IP com nomes de host, ASes, locais e diferenças de RTT entre saltos consecutivos.

Por fim, usamos três métricas para avaliar o desempenho de ponta a ponta e os caminhos do AS, antes e depois do lançamento do cabo:

  • Os RTTs para os saltos de IP comuns mais próximos dos destinos do traceroute determinam o tempo que os pacotes levam para viajar de uma interface de origem para um IP comum próximo a uma determinada rede de destino, medido antes e depois do lançamento do cabo
  • A centralidade AS de trânsito ASes representa a porcentagem de caminhos para os quais um AS desempenhou uma função em trânsito
  • O comprimento dos caminhos do AS que cruzam a rede da operadora de cabo estudada pós-evento, que comparamos com o comprimento dos caminhos do AS que atendem aos prefixos de destino IP de origem correspondentes, pré-evento

 

Então, o que descobrimos?

 

Comparando RTTs antes e depois do SACS

Começamos nossa análise comparando os RTTs antes e depois da implantação do SACS. Para o mesmo VP de origem e prefixo de destino, construímos um conjunto de saltos IP comuns nos traces antes e depois do SACS e selecionamos o IP mais próximo do destino como ponto de comparação.

Usando os RTTs dos VPs para os saltos IP dos traços pré e pós-SACS, traçamos os gráficos de caixa da Figura 2, agrupando os RTTs por continente e plataforma de medição.

sacos 3Figura 2 - Plotagens de caixa de RTTs mínimos de VPs Ark e Atlas para os saltos IP comuns mais próximos dos IPs de destino. A linha vermelha de cada gráfico de caixa representa a mediana desses RTTs mínimos; marcamos o 75º e o 25º percentil, bem como o intervalo interquartil (IQR).

 

Qual foi o impacto do SACS na latência?

Embora a latência média em todo o conjunto de dados para caminhos que cruzam o SACS pós-lançamento não tenha mudado muito (queda média de RTT de 2-3 ms); isso oculta diminuições e aumentos significativos na latência em caminhos de / para regiões específicas.

Curiosamente, os caminhos da América do Sul experimentaram uma diminuição da latência mediana de 38%, o que foi bastante significativo em comparação com os caminhos da Oceania-Austrália (redução de 8%) e os da África (3%).

No nível econômico, encontramos melhorias de desempenho previsíveis (redução de RTT) para os caminhos que vão da África ao Brasil, ou da América do Sul a Angola. No entanto, encontramos uma redução assimétrica do RTT; a diminuição da mediana do RTT da África para o Brasil (73ms) foi um terço daquela da América do Sul para Angola (226ms). Também observamos algumas degradações de desempenho imprevistas e não relatadas. Por exemplo, vimos pacotes roteados de forma subótima por meio do SACS para caminhos que vão da América do Norte ao Brasil ou da África / Europa a Angola, levando a aumentos de latência.

 

Comparando Estrutura de Trânsito

Fornecemos uma inspeção aprofundada da estrutura de trânsito pré e pós-SACS, uma análise do impacto nos comprimentos do caminho AS e uma validação dos nossos resultados no papel.

 

Quais são as contribuições e as principais conclusões deste estudo?

Em resumo, as principais contribuições deste estudo podem ser listadas da seguinte forma:

  • Introduzimos um método reproduzível para investigar o impacto de uma implantação de cabo na topologia e desempenho macroscópico da Internet
  • Aplicamos nossa metodologia ao caso do SACS, o primeiro cabo transatlântico da América do Sul para a África
  • Descobrimos que a diminuição do RTT para caminhos IP indo da África para o Brasil foi cerca de um terço do observado em caminhos da América do Sul para Angola
  • Além disso, descobrimos degradações de desempenho surpreendentes de / para algumas regiões e analisamos as causas dessas consequências indesejadas

A partir das descobertas deste artigo, sugerimos que, para evitar o roteamento subótimo de pós-ativação de cabos no futuro, os ASes poderiam informar os vizinhos BGP para dar tempo para mudanças, garantir configurações de iBGP ideais pós-ativação e usar plataformas de medição para verificar a otimização do caminho .

Nosso código e dados são publicado para facilitar a reprodutibilidade. Esta base de código pode ser estendida a outros casos de uso de cabos.

 

 

Esta postagem do blog foi republicada de https://blog.apnic.net/2021/02/22/unintended-consequences-of-submarine-cable-deployment-on-internet-routing publicado em 22 de fevereiro de 2021. 

 

 


  

Sobre o autor

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Roderick Fanou 

Depois de obter o seu PhD em Engenharia Telemática de Instituto de Redes IMDEA e Universidade Carlos III de Madrid, Espanha em 2017, Roderick Fanou, juntou CAIDA (University of California, San Diego), EUA em março de 2018, onde trabalhou como bolsista de pós-doutorado até março de 2021. Durante sua estada, ele contribuiu para o MANIC e PANDA projetos ao lado de Amogh Dhamdhere (em 2018) e Kc Claffy. Suas atividades de pesquisa envolveram auxiliar no design e desenvolvimento de novos aplicativos, bem como na integração de bases de código existentes que medem o congestionamento entre domínios, topologia e desempenho, para viabilizar projetos científicos em larga escala.

O estudo apresentado por este post é um dos resultados da sua colaboração com a equipa CAIDA.  

 

 

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