Análise experimental de circuitos, pacotes e rajadas para implementações de redes sobrepostas em Datacenters centrados em servidores

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2013
Autor(a) principal: Piccoli Filho, Pedro Paulo
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Espírito Santo
BR
Mestrado em Engenharia Elétrica
Centro Tecnológico
UFES
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Telecomunicações
Redes de computadores
Telecomunicações - Equipamento e acessórios
Sistemas de transmissão de dados
Comutação de pacotes (Transmissão de dados)
Engenharia Elétrica
621.3
Link de acesso: http://repositorio.ufes.br/handle/10/6203
Resumo: The use of servers themselves to forward/route packets provides higher flexibility, reduced costs, and lower energy consumption in data center networks. However, the association of a new task to the servers can lead to a reduction in their performance, and consequently, impair the performance of the network itself. This paper investigates experimentally the basic process of forwarding packets servers. In this paper, parameters such as throughput, latency and packet loss will be analyzed in order to identify the best implementation strategy among the following switching alternatives: Circuits, Bursts and packets. As a tool for conducting experiments Click Modular Router is employed; as well as native kernel forwarding/routing. For performance parameters monitoring Oflops+NetFPGA is employed. A key finding is that with an efficient method for packet classification, the model of bursts, and routing via Linux Kernel show themselves as better options in the implementation of network-centric datacenter servers, since they combine higher throughput with lower CPU consumption
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