Análise do RED e sua Influência na Autossimilaridade do Tráfego de Rede - Moraes, Jorge Magno Lopes; Callado, Arthur de Castro (Anais do Workshop de Gerência e Operação de Redes e Serviços (WGRS); 2022: Anais do XXVII Workshop de Gerência e Operação de Redes e Serviços, 2022)
Com a descoberta de que o tráfego da rede possui a característica de autossimilaridade, alguns estudos buscaram diminuí-la, pois essa característica causa alguns efeitos negativos, como maior atraso na fila e congestionamento do tráfego. Entre os fatores trabalhados nas últimas décadas estão algoritmos de gerenciamento de filas, como Random Early Detection (RED). No entanto, os pesquisadores não estudaram a influência do RED na auto-similaridade mais profundamente. Afinal, esse algoritmo possui quatro parâmetros configuráveis (o peso da fila, a probabilidade máxima de queda e os limiares mínimo e máximo), que, quando modificados, podem levar a uma alteração no desempenho e, consequentemente, na autossimilaridade. Portanto, este artigo pretende verificar a influência do RED na auto-similaridade. Para isso, desenvolvemos um padrão para auxiliar na configuração dos limiares de RED. Também, mostramos o impacto de diferentes arranjos de limite na autossimilaridade e no desempenho do tráfego de rede. Além disso, comparamos algumas das melhores configurações de RED com Droptail.