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Please use this identifier to cite or link to this item: http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/35443
Title: SABES: statistical available bandwidth estimation from passive TCP measurements
Authors: Arcas Abella, Oriol
Montero Banegas, Diego Teodoro
Serral García, René
Ciaccia, Francesco
Romero, Iván
Nemirovsky, Mario
Keywords: Passive probing
Network machine learning
Available bandwidth
metadata.dc.ucuenca.areaconocimientofrascatiamplio: 2. Ingeniería y Tecnología
metadata.dc.ucuenca.areaconocimientofrascatidetallado: 2.11.2 Otras Ingenierias y Tecnologías
metadata.dc.ucuenca.areaconocimientofrascatiespecifico: 2.11 Otras Ingenierias y Tecnologías
metadata.dc.ucuenca.areaconocimientounescoamplio: 06 - Información y Comunicación (TIC)
metadata.dc.ucuenca.areaconocimientounescodetallado: 0612 - Base de Datos, Diseno y Administración de Redes
metadata.dc.ucuenca.areaconocimientounescoespecifico: 061 - Información y Comunicación (TIC)
Issue Date: 2020
metadata.dc.ucuenca.embargoend: 31-Dec-2050
metadata.dc.ucuenca.volumen: Volumen 0, número 0
metadata.dc.source: Revista de comunicaciones IEEE
Publisher: IEEE, Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos Inc.
Estimating available network resources is fundamental when adapting the sending rate both at the application and transport layer. Traditional approaches either rely on active probing techniques or iteratively adapting the average sending rate, as is the case for modern TCP congestion control algorithms. In this paper, we propose a statistical method based on the inter-packet arrival time analysis of TCP acknowledgments to estimate a path available bandwidth. SABES first estimates the bottleneck link capacity exploiting the TCP flow slow start traffic patterns. Then, an heuristic based on the capacity estimation, provides an approximation of the end-to-end available bandwidth. Exhaustive experimentation on both simulations and real-world scenarios were conducted to validate our technique, and our results are promising. Furthermore, we train an artificial neural network to improve the estimation accuracy.
URI: http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/35443
metadata.dc.ucuenca.urifuente: https://ieeexplore.ieee.org/
ISBN: 978-390317628-7
ISSN: 1558-2256, 0018-9219
Appears in Collections:Artículos

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