Novel network services for supporting big data science research

Chung, Joaquín; Donovan, Sean; Bezerra, Jeronimo; Morgan, Heidi; Ibarra, Julio; Clark, Russell D.; Owen, Henry L.

doi:10.1016/j.future.2019.03.047

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“…In the case of ALMA and AURA, these observatories have 2 Gbps dedicated network links from their sites in the north of Chile to facilities in Santiago. Subsequently, SBD must be exchanged over an international long-haul to Europe and the USA [4]. However, even though such links are dedicated, they are not exclusively used for transferring SBD since Internet data, emails, and phone calls are also exchanged over them.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Explicit feedback for congestion control in Science DMZ cyberinfrastructures based on programable data-plane switches.

Figueroa,

Pezoa

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Diariamente, se genera una gran cantidad de datos científicos en diferentes áreas del conoci-miento. Los desafíos de investigación son cada vez más sofisticados y demandan una mayor cantidad de información para tomar decisiones, y además, las herramientas tecnológicas están cada vez más al alcance de los investigadores. En muchos casos, esta información debe ser recopilada y procesada, y transmitida entre diferentes centros de investigación ubicados a considerable distancia. Se recurre Internet y otras ciber infraestructuras dedicadas para lograr este objetivo. La transferencia de información científica entre sitios remotos implica desafíos en el rendimiento, la seguridad, la coexistencia y la asignación de recursos. Por lo tanto, ESnet propuso el concepto de Science DMZ que proporciona patrones de diseño para un entorno de red optimizado para intercambiar datos científicos. Debido a su naturaleza, los flujos de datos científicos masivos son orientados a la conexión, demandando un alto y constante tasa de transmisión, con baja latencia y variabilidad deseables, para alcanzar tiempos de transmisión razonables. Esto impone desafíos fundamentales al diseño de la red, especialmente en los mecanismos de control de congestión, estimación de los buffers y detección de anomalías, temas objeto de estudio de la presente tesis. Esta disertación aborda dos tecnologías disruptivas para responder a estos desafíos: modelos impulsados por datos y dispositivos programables en el plano de datos. Las soluciones fueron evaluadas empleando redes de producción y testbeds utilizando dispositivos reales de enrutamiento y procesamiento en el plano de datos. Los resultados mostraron que las soluciones desarrolladas podrían mejorar efectivamente el rendimiento de las redes académicas y adaptar efectivamente los patrones de diseño de Science DMZ a redes no dedicadas.

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