Prospectiva del ajuste de parámetros de un sistema telemático
Palabras clave:
RED (Random Early Detection), TCP (Transmission Control Protocol), variante de RED, variables de estado, estabilidadResumen
El control de congestión es una herramienta clave en las redes telemáticas. Aquí se presenta un estudio de tipo prospectivo de un método de ajuste de parámetros del sistema telemático TCP-RED (redes alámbricas) para validar su potencial en el control de congestión. Es reportado que los parámetros de ajuste del sistema TCP-RED son problemáticos. El método de ajuste es una alternativa con la teoría de control, usando variables de estado y el concepto de estabilidad en sistemas discretos, para las redes que usan TCP-RED. Se trabaja con la metodología de “Scanning” mediante la consulta de trabajos asociados y la matriz DOFA, para estudiar generalidades de las variantes de RED, las cuales han crecido significativamente en el mundo de redes de datos. Mediante la matriz DOFA del método de ajuste de parámetros, se puede ver el panorama de desempeño en la red y también de algunas variantes relativamente nuevas de la familia heredada de RED. Finalmente es encontrado variantes de RED y TCP para el control de congestión con diferentes aplicaciones y se concluye sobre la efectividad del método de ajuste de parámetros en las redes telemáticas para el control de congestión.
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Citas
Abu-Shareha, A. (2019). Enhanced Random Early Detection using responsive Congestion indicadors. IJACSA, 10(3). https://thesai.org/Publications/ViewPaper?Volume=10&Issue=3&Code=IJACSA&SerialNo=47
Ahmed, A. y Nasrelden, N. (2018). New congestion control algorithm to improve computer network performance. 2018 International Conference on Innovate Trend in Computer Engineering. Aswan, pp. 87-93. https://ieeexplore.ieee.org/document/8316605/
Baena, G. (2016). Prospectiva: sus métodos y técnicas. Instituto de Administración Pública del Estado de México, A.C. https://iapem.edomex.gob.mx/editorial/revistas/2016LPSMT.pdf
Betancourt, R. (2022). Viendo el futuro a través de la prospectiva tecnológica. Revista Observador del Conocimiento, 7 (3), pp. 144-163.
Danladi, S. y Ambursa, F. (2019). Dyred: an enhanced random early detection based on a new adaptive congestion control. ICECCO. Nigeria, pp. 1-5. https://www.semanticscholar.org/paper/DyRED%3A-An-Enhanced-Random-Early-Detection-Based-on-Danladi-Ambursa/cbc8967796e5c56b899cafb69a9e5df22ce9e594
Dorf, R. y Bishop, R. (2008). Modern Control Systems. Prentice Hall, USA.
Feng, W. et al. (2002). The blue active queue management algorithm. IEEE/ACM Transactions on networking. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/1026008
Floyd, S. y Jacobson, V. (1993). Random Early Detection gateways for Congestion Avoidance. IEEE/ACM Transactions on Networking, 1 (4), pp. 397-413. https://www.icir.org/floyd/papers/early.twocolumn.pdf
Giménez, A. et al. (2022). New RED Type TCP-AQM algorithms based on Beta Distributions drop functions. Appl. Sci. MDPI. https://www.mdpi.com/2076-3417/12/21/11176
Ohsaki, H. y Murata, M. (2002). Steady State Analysis of the RED gateway: stability, Transient Behavior, and Parameter Setting. IEICE Trans. Commun., E85-B, (1), pp. 1-26. https://www.anarg.jp/achievements/annual_report/web2001/papers/oosaki01ieice-RED.pdf
Parra, C. (2010). Análisis del algoritmo red con la teoría de control moderna. Revista de la Facultad de Ingeniería, Universidad Central de Venezuela,25 (1).
Powell, F. G. y Workman, J. (1998). Digital Control of Dynamic Systems. Adison-Wesley Press.
Ryu, S. y Rump, C. (2003). Advances in internet congestion control. IEEE Communications. Third Quarter, 5 (1). https://dl.acm.org/doi/abs/10.1109/COMST.2003.5342228
Srikant, R. (2004). The Mathematics of Internet Congestion Control. Birkäuser.
Welzl, M. (2005). Network Congestion Control. Wiley.
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