Los rastreadores inversos ayudan a solucionar problemas y mejoran la visibilidad de la salud de Internet

La resistencia de Internet se basa en gran medida en la diversidad de la conectividad entre sus redes. Dicha diversidad significa que cuando una ruta entre usted y la red a la que intenta acceder no funciona, puede tomar otra para llegar a su destino.

Los investigadores y los operadores de red supervisan y miden constantemente estas rutas para comprender su rendimiento, solucionar problemas, encontrar rutas óptimas para los clientes y trazar un mapa de Internet. Una forma de hacerlo es utilizando un traceroute - un comando que envía pequeños paquetes a un destino objetivo y mide la latencia de las múltiples rutas que toman.

Aunque este método probado y comprobado proporciona información sobre el rendimiento de las rutas entre su red y la red a la que intenta conectarse, no tiene en cuenta la ruta o rutas que los paquetes toman de vuelta a su red.

Por eso, los investigadores y los operadores de red también necesitan utilizar una herramienta de trazado inverso (reverse traceroute) para medir las rutas hacia sus propios hosts desde redes arbitrarias sin tener acceso a esas redes remotas para ejecutar el comando.

revtr 2.0 es una herramienta de trazado de rutas inversas de segunda generación que combina novedosos enfoques y estudios de medición con un despliegue a gran escala para mejorar el rendimiento, la precisión y la cobertura, permitiendo la primera exploración de rutas inversas a escala de Internet.

Recientemente, mis colegas y yo del LAAS-CNRS, la Universidad de Columbia, la Universidad Federal de Minas Gerais y la Universidad Northeastern colaboramos con M-Lab para incluir revtr 2.0 en su Herramienta de Diagnóstico de Redes (NDT).

La NDT permite a un usuario medir su ancho de banda y latencia hacia un servidor de M-Lab. Como parte de cada prueba de NDT, M-Lab emite un traceroute hacia adelante desde el servidor de M-Lab al usuario para recopilar información de la ruta hacia adelante que ponen a disposición pública de la comunidad y ahora también proporciona información de la ruta hacia atrás a través de un revtr-sidecar, que desencadena un traceroute inverso desde el usuario de vuelta al servidor de M-Lab.

Mis colegas y yo hemos realizado continuamente trazados inversos para una fracción de pruebas END (~500.000 trazados inversos al día) desde el 1 de noviembre de 2023. 

Basándonos en nuestras investigaciones previas, hemos observado cómo revtr 2.0 puede:

• Medir al menos una ruta inversa desde 39.544 destinos de sistemas autónomos (AS), que albergan al 92,6% de los usuarios de Internet. A modo de comparación, los puntos de observación de RIPE Atlas pueden medir desde 4.344 destinos de AS, que representan el 67,1% de la base de usuarios de Internet.
• Devuelve rutas que son correctas en el nivel AS al menos el 98,3% de las veces en nuestro conjunto de datos de evaluación.
• Medimos ≈15M de traceroutes inversos y hacia delante al día durante la recopilación de nuestra campaña a gran escala, o unos 173 traceroutes inversos por segundo en total. revtr 2.0 envía un 26% más de sondas que revtr 1.0, lo que corresponde a un rendimiento 43 veces mayor (que se debe a cómo debemos supervisar los paquetes suplantados) - consulte el documento para obtener más detalles.

Otra parte de nuestra investigación ha consistido en demostrar la viabilidad de revtr 2.0 para los operadores de redes y los investigadores.

Para los operadores, mostramos cómo revtr 2.0 podría integrarse en los sistemas de ingeniería de tráfico para ayudar a identificar la causa de que un cliente experimente un rendimiento deficiente. Anunciamos nuestros propios prefijos en Internet como si fuéramos un operador de red con múltiples puntos de presencia y medimos la latencia entre los destinos que representaban a los clientes y nuestros servidores. A continuación, ejecutamos traceroutes inversos desde los clientes que experimentaban una latencia deficiente para encontrar la red en la ruta responsable y cambiamos nuestro anuncio para desplazarlos a una ruta mejor, mejorando su latencia. En otro experimento, también mostramos cómo utilizar revtr 2.0 para realizar el equilibrio de carga - consulte nuestro documento para más detalles.

Para los investigadores, realizamos el estudio de simetría de rutas más amplio de Internet, demostrando que el 47% de las rutas de Internet eran asimétricas a nivel de AS (no compartían la misma ruta inversa).

Si le interesa saber más sobre nuestro estudio, lea nuestro documento, Internet Scale Reverse Traceroute, o únase al sistema. Todos nuestros datos recopilados con M-Lab están disponibles públicamente en BigQuery. También puede enviarnos un correo electrónico a [email protected] para añadir su propia fuente al sistema.

Kevin Vermeulen, investigador a tiempo completo del CNRS en LAAS, está interesado en el diseño y la aplicación de sistemas de medición para construir una Internet mejor.

Las opiniones expresadas por los autores de este blog son suyas y no reflejan necesariamente los puntos de vista de la Internet Society.