La resistencia de Internet se basa en gran medida en la diversidad de la conectividad entre sus redes. Esta 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 operadores de redes controlan y miden constantemente estas rutas para conocer su rendimiento, solucionar problemas, encontrar rutas óptimas para los clientes y cartografiar Internet. Una forma de hacerlo es utilizando un traceroute, un comando que envía pequeños paquetes a un destino y mide la latencia de las múltiples rutas que toman.
Aunque este método de eficacia probada 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 siguen los paquetes de vuelta a su red.
Por eso, los investigadores y operadores de red también necesitan utilizar una herramienta de trazado inverso de rutas (reverse traceroute) para medir las rutas a sus propios hosts desde redes arbitrarias sin tener acceso a esas redes remotas para ejecutar el comando.
Traceroute inverso + Herramienta de diagnóstico de red = Visibilidad mejorada
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, lo que permite explorar por primera vez las rutas inversas a escala de Internet.
Recientemente, mis colegas del LAAS-CNRS, la Universidad de Columbia, la Universidade Federal de Minas Gerais y la Northeastern University y yo colaboramos con M-Lab para incluir revtr 2.0 en su Herramienta de Diagnóstico de Redes (NDT).
NDT permite a un usuario medir su ancho de banda y latencia hacia un servidor M-Lab. Como parte de cada prueba 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 inversa a través de un revtr-sidecar, que desencadena un traceroute inverso desde el usuario de nuevo al servidor de M-Lab.
Mis colegas y yo hemos ejecutado continuamente trazadores inversos para una fracción de pruebas END (~500.000 trazadores inversos al día) desde el 1 de noviembre de 2023.
Basándonos en nuestras investigaciones previas, hemos observado cómo revtr 2.0 puede:
- Mide al menos una ruta inversa desde 39.544 destinos de Sistemas Autónomos (SA), 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 AS, que representan el 67,1% de la base de usuarios de Internet.
- Devuelve rutas correctas en el nivel AS al menos el 98,3% de las veces en nuestro conjunto de datos de evaluación.
- Medir ≈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 controlar los paquetes suplantados) – véase el artículo para más detalles.
Mayor visibilidad = mejor rendimiento y comprensión de Internet
Otra parte de nuestra investigación ha consistido en demostrar la viabilidad de revtr 2.0 para operadores de red e 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 representan 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 cambiarlos a una ruta mejor, lo que mejoró su latencia. En otro experimento, también mostramos cómo utilizar revtr 2.0 para realizar el equilibrio de carga – para más detalles, véase nuestro artículo.
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 te interesa saber más sobre nuestro estudio, lee nuestro artículo, Internet Scale Reverse Traceroute, o únete 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 diseñar y aplicar sistemas de medición para construir una Internet mejor.