Por que \u00e9 importante otimizar a lat\u00eancia?<\/strong><\/p>\n\n\n\nEm geral, associa-se a qualidade de um servi\u00e7o da Internet com a largura da banda que oferece, bem como com o overbooking que realiza o provedor, determinando a probabilidade de que o cliente possa atingir essa largura da banda nominal a maior parte do tempo.<\/p>\n\n\n\n
Por\u00e9m a qualidade de muitos dos servi\u00e7os que acessam os usu\u00e1rios n\u00e3o dependem da largura da banda dispon\u00edvel. S\u00e3o servi\u00e7os que n\u00e3o requerem a transmiss\u00e3o de grande quantidade de informa\u00e7\u00e3o, sen\u00e3o que dependem da r\u00e1pida resposta \u00e0 solicita\u00e7\u00e3o do usu\u00e1rio. Neste caso a lat\u00eancia \u00e9 o fator mais importante na qualidade do servi\u00e7o.<\/p>\n\n\n\n
Um exemplo disso \u00e9 a web. As p\u00e1ginas webs est\u00e3o compostas por dezenas e \u00e0s vezes centenas de objetos \u2013 como por exemplo: gr\u00e1ficos \u2013 que podem baixar-se separadamente, cada um deles \u00e9 uma transa\u00e7\u00e3o contra o servidor web, e uma lat\u00eancia alta multiplica-se em raz\u00e3o da quantidade de objetos para gerar um tempo muito longo ao baixar a p\u00e1gina por completo.<\/p>\n\n\n\n
Em que consiste o projeto da Universidade de Palermo sobre o desenvolvimento de um algoritmo para melhorar a lat\u00eancia?<\/strong><\/p>\n\n\n\nA lat\u00eancia nas comunica\u00e7\u00f5es transacionais possui dois componentes principais, a lat\u00eancia do servidor e a lat\u00eancia da rede. A lat\u00eancia da rede tem por sua vez um componente causado pela velocidade finita de transporte da informa\u00e7\u00e3o nos cabos, e um componente causado pela espera dos pacotes de dados, nas filas de sa\u00edda dos dispositivos de rede, no caminho da conex\u00e3o. Esta espera \u00e9 comumente chamada de lat\u00eancia de fila ou queuing delay.<\/p>\n\n\n\n
Geralmente o queuing delay representa a maior parte da lat\u00eancia da rede, e est\u00e1 causado pelo algoritmo de controle de congestionamento de TCP, que tradicionalmente busca otimizar apenas dois objetivos: diminuir a perda de pacotes e maximizar o throughput.<\/p>\n\n\n\n
Tomando apenas esses dois objetivos, o algoritmo de controle de congestionamento de TCP descuida outros dois objetivos que tamb\u00e9m s\u00e3o muito importantes: a minimiza\u00e7\u00e3o da lat\u00eancia e a distribui\u00e7\u00e3o justa da capacidade dispon\u00edvel entre as conex\u00f5es que compartilham os recursos de rede. O problema que causam os algoritmos de controle de congestionamento tradicionais \u00e9 chamado muitas vezes bufferbloat, j\u00e1 que enchem de pacotes os buffers de sa\u00edda dos dispositivos de rede.<\/p>\n\n\n\n
O projeto da Universidade de Palermo busca incorporar os dois objetivos de otimiza\u00e7\u00e3o de lat\u00eancia e de distribui\u00e7\u00e3o justa aos primeiros dois objetivos de diminuir as perdas e de adquirir a capacidade dispon\u00edvel, representando da melhor forma as necessidades de qualidade dos usu\u00e1rios da Internet.<\/p>\n\n\n\n
Qual inova\u00e7\u00e3o representa o algoritmo que voc\u00eas prop\u00f5em desenvolver?<\/strong><\/p>\n\n\n\nExistem outros algoritmos de controle de congestionamento que buscam otimizar lat\u00eancia. Entretanto, geralmente possuem baixa performance quando compartilham o gargalo do caminho de rede com outras conex\u00f5es tradicionais. No entanto, s\u00e3o utilizados por exemplo em servidores de atualiza\u00e7\u00e3o de aplicativos, porque podem funcionar somente com a capacidade ociosa de rede, e n\u00e3o importa que demorem mais ou menos, mas sim importa que n\u00e3o atinjam o tr\u00e1fego do usu\u00e1rio que est\u00e1, ao mesmo tempo, utilizando outros servi\u00e7os sens\u00edveis \u00e0 lat\u00eancia.<\/p>\n\n\n\n
O algoritmo de controle de congestionamento Palermo \u00e9 o primeiro embasado na estimativa da quantidade de capacidade dispon\u00edvel utilizada pela conex\u00e3o. A maioria dos algoritmos utiliza uma realimenta\u00e7\u00e3o baseada na detec\u00e7\u00e3o de perdas, outros na varia\u00e7\u00e3o do round trip time e alguns na medi\u00e7\u00e3o do bit rate atingido. Por\u00e9m o nosso \u00e9 o primeiro em estimar a quantidade de capacidade utilizada.<\/p>\n\n\n\n
O algoritmo de controle de congestionamento Palermo, busca otimizar a lat\u00eancia e favorecer a distribui\u00e7\u00e3o justa da capacidade, mas sem ficar relegado a uma pequena por\u00e7\u00e3o ao compartilhar o caminho da rede com conex\u00f5es malcomportadas que causam bufferboat.<\/p>\n\n\n\n
Quem seria beneficiado com a melhora da lat\u00eancia?<\/strong><\/p>\n\n\n\nA otimiza\u00e7\u00e3o da lat\u00eancia n\u00e3o apenas beneficiar\u00e1 os usu\u00e1rios de computadores que implementem o novo algoritmo, como tamb\u00e9m os usu\u00e1rios de servi\u00e7os transacionais de computadores que utilizem algoritmos tradicionais e que compartilhem o gargalo de rede com os primeiros. Visto que, uma vez instalado o bufferbloat nas interfases dos dispositivos de redes, atingir\u00e1 a todos os usu\u00e1rios que compartilharem o gargalo por igual.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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