Estudio de Peering DB para identificación y extracción de siblings /
Augusto Arturi.
- Buenos Aires: Centro Argentino de Ingenieros, 2021.
- 84 p. ; il. : 30 cm. + CD Rom
Trabajo presentado en el Concurso Pre-Ingeniería de Innovación Tecnológica 2020-2021.
La red pública de Internet está compuesta por aproximadamente 70.000 entidades denominadas Sistemas Autónomos (del inglés Autonomous Systems, ASes), entre las cuales se encuentran ISPs, universidades, organismos públicos y proveedores de contenidos. En el sistema de ruteo de Internet, cada una de estas organizaciones se identifica al resto de la red por medio de un identificador único denominado Número de Sistema Autónomo (del ingl´ws Autonomous System Number, ASN). Aunque originalmente el protocolo BGP fue concebido para que cada organización se represente bajo un único ASN, dinámicas comerciales y de operaciones han llevado a que ciertas organizaciones controlen múltiples ASNs. En particular, el caso más frecuente es el de las empresas multinacionales, que operan en distintos países con distintos ASNs. Esta practica de utilizar múltiples ASNs genera el problema de que los datos de ruteo no representan fehacientemente la totalidad del tamaño, y potencialmente la relevancia, de un conglomerado operando en Internet. Sin embargo, el mayor obstáculo se presenta a la hora de poder identificar el conjunto de ASNs operados por un mismo conglomerado. En esta Tesis se busca mejorar las técnicas de inferencia de siblings (conjunto de ASNs operados por una misma organización) a través de la exploración de la base de datos pública Peering DB. Esta base de datos es diariamente usada por los operadores de Internet para compartir información que facilite el ruteo y acceso a sus redes. Frecuentemente los operadores comparten aquí sus siblings, convirtiendo esta plataforma en una posible fuente de datos para resolver la inferencia de siblings. El desafío de esta Tesis se centra en convertir la información presente en Peering DB, carente de estructura ya que está pensada para ser leída por humanos, en una fuente de datos estructurada que reporte los siblings de un conglomerado.
Universidad de Buenos Aires
Ingeniería en Informática Internet Telecomunicaciones Investigación aplicada