Improving performance and scalability of a network data analyzer

dc.contributorAalto-yliopistofi
dc.contributorAalto Universityen
dc.contributor.advisorPatinen, Juha-Pekka
dc.contributor.authorMäkinen, Elina Suvi
dc.contributor.departmentTietotekniikan laitosfi
dc.contributor.schoolPerustieteiden korkeakoulufi
dc.contributor.schoolSchool of Scienceen
dc.contributor.supervisorAura, Tuomas
dc.date.accessioned2020-12-23T12:48:05Z
dc.date.available2020-12-23T12:48:05Z
dc.date.issued2010
dc.description.abstractMobile Internet access has become increasingly popular in the past few years. This is partly due to the rapid development of mobile devices, but also to, the growing popularity of fiat-rate pricing plans offered by operators. However, fiat-rate pricing prevents the operators from gaining full profit out of the mobile Internet boom. Traffic Analyzer (TA) is a product that offers the operators a possibility to implement differentiated charging based on the accessed services and used protocols. It analyzes the traffic passing through it and performs charging based on predefined rules. The operators who have deployed TA have indicated that the amounts of data traffic in their networks are growing and that more TA capacity is needed. The aim of this thesis is to study how clustering can improve the performance of an existing TA product. This thesis reports experiments in which the performance of TA is measured with different cluster configurations. The cluster size varies from one to six nodes, and the tests are performed with both HTTP and WAP protocols. The performance is measured in transactions per second. Throughput in kilobytes per second is estimated based on the measured values. Additionally, CPU usage is monitored during the tests. Based on the experiments, the recommended maximum size of a TA cluster in the current architecture is four nodes. Adding more nodes to a cluster may even decrease the performance. If more capacity is needed, alternative solutions, such as separate geographically distributed TA clusters should be considered.en
dc.description.abstractInternetin käyttö matkapuhelimilla on kasvattanut suuresti suosiotaan viime aikoina. Tähän on syynä paitsi mobiililaitteiden huima kehitys, myös operaattorien yleistynyt tapa laskuttaa datasiirrosta kiinteä hinta riippumatta siirretyn datan määrästä. Kiinteä laskutus kuitenkin estää operaattoreita saamasta täyttä hyötyä mobiilin Internet-yhteyden suuresta suosiosta. Traffic Analyzer (TA) on laite, joka tarjoaa operaattoreille mahdollisuuden differentioituun laskutukseen haettujen palveluiden ja käytetyn protokollan perusteella. Se analysoi lävitsensä kulkevaa dataliikennettä ja laskuttaa käyttäjiä etukäteen määriteltyjen sääntöjen mukaan. Operaattorit, joilla Traffic Analyzer on käytössä, ovat ilmaisseet liikennemäärien olevan kasvussa ja tarpeen suurempaan kapasiteettiin. Diplomityön tarkoitus on tutkia, kuinka klusteroinnilla voidaan parantaa kyseisen TA-tuotteen suorituskykyä. Diplomityössä testataan TA:n suorituskykyä erilaisilla klusterikonfiguraatioilla. Klusterin koko vaihtelee yhdestä kuuteen, ja testit suoritetaan sekä HTTP- että WAP-protokollalla. Testeissä mitataan kuinka monta transaktiota sekunnissa TA kykenee käsittelemään. Mitattujen arvojen perustella arvioidaan myös klusterin välityskyky kilobitteinä sekunnissa. Lisäksi testien aikana tarkkaillaan CPU:n käyttöastetta. Testitulosten perusteella klusterin suositeltava maksimikoko nykyisellä arkkitehtuurilla on neljä noodia. Jos klusteria kasvatetaan tätä isommaksi, suorituskyky saattaa jopa laskea. Jos tarvetta on vieläkin suuremmalle kapasiteetille, tulisi harkita vaihtoehtoisia ratkaisuja, kuten erillisten, maantieteellisesti hajautettujen TA-klusterien käyttöä.fi
dc.format.extent[8] + 62
dc.identifier.urihttps://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/98546
dc.identifier.urnURN:NBN:fi:aalto-2020122357373
dc.language.isoenen
dc.programme.majorTietokoneverkotfi
dc.programme.mcodeT-110fi
dc.rights.accesslevelclosedAccess
dc.subject.keywordmobile interneten
dc.subject.keywordmobiili internetfi
dc.subject.keyworddeep packet inspectionen
dc.subject.keywordklusterointifi
dc.subject.keywordclusteringen
dc.subject.keywordsuorituskykytestausfi
dc.subject.keywordperformance testingen
dc.subject.keywordskaalautuvuusfi
dc.subject.keywordscalabilityen
dc.titleImproving performance and scalability of a network data analyzeren
dc.type.okmG2 Pro gradu, diplomityö
dc.type.ontasotMaster's thesisen
dc.type.ontasotPro gradu -tutkielmafi
dc.type.publicationmasterThesis
local.aalto.digiauthask
local.aalto.digifolderAalto_90032
local.aalto.idinssi40803
local.aalto.openaccessno

Files