Gerenciamento de redes fortemente distribuído utilizando a tecnologia P2P

Abstract

O gerenciamento de redes é realizado seguindo diversos modelos, baseados em diferentes paradigmas. Os paradigmas tradicionais de gerenciamento compreendem o paradigma centralizado e o paradigma hierárquico fracamente distribuído. Tais paradigmas, contudo, apresentam limitações para o gerenciamento de diversas redes atuais, em virtude de fatores como o aumento em tamanho, em complexidade e em heterogeneidade destas redes. Em adição a estes fatores, existem atualmente contextos de rede que, por apresentarem certas peculiaridades, não podem ser gerenciados de modo apropriado por tais modelos. Estas limitações e requisitos diferenciados encontrados nas redes atuais trazem a necessidade do emprego de modelos de gerenciamento inovadores, baseados nos paradigmas fortemente distribuídos. Neste contexto, uma tecnologia que se mostra promissora para o desenvolvimento de um modelo de gerenciamento com tais características é a tecnologia peer-to-peer (P2P). Esta Tese versa sobre estes tópicos. Discute, como primeiro objetivo, as limitações dos modelos tradicionais para o gerenciamento de contextos modernos de rede, isto é, contextos de redes atuais que possuem particularidades distintas e, com isto, demandam requisitos de gerenciamento específicos, não identificados nas redes tradicionais. Define e investiga, então, como segundo objetivo, um modelo de gerenciamento fortemente distribuído baseado na tecnologia P2P. Este modelo visualiza a rede P2P como uma infra-estrutura que provê suporte para que as operações de gerenciamento sejam desempenhadas com forte distribuição. Por fim, como terceiro objetivo, analisa como as soluções de gerenciamento para redes atuais baseadas neste modelo podem ser classificadas segundo os paradigmas de gerenciamento das principais taxonomias propostas na literatura. Tal análise proporciona a identificação das limitações destas taxonomias para a classificação das soluções de gerenciamento requeridas para os contextos de redes atuais e deu origem à definição de uma taxonomia para soluções de gerenciamento que destaca as características e os requisitos demandados dos modelos de gerenciamento modernos.

Network management is carried out following several models, based on different paradigms. Traditional management paradigms consist of centralized and weakly distributed hierarchical ones. However, such paradigms present limitations to be applied to the management of several today networks. This occurs because of some issues such as the grown in size, complexity and heterogeneity of such networks. Additionally, nowadays, there are network contexts that can not be appropriately managed by such models because of some context peculiarities. Those today’s networks drawbacks and requirements demand the employment of innovative models, based on strongly distributed paradigms. A technology that seems promising in addressing such needs is peer-to-peer (P2P). This Thesis discusses about those topics. As its first objective, the Thesis discusses traditional models drawbacks to the management of modern network contexts, this is, current network contexts that have some different peculiarities and, because of them, demand specific management requirements not existent in traditional networks. As its second objective, the Thesis defines and investigates a strongly distributed management model based on P2P technology. Such model looks at P2P network as an infrastructure that can be used as support to management operations be accomplished in a strongly distributed way. Finally, as its third objective, the Thesis analyses how the management solutions based on such model can be classified according the management paradigms of the main literature taxonomies. Such analysis provides the identification of taxonomies limitations to the classification of management solutions required by today’s network contexts. It has originated the definition of a management solution taxonomy that emphasizes the features and requirements demanded of modern management models.