Aplicación de técnicas estadísticas a registros de red para el análisis de tráfico y explotación de datos

Abstract

Hoy en día, las redes definidas por software y la virtualización se abren camino en los despliegues comerciales. Cada vez más, las empresas aprovechan las posibilidades de reconfiguración y escalabilidad de la computación en la nube para su negocio. En este contexto, las tareas de gestión de red evolucionan y se adaptan a tener que considerar simultáneamente el estado de muchos dispositivos hardware o virtualizados. Por tanto, la monitorización de red se tiene que adaptar a recibir esta información y ver el estado de la red en conjunto. Esto hace necesario revisar las técnicas estadísticas y los diferentes algoritmos que fundamentan la monitorización de red, de forma que sea posible explotar los registros obtenidos para analizar el tráfico. Consecuentemente, este trabajo pretende extender las técnicas y procedimientos actuales a esta situación de monitorización pasiva en varios puntos. Se propone una herramienta de análisis de tráfico de red con diversas técnicas estadísticas que, extrayendo los datos de varios puntos, es capaz de relacionarlos y extraer información de congestión o del estado de la red a través del retardo. Esta herramienta posibilita la alimentación a sistemas de detección de anomalías o la elaboración de alertas para la reconfiguración de la red, en la que no solo se proporciona la información de que hay un patrón fuera de lo común, sino además qué zona o zonas de la red monitorizada están siendo afectadas o son responsables. Para evaluar esta herramienta, se ha creado un entorno de pruebas experimental basado en redes definidas por software y virtualización. Así, se logra tener un entorno altamente reconfigurable en el que probar diversos despliegues de manera efectiva y con un coste muy reducido, ya que solo requiere un servidor para funcionar. Con estos datos obtenidos, se ha podido validar la herramienta y observar como esta cumple con los objetivos establecidos. Además, se ha mostrado la utilidad de la herramienta estudiando un caso real basado en datos procedentes de un despliegue comercial.