Revista de Ciencias Sociales (RCS)
Vol. XXVIII, No. 2, Abril - Junio 2022. pp.
FCES - LUZ ● ISSN: 1315-9518 ●
ISSN-E: 2477-9431
Gestión
del tráfico de red en la calidad de servicio “QoS” WAN en Tambopata-Perú 2021
Ormachea Mejía, Mario Jesús*
Almidón Ortiz, Carlos Alcides**
Vicente
Ramos, Wagner Enoc***
Pacheco
Moscoso, Luis Enrique****
Resumen
En el mundo actual todas las
actividades que realiza el ser humano están basadas en las redes de datos. La
investigación tiene como objetivo, definir la influencia de un modelo de
gestión de tráfico de red en la calidad de servicio “QoS” WAN prestado por la “Empresa Municipal de Agua Potable y Alcantarillado
Tambopata: EPS EMAPAT S.A” de Tambopata-Perú en 2021. El enfoque es
cuantitativo, con diseño experimental, con una población de 120 host (terminales),
un muestreo no probabilístico a 16 host. Como resultado, el modelo mejora la
gestión de la tasa de transferencia de 647,25 kbps a 4.592,19 kbps, representando
un incremento del 609,49%; la gestión del retardo de paquetes disminuyó de 1.405,13ms
a 87,44ms, evidenciando una reducción del 93,77%; la gestión de la variación
del retardo de paquetes, disminuye de 60ms a 0,49ms, representando una disminución
del 99,12%; finalmente, mejora la gestión de la pérdida de paquetes,
disminuyendo de 9,88 a 1,50 paquetes perdidos promedio, constituyendo una reducción
del 84,82%; se realizó las pruebas estadísticas con el estadígrafo T-student
debido a que los datos provenían de una distribución normal, obteniéndose en
conclusión, como decisión estadística que el modelo de gestión del tráfico de
red mejora el “QoS” WAN.
Palabras clave: Calidad de servicio; gestión
de tráfico; pérdida de paquetes; retardo; tasa de transferencia.
Network traffic management in the quality of service "QoS" WAN
in Tambopata-Peru 2021
Abstract
In today's
world, all human activities are based on data networks. The research aims to
define the influence of a network traffic management model on the quality of
service "QoS" WAN provided by the "Empresa Municipal de Agua
Potable y Alcantarillado Tambopata: EPS EMAPAT S.A" of Tambopata-Peru in
2021. The approach is quantitative, with experimental design, with a population
of 120 hosts (terminals), a non-probabilistic sampling to 16 hosts. As a
result, the model improves the transfer rate management from 647.25 kbps to
4,592.19 kbps, representing an increase of 609.49%; packet delay management
decreased from 1. 405.13ms to 87.44ms, showing a reduction of 93.77%; packet
delay variation management decreased from 60ms to 0.49ms, representing a
reduction of 99.12%; finally, packet loss management improved, decreasing from
9.88 to 1.50 average lost packets, representing a reduction of 84.82%;
Statistical tests were performed with the T-student statistic because the data
came from a normal distribution, obtaining in conclusion, as a statistical
decision, that the network traffic management model improves WAN QoS.
Keywords: Quality of
service; traffic management; packet loss; delay; throughput rate.
En el mundo
actual todas las actividades que realiza el ser humano están basadas en las
redes de datos, en este contexto se utiliza ampliamente la expresión Calidad de
Servicio (Quality of
Service QoS), “no sólo en el ámbito de las telecomunicaciones, del cual
proviene, sino también en los servicios de banda ancha, inalámbricos y
multimedios, que usan IP” (Valdez et al., 2018, p.280).
El QoS, o Calidad
de Servicio, según Ostec (2015), se refiere al conjunto de mecanismos que
certifican el desempeño de aplicaciones críticas, garantizando el ancho de
banda suficiente para su correcta operación. Por lo tanto, su definición “se
basa en que los accesos no deben ser tratados de forma igualitaria,
posibilitando priorizar tráficos específicos” (párr.6).
En ese sentido, de
acuerdo con Segura (2012); Ostec (2015); Chauca (2016); y, Valdez et al.
(2018), QoS provee alguno de los siguientes beneficios:
a. Control de los
recursos, como ancho de banda, equipos, enlaces, entre otros.
b. Permite a los
administradores gestionar mejor los recursos de internet, realizando un uso más eficiente de los mismos, tener conocimiento
del para qué está siendo utilizada la red y poder así dar mejor servicio al
tráfico más importante de acuerdo al giro del negocio.
c. Minimiza el impacto causado por el tráfico
concurrente no relacionado al trabajo.
d. Servicios a
medida, como el control y la visibilidad de QoS que provee la capacidad que el
ISP (Internet Service Provider) pueda
ofrecer servicios diferenciados a medida y requerimiento de cada cliente.
e. Coexistencia
de aplicaciones de misión crítica, para asegurar el ancho de banda y retardos
mínimos que es muy importante en aplicaciones multimedia y de voz, pero al
mismo tiempo permite servicio justo a otras atenciones sin interferirse entre
sí, garantizando que tengan siempre los
recursos necesarios para su funcionamiento.
f. Reducción de costos, a través del uso
eficiente del recurso de internet, postergando inversiones en la expansión de
enlaces.
“Con QoS, el
ancho de banda puede ser utilizado de manera más eficiente a través de redes
LAN, WLAN y WAN” (Chauca, 2016, p.66). Así mismo, de acuerdo con el autor, QoS suministra
una red mejorada y confiable al efectuar las siguientes acciones: Soportar
ancho de banda dedicado para usuarios, así como aplicaciones críticas; vigilar
el jitter y retardo (requerimiento
para aplicaciones de tiempo real); controlar, al igual que minimizar la
congestión en la red; conformar “shaping”
del tráfico de la red con la finalidad de tener un flujo fluido; así como establecer
prioridades al tráfico de la red.
En el Perú, según
Ramos (2019) el modelo de red con tecnología MPLS mejora la calidad de servicio
en la red WAN de la Universidad Nacional de Huancavelica, logrando optimizar el
tráfico de datos en la infraestructura de red basándose en la Calidad de
Servicio QoS, comprobando que los resultados de latencia y jitter con la tecnología MPLS es considerablemente mucho menor que
la de tecnología IP, y en cuanto a la velocidad de transferencia con la
tecnología MPLS es mayor que la tecnología IP.
Dado lo anterior,
la presente investigación está enfocada hacia la solución de los problemas de
conectividad que tienen las empresas en estos tiempos, esto debido a que se
asume automáticamente que para conectarse a internet
y comenzar las actividades propias de la empresa solo es necesario contratar
con el proveedor de servicio adecuado; posteriormente, cuando la empresa crece,
va teniendo problemas de conectividad debido al crecimiento desordenado de la
infraestructura de red y la falta de administración de los servicios, así como
los recursos, es relevante gestionar el tráfico de la red en QoS.
Por lo tanto, se
pretende que esta investigación sirva como base para diseños futuros de infraestructuras
de redes que contemplen un adecuado modelo de gestión de tráfico de red, el
mismo que permita una transmisión de datos de calidad teniendo en consideración
parámetros como el Jitter, latencia y
perdida de paquetes; para tal fin es importante administrar el ancho de banda
del acceso a internet, así como el
ancho de banda asignado a cada host
(equipo de cómputo) perteneciente al sistema de red.
Por lo cual, se
propuso determinar la influencia de la Gestión del Tráfico de Red en la Calidad
de Servicio “QoS” WAN de una entidad prestadora de servicios de agua potable,
la Empresa Municipal de Agua Potable y Alcantarillado Tambopata “EPS EMAPAT
S.A”.
1.1.
Gestión del tráfico de red
Según ManageEngine (2021), la gestión del tráfico de red consiste en el proceso de interceptar y
analizar el tráfico de red, así como administrar el tráfico a recursos óptimos
basados en prioridades. De esta forma, los elementos clave que se deben
monitorear con la finalidad de optimizar la gestión de la red, incluyen el
rendimiento de red, el tráfico y la seguridad. En ese sentido, la herramienta
de control de tráfico de red aprovecha las técnicas de gestión, como el
monitoreo del ancho de banda y del rendimiento de red; la observación de los
patrones de tráfico, a fin de detectar y evitar cuellos de botella; así como el
análisis de la seguridad de la red y la optimización, para garantizar un óptimo
funcionamiento de la red. Asimismo, ayuda a maximizar el rendimiento y la
seguridad de la red, al controlar las congestiones y amenazas de la red.
Basado en lo anterior, la gestion de
trafico de red, permite identificar los paquetes para luego ser redireccionados
y priorizados teniendo en consideración la tasa de transferencia, delay, jitter y perdida de paquetes. Al respecto, sostiene Riquelme (2020)
que: “Son los operadores de telecomunicaciones los que tienen la capacidad de
gestionar sus redes con el fin de asegurar la calidad en sus servicios y la
seguridad” (párr.4); evidenciando que entre las técnicas de gestión del tráfico
más populares se encuentran el filtrado de paquetes y la inspección profunda.
1.2.
Técnicas de gestión de tráfico y de control de congestión
Las principales
técnicas de gestión y control son: Gestión de recursos haciendo uso de caminos
virtuales, control de admisión de conexiones, control de los parámetros de uso,
rechazo selectivo de celdas y adaptación del tráfico (Stanllings, 2004); para
el caso de los caminos virtuales, la gestión de tráfico de red tiene dos
mecanismos; a nivel de redes WAN, se realiza la segmentación lógica a través de
las VPN; y a nivel LAN, se realiza la segmentación a través de las VLAN.
También se
implementa el traductor de direcciones de red (NAT), a través del cual el pool
de direcciones IP públicas asignadas por el proveedor, permite multiplicar las
direcciones de IP LAN en forma exponencial, permitiendo la multiplexación de la
comunicación de cada una de ellas a través de canales lógicos por un solo canal
físico; el control de admisión de conexiones y el control de parámetros de uso se
realiza mediante los permisos y la priorización de ancho de banda para cada host dentro de la red. En las redes locales (LAN), “los terminales con
capacidad de acceso a Internet reciben direcciones IP locales privadas y están
vinculadas a Internet por medio de una dirección IP pública común. El router es
la interfaz central entre el rango de direcciones” (IONOS, 2017, párr.3),
pública y privada; entrando en juego allí la Network Address Translation, más
conocida como NAT.
Finalmente, el
rechazo selectivo de celdas y adaptación de tráfico es manejado dentro de las
políticas de acceso a diferentes protocolos como son TPC (Protocolo de Control
de Transmisión) o UDP (Protocolo de Datagramas de Usuarios) y puertos como 80,
443, 110, 25 y otros desde la LAN hacia la WAN y viceversa, así como el
balanceo de carga en las interfaces WAN y la priorización de paquetes.
1.3.
Gestión de red
La
gestión de acuerdo con Marín-González y Pérez-González (2021), “es vital para
funcionar de forma eficiente y generar estrategias para participar de la
compartición de información y conocimiento” (p.163). En ese sentido, la gestión
de red trata la planificación, organización, supervisión y el control de
elementos de comunicaciones, con el fin de garantizar un adecuado nivel de
servicio, y de acuerdo con un determinado costo. Los objetivos principales de esta
gestión consisten en mejorar la disponibilidad
y el rendimiento de los elementos del sistema, así como incrementar su
efectividad (Martí, 1999).
1.4.
Sistemas de gestión de red
Un
sistema de gestión de red, es un conjunto de herramientas para monitorizar y
controlar la red, de forma integrada. Consiste en la incorporación incremental
de hardware y software implementado entre componentes de red existentes (Stanllings,
2004). En ese sentido, el software
que se utiliza para llevar a cabo las tareas de gestión de red reside en los
computadores, así como en los procesadores de comunicaciones (por ejemplo,
conmutadores de red y encaminadores).
Asimismo,
sostiene Stanllings (2004), que un sistema de gestión de red está diseñado para
que la red entera aparezca como una arquitectura unificada, con direcciones y
etiquetas asignadas a cada punto, así como a los atributos específicos de cada
elemento y cada enlace conocidos por el sistema. Los elementos activos de la
red proporcionan al centro de control de red una realimentación regular de
información de estado.
1.5.
Calidad de Servicio (QoS)
La Calidad de
Servicio es el rendimiento de extremo a extremo de los servicios electrónicos
tal como lo percibe el usuario final. Los
principales parámetros que una red con calidad de servicio debe vigilar que no
lleguen a degradar la comunicación son el jitter,
el retardo y la pérdida de paquetes a fin de garantizar cierto nivel de calidad
(Chauca, 2016), a continuación se describe las principales fórmulas relacionadas
a la gestión del QoS, o factores que afectan la calidad de una red.
a. Ancho de banda
mínimo
El
factor más conocido de una red es el ancho de banda, que “es una medida de la
capacidad disponible en un enlace de red, es decir, la capacidad de un enlace”
(Marketing MercadoIT, 2017, párr.3); que generalmente, se mide en bits por segundo (bps). En ese sentido, el ancho de
banda mínimo, se refiere a la mínima cantidad del ancho de banda requerida por
el flujo de una aplicación; por lo cual, es necesario especificar el intervalo
de tiempo para la medición del mismo, puesto que
diferentes intervalos de medición pueden producir diferentes resultados
(Chauca, 2016). Asimismo, de
acuerdo con Padilla (2007), esta
relacionado con la cantidad mínima de ancho de banda necesaria por el
flujo de la aplicación.
“Aplicando la
fórmula tiempo de transferencia = tamaño del archivo / ancho de banda
(T=Tm/AB), un administrador de red puede estimar varios de los importantes
componentes del rendimiento de una red” (Cisco
Systems, 2005, p.42). De lo antes mencionado, es posible despejar la formula
con lo que se tiene la ecuación (1) del Ancho de Banda:
Donde: AB= Ancho de Banda “Megabits
por segundo” (Mbps); Tm= Tamaño del Archivo (Mb); y, T= Tiempo de transferencia
(s).
b. Retardo (Delay)
También
conocido como latencia, “el retraso se refiere al tiempo que tarda un paquete
en llegar del remitente al receptor” (Marketing MercadoIT, 2017, párr.4); por
lo tanto, mientras más demora, más lenta “parece” la red. La latencia
generalmente se mide en milisegundos (ms). Según Padilla (2007), el retardo
requerido puede ser especificado como el promedio de los mismos (retardo medio),
o bien por el retardo del peor caso. Así, la demora que un paquete experimenta
tiene tres componentes: Retardo de propagación, de transmisión, y de
procesamiento de retardos que experimenta un paquete. Con la finalidad de obtener
un parámetro que ayude a determinar el tiempo que los paquetes tardan en su
transmisión, se ha realizado la siguiente ecuación (2) (Vega et al., 2019):
Donde: Dprom=
Retardo promedio (ms); L= Longitud del paquete (bits); y, C= Tasa de
transmisión del paquete (bps).
c. Variación de retardo (Jitter)
De acuerdo con Marketing MercadoIT (2017), se refiere a “una medida
de la variación en el retraso entre paquetes” (párr.5). Por ejemplo, si un
paquete tarda 30 ms en llegar del punto A al punto B (eso es retraso), y otro
paquete tarda 40 ms en llegar del mismo punto A al punto B, entonces la
fluctuación entre ellos es de 10 ms (es decir, 40 ms – 30 ms). Por lo
tanto, el jitter especifica la máxima
diferencia entre el más largo y el más corto retardo o retraso que un paquete
experimenta. En cualquier caso, la variación de retardo no debería ser más
larga que el retardo del peor caso, ni tampoco que el retardo de procesamiento (Padilla,
2007). Para calcular el valor del jitter
o variación del retardo se consideró la siguiente ecuación (3), extraída desde
el manual de la herramienta de inyección del tráfico D-ITG (Vega et al., 2019).
Donde: Jprom
= Jitter promedio (ms); Di = Retardo promedio (ms); y, n = Número de retardos.
Por su parte, la Unión
Internacional de Telecomunicaciones (UIT, 2003) hace referencia al rango de
valores en milisegundos para los tipos de conexión, como por ejemplo para
llamada de voz sobre IP, o streaming
de audio o video, siendo aceptable un rango no mayor a 150 milisegundos, así
como para aplicaciones de correo electrónico u otros 400 milisegundos, tal como
se aprecia en el Cuadro 1.
Cuadro
1
Valores de retardo de una
comunicación
|
Rango (ms) |
Descripción |
|
0-150 |
Aceptable para las aplicaciones más
comunes (llamada de voz, por ejemplo). |
|
150-400 |
Aceptable para ciertas aplicaciones,
se requiere cuidado para garantizar la satisfacción del usuario. |
|
Sobre 400 |
Inaceptable para la mayoría de
aplicaciones. |
Fuente: Elaboración propia, 2021 con base en Chauca (2016).
d. Pérdida de paquetes (Loss)
“A
medida que los paquetes “viajan” a través de una red, algunos de ellos pueden
perderse, es decir, no llegar a su destino” (Marketing MercadoIT, 2017,
párr.6). En ese sentido, la
pérdida de paquetes es medida por el porcentaje de éstos que no llegan a su
destino, lo cual es un gran problema en las redes porque los errores de
transmisión pueden dañar los bits y
retardar la transmisión. Esta pérdida puede producirse por errores en alguno de
los equipos que proveen conectividad a la red o por sobrepasar la capacidad de
algún buffer, algún equipo, o
aplicación en momentos de congestión, para lo cual se aplica la ecuación (4) (Chauca,
2016).
Donde: Tp=
Tasa de pérdida de paquetes (%); Ps= Paquetes enviados; y, Pr= Paquetes
recibidos.
Como ya se
mencionó anteriormente, con QoS, el ancho de banda puede ser utilizado de
manera más eficiente a través de distintas redes como: LAN, WLAN y WAN; en el Cuadro
2, se muestran los requerimientos de calidad de servicio de las diferentes
aplicaciones.
Cuadro 2
Requerimientos de
calidad de servicio de las aplicaciones
|
Aplicación |
Fiabilidad |
Retardo |
Jitter |
Ancho de banda |
|
Correo electrónico |
Alta * |
Alto |
Alto |
Bajo |
|
Transferencia de archivos |
Alta * |
Alto |
Alto |
Medio |
|
Acceso web |
Alta * |
Medio |
Alto |
Medio |
|
Login remoto |
Alta * |
Medio |
Medio |
Bajo |
|
Audio bajo demanda |
Medio |
Alto |
Medio |
Medio |
|
Video bajo demanda |
Media |
Alto |
Medio |
Alto |
|
Telefonía |
Media |
Bajo |
Bajo |
Bajo |
|
Video conferencia |
Media |
Bajo |
Bajo |
Alto |
Fuente: Elaboración propia, 2021 con base en Chauca (2016).
2. Modelo de gestión
de tráfico de red
El modelo de
gestión de tráfico, se diseñó basado en la metodología Top Down de Cisco, el análisis de requerimientos fue evaluar el
entorno de las redes de datos recopilando toda la información necesaria sobre
el tráfico de datos desde la LAN hacia la WAN. Se aplicó instrumentos como el
IPERF para la medición de la tasa de transferencia; prueba Ping para evaluar el retardo (delay)
y la pérdida (loss); y finalmente, un
test de velocidad para contar con el
reporte de la variación del retardo (jitter);
la aplicación de los instrumentos permitió ver que los valores de los
parámetros antes mencionados están por debajo de lo esperado en una red de
datos a través de medios guiados (par de cobre).
Posterior al
recojo de información, la tabulación de los datos y la evaluación de los
mismos, se constató las condiciones básicas de conexión física (hardware), segmentos de red (WAN, LAN y
Circuito de Cámaras CAM), ancho de banda contratado y las políticas de acceso a
internet, identificando problemas en
la aplicación de las políticas de acceso a internet
de los host, las mismas que en
algunos casos formaban bucles que provocaban perdida de paquetes, así también
el tráfico que circula por la interface WAN (Ether1) del Router Board Mikrotik, además de políticas aplicadas por el
proveedor de servicio de acceso a internet.
Las políticas
contempladas en el contrato con el proveedor, consideran la penalización por
tráfico concurrente por la dirección IP Pública reduciendo la tasa de
transferencia de datos, además que los puertos ethernet del Router de
Claro vienen funcionando a 100Mbps, pero en modo half duplex, lo cual hace que todas las peticiones realizadas por
una sola interface queden en cola aumentando la percepción de lentitud del
acceso a internet.
De igual manera,
la fase de Diseño Lógico se orientó en hacer uso de todos los recursos
disponibles para el acceso a internet,
en esta fase, se consideró hacer uso ya no de solo una dirección IP pública,
sino del total de las direcciones IP públicas (05 IP públicas), priorizando su
uso en función a la importancia de los host
y su relación al acceso a internet;
considerando ese escenario, se hizo uso de dos Router Board Mikrotik, un Mikrotik
asignado a la primera IP pública para los servidores, gerencias y áreas
críticas (ver Figura I).
Fuente: Elaboración propia, 2021.
Figura I:
Modelo de red para servidores y gerentes
El segundo Mikrotik, tiene asignadas las otras
cuatro direcciones IP públicas para los usuarios con menor prioridad de acceso
a internet, estas cuatro direcciones IP
públicas trabajan en balanceo de carga con una configuración personalizada para
compartir el mismo Gateway o Puerta
de Enlace, este balanceo de carga debe considerar la priorización del tráfico
de salida según la dirección de origen (SRC Address),
esto para garantizar que no existan pérdida de paquetes cuando se requiere
conectar a servidores que necesitan un enlace por la misma ruta como se puede
observar en la Figura II; las otras configuraciones de balanceo de carga, por
ejemplo “por dirección” (both addresses)
o “por puertos” (both ports), no se
adecuan a un entorno donde la conexión debe ser permanente por una misma ruta (IP
pública).
Fuente: Elaboración propia, 2021.
Figura II:
Modelo de red para usuarios y circuito de cámaras
Así mismo, nótese
en las Figuras I y II, que tanto el Switch
LAN y el sistema de radio enlace del mismo segmento, son compartidos para todo
el sistema de red, solo se hace el redireccionamiento a la puerta de enlace
correspondiente según la prioridad de usuario ya definida anteriormente.
En cuanto a la validación
del diseño lógico, se realizó mediante la configuración y pruebas de
segmentación de red (ver Figura III); asignación de Gateway para las interfaces WAN (ver Figura
IV); así como el balanceo de carga (ver Figura V).
Fuente:
Elaboración propia, 2021.
Figura
III:
Configuración y pruebas de segmentación de red
Fuente: Elaboración propia, 2021.
Figura IV:
Asignación de Gateway para las
interfaces WAN
Fuente: Elaboración propia, 2021.
Figura V:
Balanceo de carga
3. Hipótesis
H1:
Un modelo de gestión de red influye significativamente en la gestión de la tasa
de transferencia (throughput) WAN del
acceso a internet en la EPS EMAPAT
S.A. 2021.
H2:
Un modelo de gestión de red influye significativamente en la gestión del
retardo (delay) WAN del acceso a internet en la EPS EMAPAT S.A. 2021.
H3:
Un modelo de gestión de red influye significativamente en la gestión de la
variación del retardo (jitter) WAN
del acceso a internet en la EPS
EMAPAT S.A. 2021.
H4:
Un modelo de gestión de red influye significativamente en la gestión de la
pérdida (loss) WAN del acceso a internet en la EPS EMAPAT S.A. 2021.
En la Figura VI,
se puede observar la relación entre la dimensión Gestión de trafico de red y
cada uno de los indicadores de la dimensión Calidad de Servicio “QoS” WAN, los
cuales son: Gestión de tasa de transferencia, gestión del retardo, gestión de
la variación del retardo, y gestión de la pérdida.
Fuente: Elaboración propia, 2021.
Figura VI: Relacion de variables
4. Metodología
El estudio fue
realizado desde un enfoque cuantitativo, con diseño experimental, de tipo aplicada con nivel explicativo mediante el
método deductivo. La población para la
presente investigación tiene en consideración a todos los equipos de cómputo de
la EPS EMAPAT S.A., que hacen un total de 120 equipos de cómputo, entre
estaciones de trabajo y servidores de la empresa prestadora de servicios de
agua potable; el muestreo fue no probabilístico o determinístico,
obteniendo como muestra la totalidad de servidores (05), los equipos de cómputo
de los gerentes de área y usuarios críticos (11), que hacen un total de 16 host.
Estos equipos
fueron seleccionados teniendo en consideración que los servidores deben estar
en línea 24/7/365, los gerentes de área y usuarios críticos, requieren estar
conectados para realizar operaciones referentes al Core del negocio, el
resto de los host no fueron
considerados, puesto que no es importante que accedan a internet; pues los host
de las secretarias, solo requieren enviar correo electrónico institucional, el
mismo que no se ve afectado por problemas con QoS; mientras que los demás
usuarios por el tipo de labor que realizan (atención al cliente), no deben
contar con acceso a internet pues
esto repercute negativamente en la atención a los usuarios.
Los instrumentos
de recolección de datos utilizados, fueron 04 fichas de observación para la
recolección de datos, los mismos que fueron validado por 3 expertos en el área;
luego se realizó un pre test y un post test, con la finalidad de hacer el
levantamiento de información referente a cada uno de los indicadores de la
variable dependiente que son: Tasa de transferencia, retardo, variación del
retardo y pérdida, antes y después de implementar el Modelo de Gestión de
Tráfico de Red.
5. Resultados y discusión
5.1. Resultados descriptivos
La Tabla 1, muestra que inicialmente una tasa de transferencia de 647,25
kbps, luego de la aplicación del Modelo de gestión de tráfico de red, presenta
una tasa de transferencia de 4.592,19 kbps, evidenciando un incremento de 3.944,94
kbps respecto a 1.317,69 ms con respecto al pre test, el cual representa
una mejora del 609,49%.
Tabla 1
Resultados descriptivos de la
variable 1: Tasa de transferencia
|
HOST |
Gestión de la
Tasa de Transferencia |
|
|
Tasa de
Transferencia |
||
|
Expresado en
Kbps |
||
|
SIN MODELO DE
GESTION DEL TRAFICO DE RED |
CON MODELO DE
GESTION DEL TRAFICO DE RED |
|
|
SERVIDOR SIINCO |
652 |
4.820 |
|
SERVIDOR SIINCO WEB |
650 |
4.605 |
|
SERVIDOR AVALON |
651 |
4.820 |
|
SERVIDOR
ANTIVIRUS |
649 |
4.820 |
|
SERVIDOR VISA |
586 |
3.315 |
|
PC Gerencia
General |
659 |
4.710 |
|
PC Administración |
651 |
4.710 |
|
PC Logística |
652 |
4.720 |
|
PC
Planificación y Presupuesto |
653 |
4.805 |
|
PC Gerencia
Comercial |
647 |
4.710 |
|
PC Operaciones |
653 |
4.280 |
|
PC Personal |
659 |
4.820 |
|
PC Control
Interno |
645 |
4.610 |
|
PC Imagen
Institucional |
649 |
4.400 |
|
PC Asesoría
Legal |
651 |
4.720 |
|
PC Tecnología
de la Información |
649 |
4.610 |
|
Promedio % |
647,25 |
4.592,19 |
Fuente: Elaboración propia, 2021.
Asimismo, la Tabla 2 muestra los resultados respecto al “Retardo” de envío
y recepción de paquetes (delay) que, inicialmente se encontraba en 1.405,13
ms, luego de la aplicación del Modelo de gestión de tráfico de red, se
encuentra en 87,44 ms, evidenciando una disminución de 1.317,69 ms con respecto
al pre test, el cual representa una mejora del 93,77%.
Tabla 2
Resultados descriptivos de la variable
2: Retardo
|
HOST |
Gestión del
Retardo (Delay) |
|
|
Retardo (Delay) |
||
|
Expresado en ms |
||
|
SIN MODELO DE
GESTION DEL TRAFICO DE RED |
CON MODELO DE
GESTION DEL TRAFICO DE RED |
|
|
SERVIDOR SIINCO |
1.500 |
88 |
|
SERVIDOR SIINCO WEB |
1.450 |
87 |
|
SERVIDOR AVALON |
1.200 |
89 |
|
SERVIDOR
ANTIVIRUS |
1.358 |
86 |
|
SERVIDOR VISA |
1.465 |
91 |
|
PC Gerencia
General |
1.487 |
91 |
|
PC
Administración |
1.320 |
90 |
|
PC Logística |
1.256 |
86 |
|
PC
Planificación y Presupuesto |
1.469 |
87 |
|
PC Gerencia
Comercial |
1.478 |
82 |
|
PC Operaciones |
1.309 |
89 |
|
PC Personal |
1.436 |
84 |
|
PC Control
Interno |
1.496 |
87 |
|
PC Imagen
Institucional |
1.480 |
87 |
|
PC Asesoría
Legal |
1.429 |
88 |
|
PC Tecnología
de la Información |
1.349 |
87 |
|
Promedio |
1.405,13 |
87,44 |
Fuente: Elaboración propia, 2021.
Por su parte, en la Tabla 3 se aprecian los resultados respecto a la “Variable
del Retardo o Jitter”, que durante el pre test se encontraba en
60 ms, luego de implementar el Modelo de gestión de tráfico de red, el post
test reflejo 0,49 ms, lo cual representa una disminución de 59,51 ms representando
una mejora del 99,12%. Por lo cual, es factible implementar el monitoreo en
tiempo real del circuito de cámaras, el mismo que ayuda a la alta dirección en
la toma de decisiones, así como para las áreas operativas, pues podrán tomar
acciones en tiempo real ante un eventual percance, sea en la producción de agua
u otro.
Tabla 3
Resultados descriptivos de la
variable 3: Variación del retardo
|
HOST |
Gestión de la
Variación del Retardo (Jitter) |
|
|
Variación del
Retardo (Jitter) |
||
|
Expresado en ms |
||
|
SIN MODELO DE
GESTION DEL TRAFICO DE RED |
CON MODELO DE
GESTION DEL TRAFICO DE RED |
|
|
SERVIDOR SIINCO |
68 |
0,40 |
|
SERVIDOR SIINCO WEB |
60 |
0,38 |
|
SERVIDOR AVALON |
65 |
0,50 |
|
SERVIDOR
ANTIVIRUS |
59 |
0,52 |
|
SERVIDOR VISA |
50 |
0,42 |
|
PC Gerencia
General |
56 |
0,43 |
|
PC
Administración |
58 |
0,47 |
|
PC Logística |
64 |
0,46 |
|
PC Planificación
y Presupuesto |
52 |
0,51 |
|
PC Gerencia
Comercial |
67 |
0,56 |
|
PC Operaciones |
63 |
0,58 |
|
PC Personal |
58 |
0,54 |
|
PC Control
Interno |
67 |
0,50 |
|
PC Imagen
Institucional |
52 |
0,69 |
|
PC Asesoría
Legal |
62 |
0,47 |
|
PC Tecnología
de la Información |
59 |
0,44 |
|
Promedio |
60,00 |
0,49 |
Fuente: Elaboración propia, 2021.
De igual manera, la Tabla 4 muestra los resultados respecto a la pérdida
de paquetes, el pre test muestra una media de 9,88 paquetes perdidos,
luego de la aplicación del Modelo de gestión del tráfico de red la media de
pérdida bajo a 1,5 paquetes perdidos, se puede visualizar que se ha disminuido
en 8,38 paquetes perdidos en promedio, lo cual significa una mejora del 84,82%
en la gestión de perdida de paquetes.
Tabla 4
Resultados descriptivos de la
variable 4: Pérdida
|
HOST |
Gestión de la
Perdida (Loss) |
|
|
Pérdida (Loss) |
||
|
Expresado en
número de paquetes |
||
|
SIN MODELO DE
GESTION DEL TRAFICO DE RED |
CON MODELO DE
GESTION DEL TRAFICO DE RED |
|
|
SERVIDOR SIINCO |
18 |
2 |
|
SERVIDOR SIINCO WEB |
5 |
1 |
|
SERVIDOR AVALON |
8 |
1 |
|
SERVIDOR ANTIVIRUS |
9 |
2 |
|
SERVIDOR VISA |
4 |
1 |
|
PC Gerencia
General |
6 |
2 |
|
PC
Administración |
9 |
2 |
|
PC Logística |
8 |
1 |
|
PC
Planificación y Presupuesto |
8 |
1 |
|
PC Gerencia
Comercial |
13 |
2 |
|
PC Operaciones |
8 |
2 |
|
PC Personal |
13 |
0 |
|
PC Control
Interno |
17 |
3 |
|
PC Imagen
Institucional |
9 |
1 |
|
PC Asesoría
Legal |
12 |
2 |
|
PC Tecnología
de la Información |
11 |
1 |
|
Promedio |
9,88 |
1,50 |
Fuente: Elaboración propia, 2021.
5.2. Resultados
Inferenciales
Con la finalidad de realizar las pruebas estadísticas, el estudio
planteo las siguientes hipótesis:
a. Hipótesis especifica 1
Hipótesis Nula: El
promedio de la tasa de transferencia WAN de la red actual es mayor que el
promedio de la tasa de transferencia WAN con modelo de gestión de tráfico de
red. Ho = Uttwanra > Uttwanmgtr.
Hipótesis Alterna: El
promedio de la tasa de transferencia WAN de la red actual es menor o igual que
el promedio de la tasa de transferencia WAN con Modelo de gestión de servicios
de red. H1 = Uttwanra <= Uttwanmgtr.
Se considero el nivel de significancia α=0.05. Asimismo, se realizó la
prueba de normalidad con Shapiro Wilk (<30 Host), dando como
resultado que los datos no provienen de una distribución normal, por esta razón
se eligió el estadístico T-Student para la decisión estadística,
obteniendo como resultado lo evidenciado en la Tabla 5.
Tabla 5
Prueba de muestras emparejadas: Gestión de la tasa
de transferencia
|
|
Diferencias
emparejadas |
t |
gl |
Sig. (bilateral) |
||||
|
Media |
Desviación
estándar |
Media de error
estándar |
95% de intervalo
de confianza de la diferencia |
|||||
|
Inferior |
Superior |
|||||||
|
Tasa de transferencia sin modelo – Tasa de transferencia con modelo |
-3.944,938 |
358,452 |
89,613 |
-4.135,943 |
-3.753,932 |
-44,022 |
15 |
,000 |
Fuente: Elaboración
propia, 2021.
Dado que Pvalor= 0,000; y, por lo cual, Pvalor<0,05 se rechaza la
hipótesis nula. Por lo tanto: Se rechaza la hipótesis nula Ho y se acepta la
hipótesis alterna H1, lo que significa que el promedio de la tasa de transferencia
WAN de la red actual es menor o igual que el promedio de la tasa de transferencia
WAN con el Modelo de gestión de servicios de red.
b. Hipótesis especifica 2
Hipótesis Nula: El
promedio del retardo WAN de la red actual es menor que el promedio del retardo
WAN con modelo de gestión de tráfico de red. Ho = Urwanra < Urwanmgtr.
Hipótesis Alterna: El
promedio del retardo WAN de la red actual es mayor o igual que el promedio del
retardo WAN con modelo de gestión de tráfico de red. H1 = Urwanra >=
Urwanmgtr.
Se considero el nivel de significancia α=0,05. En ese sentido, se
realizó la prueba de normalidad con Shapiro Wilk (<30 Host),
dando como resultado que los datos no provienen de una distribución normal, por
esta razón se eligió el estadístico T-Student para la decisión
estadística, obteniendo los resultados evidenciados en la Tabla 6.
Tabla 6
Prueba de muestras emparejadas: Gestión del retardo
|
|
Diferencias
emparejadas |
t |
gl |
Sig. (bilateral) |
||||
|
Media |
Desviación
estándar |
Media de error
estándar |
95% de intervalo
de confianza de la diferencia |
|||||
|
Inferior |
Superior |
|||||||
|
Retardo sin modelo – Retardo con modelo |
1.317,688 |
94,235 |
23,559 |
1.267,473 |
1.367,902 |
55,932 |
15 |
,000 |
Fuente: Elaboración
propia, 2021.
Por cuanto el resultado Pvalor=0.000;
y dado que Pvalor<0.05, entonces se rechaza la hipótesis nula. Por lo tanto,
se rechaza la hipótesis nula Ho y se acepta la hipótesis alterna H1, lo cual
indica que el promedio del retardo WAN de la red actual es mayor o igual que el
promedio del retardo WAN con modelo de gestión de tráfico de red.
c. Hipótesis especifica 3
Hipótesis Nula: El
promedio de la variación del retardo WAN de la red actual es menor que el
promedio del retardo WAN con modelo de gestión de tráfico de red. Ho = Uvrwanra
< Uvrwanmgtr.
Hipótesis Alterna: El
promedio de la variación del retardo WAN de la red actual es mayor o igual que
el promedio del retardo WAN con modelo de gestión de tráfico de red. H1 =
Uvrwanra >= Uvrwanmgtr.
Se considero el nivel de significancia α=0.05. al respecto, se realizó
la prueba de normalidad con Shapiro Wilk (<30 Host), dando
como resultado que los datos no provienen de una distribución normal, por esta
razón se eligió el estadístico T-Student para la decisión estadística,
obteniendo como resultado lo que se aprecia en la Tabla 7.
Tabla 7
Prueba de muestras emparejadas: Gestión de la
variación del retardo
|
|
Diferencias
emparejadas |
t |
gl |
Sig. (bilateral) |
||||
|
Media |
Desviación
estándar |
Media de error
estándar |
95% de intervalo
de confianza de la diferencia |
|||||
|
Inferior |
Superior |
|||||||
|
Variación del retardo sin modelo – Variación del retardo con modelo |
18,68750 |
23,18827 |
5,79707 |
6,33134 |
31,04366 |
3,224 |
15 |
,006 |
Fuente: Elaboración
propia, 2021.
Dado que el resultado arrojado fue Pvalor=0.006, siendo Pvalor<0.05
se rechaza la hipótesis nula. Por lo tanto, se rechaza la hipótesis nula Ho y se
acepta la hipótesis alterna H1, lo cual evidencia que el promedio de la variación
del retardo WAN de la red actual es mayor o igual que el promedio del retardo
WAN con modelo de gestión de tráfico de red.
d. Hipótesis especifica 4
Hipótesis Nula: El
promedio de pérdida de paquetes WAN de la red actual es menor que el promedio
de pérdida de paquetes WAN con modelo de gestión de tráfico de red. Ho =
Uppwanra ≥ Uppwanmgtr.
Hipótesis Alterna: El
promedio de pérdida de paquetes WAN de la red actual es mayor o igual que el
promedio de pérdida de paquetes WAN con modelo de gestión de tráfico de red. H1
= Uppwanra < Uppwanmgtr.
Se considero el nivel de significancia α=0.05. Así, se realizó la
prueba de normalidad con Shapiro Wilk (<30 Host), dando como
resultado que los datos no provienen de una distribución normal, por esta razón
se eligió el estadístico T-Student para la decisión estadística,
obteniendo como resultado lo que se muestra en la Tabla 8.
Tabla 8
Prueba de muestras emparejadas: Gestión de la
pérdida de paquetes
|
|
Diferencias
emparejadas |
t |
gl |
Sig. (bilateral) |
|||||
|
Media |
Desviación
estándar |
Media de error
estándar |
95% de intervalo
de confianza de la diferencia |
||||||
|
Inferior |
Superior |
||||||||
|
Pérdida sin modelo – Pérdida con modelo |
8,375 |
3,649 |
,912 |
6,430 |
10,320 |
9,180 |
15 |
,000 |
|
Fuente: Elaboración
propia, 2021.
En virtud que se obtuvo como resultado Pvalor=0.000 y que el mismo Pvalor<0.05,
se rechaza la hipótesis nula. Por lo tanto, se Rechaza la hipótesis nula Ho y se
acepta la hipótesis alterna H1, lo cual significa que el promedio de pérdida de
paquetes WAN de la red actual es mayor o igual que el promedio de pérdida de paquetes
WAN con modelo de gestión de tráfico de red.
De acuerdo con todos los resultados
obtenidos, se tiene que según Ramos (2019) en su tesis: Modelo de red con
tecnología MPLS para la mejora de la calidad de servicio en la red WAN de la
Universidad Nacional de Huancavelica, obtiene como tasa de transferencia promedio
243,97 kbps luego de su post test, en comparación al resultado de la
presente investigación, en la cual se obtiene una tasa de transferencia
promedio de 4.592,19 kbps luego del post
test, se puede afirmar que se obtiene
4.348,22 kbps más de tasa de transferencia promedio.
En el indicador Gestión del Retardo, Ramos
(2019) obtiene como valor 69,73 ms luego del post test, en comparación al resultado de la presente investigación
que evidencia una gestión del retardo promedio de 87,44 ms luego del post test, se puede aseverar que obtiene
17,71 ms menos de retardo promedio.
Con respecto a la Gestión de la
Variación del Retardo, Ramos (2019) obtiene como valor 12,03 ms luego del post test, en comparación al resultado
de la presente investigación, en la cual se aprecia una gestión del retardo
promedio de 0,49 ms luego del post test,
con lo cual se puede evidenciar que se obtiene 11,54 ms menos de variación de retardo
promedio.
Conclusiones
Se concluye que, el despliegue de un Modelo de gestión de tráfico de red
en las entidades públicas o privadas, basado en balanceo de carga y
priorización de tráfico, maximiza el uso de los recursos de redes y acceso a Internet; así mismo, minimiza los gastos
en la contratación de planes con mayor ancho de banda.
El diseño de un
modelo de gestión de tráfico de red ayuda a mejorar significativamente la gestión
de la tasa de transferencia de un pre test
de 647,25 kbps a un post test de 4.592,19
kbps, incrementándose en 3.944,94 kbps, el cual representa una mejora del 609,49%, esto
permitirá implementar más servicios como es posible, tales como VPN (Red
Privada Virtual), VoIP, VLAN, sistemas
de video vigilancia IP, video conferencias, entre otros facilitando el teletrabajo y mejorando la gestión
del ancho de banda.
De igual
manera, el diseño de un Modelo de gestión de tráfico de red ayuda a mejorar
significativamente la gestión del retardo de paquetes (Delay), disminuyendo de 1.405,13 ms en el pre test a 87,44 ms luego del post
test, reduciendo en 1.317,69 ms el Delay,
el cual representa
una mejora del 93,77%, permitiendo la estabilidad de la red y el uso de
servicios como streaming, telefonía sobre IP y otros.
Asimismo, el
diseño de un Modelo de gestión de tráfico de red ayuda a mejorar elocuentemente
la gestión de la variación del retardo de paquetes (Jitter), disminuyendo de 60 ms en el pre test a 0,49 ms luego del post
test, reduciendo en 59,51 ms el Jitter,
representando
una mejora del 99,12%, lo cual evita la lentitud en las conexiones a internet
optimizando la fluidez de la transmisión de datos de las aplicaciones que hacen
uso del mismo.
Finalmente, el
diseño de un modelo de gestión de tráfico de red ayuda a mejorar
significativamente la gestión de la pérdida de paquetes (Loss), disminuyendo de 9,88 paquetes perdidos en promedio en el pre
test a 1,50 paquetes perdidos
promedio luego del post test,
reduciendo en 8,38 los mismos, lo
cual representa una mejora del 84,82%, permitiendo la mejora de la percepción
de velocidad de acceso a internet puesto que se evita el reenvió de
paquetes. Los hallazgos encontrados evidencian una notable mejoría en la
calidad de servicio “QoS” WAN de la empresa prestadora del servicio de agua
potable en Tambopata-Perú, mediante la gestión de tráfico de red.
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Valverde, I. M. (2019). QoS en redes de
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Investigación y Desarrollo Profesional.
* Ingeniero
de Sistemas y Computo. Docente en la Universidad Nacional Amazónica de
Madre De Dios, Perú. E-mail: mormachea@unamad.edu.pe
ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3537-294X
** Doctor en
Sistemas de Ingeniería. Docente en la Universidad Nacional de
Huancavelica, Perú. E-mail: carlos.almidon@unh.edu.pe
ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1055-9724
*** Doctor en
Sistemas de Ingeniería. Docente en la Universidad Continental, Perú. E-mail: wvicente@continental.edu.pe
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6322-3525
**** Magister en Gerencia en Tecnologías de
Información y Comunicación. Docente en la Universidad Nacional de Huancavelica, Perú. E-mail: luis.pacheco@unh.edu.pe ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7818-1724
Recibido: 2021-11-09 · Aceptado: 2022-01-26