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Network measurement laboratory

01QWPBG

A.A. 2019/20

Course Language

English

Course degree

Master of science-level of the Bologna process in Communications And Computer Networks Engineering - Torino

Course structure
Teaching Hours
Lezioni 15
Esercitazioni in laboratorio 45
Teachers
Teacher Status SSD h.Les h.Ex h.Lab h.Tut Years teaching
Mellia Marco Professore Ordinario ING-INF/03 15 0 25 0 4
Teaching assistant
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Context
SSD CFU Activities Area context
ING-INF/03 6 B - Caratterizzanti Ingegneria delle telecomunicazioni
2018/19
The course is taught in English. L'insegnamento presenta contenuti di tipo prettamente sperimentale, e permette agli studenti di applicare le nozioni apprese negli insegnamenti dei corsi precedenti, fornendo competenze sperimentali nel settore delle reti di telecomunicazione e di Internet in particolare. Gli studenti lavoreranno in laboratorio, dove saranno proposte esercitazioni di laboratorio atte a sperimentare metodologie di misura del traffico in internet, utilizzando sia analizzatori di traffico, sia generatori di traffico sintetico.
This is a laboratory and experimental course in the field of Internet traffic measurements. Most of the classes are given in laboratories, with few introductory lessons for each field. Students will have to setup experiments to run active or passive measurement tools in real networks, and to apply methodologies learned in previous classes, or that will be explained during the course. Both passive traffic analysers, and active traffic generators will be used to characterise the network and control the load. During the course, students will face lab sessions of increasing complexity, maturing a critical approach and scientific methodology toward the understanding of complex systems such as computer networks are. Students will learn how to use Linux systems, how to configure the network, and how to properly use machine learning approaches using Python, and Scikit-learn in particular.
1. Conoscenza del funzionamento e configurazione di reti LAN e WAN. 2. Conoscenze concernenti l’analisi dei protocolli Internet, con attenzione a IP, TCP, UDP, HTTP, DNS 3. Conoscenza dei problemi di prestazione in reti LAN e WAN – misure di ritardo e velocità di trasferimento 4. Capacità di processare trace reali di traffico e di estrarre informazioni utili per identificare sia problemi di prestazioni, sia le possibili cause all’origine di un problema. Il raggiungimento degli obiettivi formativi sarà verificato tramite la redazione di relazioni di laboratorio e discussione orale delle stesse alla fine del corso.
1. Detailed knowledge of the analysis of Internet protocols like IP, TCP, UDP, HTTP, DNS. 2. Detailed understanding of performance related problems in local and wide area networks – Delay and Throughput measurements 3. Ability to process real traffic traces and to extract information related to both performance and troubleshooting issues from actual traces. 4. Ability to use Machine Learning tools to solve some classic problems, e.g., using Python and Scikit-learn to solve traffic classification problems. The ability to apply the gained knowledge will be verified by the preparation of lab reports, and that will be discussed during an oral examination at the end of the course.
Gli studenti devono avere ottima conoscenza del funzionamento della rete Internet, e dei protocolli in essa utilizzata. In particolare, gli studenti devono conoscere il funzionamento delle reti locali (protocollo Ethernet IEEE 802.3 e WiFi IEEE 802.11, CSMA/CD, meccanismi di consegna diretta ed indiretta, interconnessione di reti locali), dei protocolli di livello rete (IP) e trasporto (TCP e UDP) comunemente usati in internet, protocolli di instradamento (RIP, OSPF), e a livello applicazione (DNS, HTTP, HTTPS, streaming multimediale, ecc.) Sono anche richieste conoscenze di modelli di traffico per reti dati (processo di Poisson, modelli Markoviani, test di ipotesi, calcolo degli intervalli di confidenza).
Students must have very good knowledge of the protocols and mechanisms normally used in the Internet. In particular, students must be familiar with LAN protocols (Ethernet IEEE 802.3, WiFi IEEE 802.3, CSMA/CD, direct and indirect delivery, LAN interconnections), of network (IP) and transport (TCP/UDP) protocols, and application layer protocols (DNS, HTTP, HTTPS, multimedia streaming protocols, etc.). Traffic models will be also used and students must be familiar with basic traffic modeling techniques (Poisson models, Markovian models, hypothesis tests, confidence interval evaluation).
Gli studenti avranno a disposizione dei PC, dotati di sistema operativo Linux. Tramite l'uso di switch Ethernet, gli studenti dovranno svolgere le diverse esperienze di laboratorio che verranno loro proposte. Ogni gruppo avrà a disposizione 3 PC per lo svolgimento delle esperienze di laboratorio. • Configurazione di host in rete locale, assegnazione di indirizzi IP e subnetting/supernetting (2 ore) • Richiamo al funzionamento di meccanismi di consegna diretta: protocollo ARP, comando ping. Analisi a livello applicazione (2 ore) • Analisi di traffico tramite sniffer di rete. Funzionamento dei protocolli TCP, UDP e HTTP (8 ore) • Misure di prestazioni di applicazioni di file transfer e impatto di ritardi e perdite di pacchetti (8 ore) • Misure di prestazioni per applicazioni di streaming multimediale e impatto di ritardi e perdite pacchetti (6 ore) • Configurazione di reti geografiche e algoritmi di routing RIP e OSPF (8 ore) • Analisi di tracce raccolte in reti operative e processamento delle stesse per estrarre informazioni utili (16 ore) • Modelli statistici e utilizzo di meccanismi di analisi dei dati per trovare correlazioni e possibili cause di malfunzionamenti da analisi di tracce dati (10 ore)
Students will work in groups of three people during the laboratories using PCs running Linux OS. Using Ethernet switches and WiFi Access Points, students will setup experiments configuring LANs. Each group of students will use 3 PCs -- one for student -- to generate and observe traffic. Real traffic traces will be used to allow students to deal with more realistic scenarios. • Configuration of hosts in Local Area Networks, IP addresses management, subnetting/supernetting (2 hours) • Traffic monitoring using sniffers in LAN: TCP, UDP and HTTP (6 hours) • Performance measurement for file transfers and impact of delay and packet losses (8 hours) • Performance measurement for file transfers in WiFi setup (6 hours) • Generation and analysis of network attacks using nmap (3 hours) • Analysis of traffic traces collected from real networks and development of post-processing tools using Python to extract information out of the raw data (15 hours) • Introduction to Machine Learning methods and Data Mining techniques and applications to traffic analysis to find correlations and solve classification problems (20 hours)
La maggioranza delle lezioni/esercitazioni si svolgerà in laboratorio. Gli studenti lavoreranno in gruppi di 3 persone. L'insegnamento prevede una preponderante attività di laboratorio e gli studenti svolgeranno le esperienze presso i laboratori didattici del Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni (LED) e/o presso i LAIB.
The course is organised in a number of laboratory activities on the topics of Internet and networks. Students will work in groups of three colleagues during labs. Students perform these laboratory activities at the the Basic Informatics Laboratory (LAIB), using additional devices like access points, switches, WiFi interfaces, etc. Student are welcome to use their own laptop, provided it can run a Unix/Linux operating system. Each laboratory will be introduced in classes, where the fundamentals of technologies and methodologies will be presented before applying them during the labs.
Sono disponibili dispense delle lezioni e delle esercitazioni, esempi di scritti di esame ed esercizi, i manuali e il materiale necessario per le esercitazioni di laboratorio e per lo svolgimento dei progetti. Tutto il materiale didattico è scaricabile da un sito web o attraverso il portale.
The teaching material will be made available by the class teacher on the Didattica web portal. Description of the lab experiments will be provided, and reference documentation will be available to students. No textbook is available. Students must be familiar with Internet protocol and applications which can be found for example in - A. Pattavina: Reti di telecomunicazioni, Mc.Graw-Hill (in Italian) - J.F. Kurose, K.W. Ross: Computer Networking: A Top-Down Approach Featuring the Internet, Pearson (in English)
Modalità di esame: prova orale obbligatoria; elaborato scritto individuale; elaborato scritto prodotto in gruppo;
Gli studenti sono tenuti a scrivere una relazione sulle alcune delle esperienze di laboratorio. Il contenuto delle stesse sarà indicato durante le lezioni dal docente. Ciascuna relazione sarà corretta e il voto (massimo 30 e lode) sarà proposto al gruppo. Ogni studente sarà chiamato ad una discussione orale vertente sulle tematiche riportate sulla relazione prodotta in cui dovrà dimostrare di aver acquisito il senso critico e le competenze richieste rispondendo alle domande teoriche e pratiche proposte dei docenti. Voto massimo dell’orale 30 e lode. La discussione orale deve essere sufficiente per poter superare l’esame. Il voto finale sarà una media pesata della valutazione della relazione di laboratorio (70%) e relativa discussione orale (30%). È possibile acquisire punti aggiuntivi con relazioni di approfondimento su argomenti specifici, o preparando appunti delle lezioni riutilizzabili negli anni successivi.
Exam: compulsory oral exam; individual essay; group essay;
Students will work in groups of three people. The evaluation involves three parts: GROUP REPORTS: Each group is required to write a group report on the selected laboratory experiences. The topics will be indicated during lessons by the professor. Reports must be prepared and uploaded on the didattica website by the deadline, which is the same as the day and time of the student registration for the exam (data scadenza prenotazione esame) for each exam session. The group report will be valid for all members of the group, and will be valid for one years. Group reports will be evaluated and all students in the same group will get the same mark. Group report evaluates the understanding of the experiments done during the laboratories, and the ability of the student to work in groups. INDIVIDUAL REPORT: Each student will have to prepare an individual report, that has to be uploaded as above by the same deadline of the student registration for the exam. The maximin grade for the group laboratory report is 30 cum laude. The individual report evaluates the understanding of the single student of the topics faced during the class. ORAL EXAM: Each student will be asked to discuss the content of the reports (both group and individual) during the oral exam. The oral exam is individual, and students will be asked to answer questions about both the practical and theoretical part of the course. The maximum grade for the oral exam is 30 cum laude. The oral part must be sufficient to pass the exam. The oral exam evaluates the contribution of each student to the group reports, and the understanding of the student of the course topics. FINAL VOTE: The final vote will be a weighted average between the evaluations of the group report (70%), the individual report (15%) and oral examination (15%).


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