El equipo de Edgio Labs y Proyectos Avanzados es un grupo de investigadores de sistemas y redes que exploran nuevas formas en las que podemos mejorar el rendimiento, la confiabilidad y las capacidades de la plataforma Edgio. En este artículo, daremos una visión general del equipo, sus antecedentes y algunas de nuestras principales áreas de enfoque, incluyendo algunos de nuestros trabajos anteriores. También discutiremos cómo abordamos los problemas de una manera que permita un diseño efectivo y pragmático. En los próximos artículos, proporcionaremos una inmersión profunda en algunos de nuestros trabajos en curso, pero, por ahora, comencemos las cosas con una visión general.
Quiénes somos
Kyriakos Zarifis es un científico investigador que se unió al equipo en 2019. Kyriakos recibió su doctorado en la Universidad del Sur de California en 2018, durante el cual se centró principalmente en las optimizaciones HTTP para redes de entrega de contenido (CDN). Actualmente, sus intereses de investigación incluyen mediciones de Internet y optimización de protocolos web a través de la red Edgio, el transporte y la capa de aplicaciones.
Liderando el equipo está Marcel Flores. Marcel fue originalmente pasante en el verano de 2014 y se unió al equipo a tiempo completo después de completar su doctorado en la Universidad Northwestern, con un enfoque en habilitar canales adicionales de comunicación en las redes existentes y mejorar el rendimiento de la red. En Edgio, ha explorado aún más las optimizaciones de la capa de transporte, las estrategias de gestión de tráfico a gran escala y las optimizaciones de caché.
Anant Shah, Arquitecto Principal, es un colaborador frecuente del equipo y sus proyectos. Los intereses de investigación de Anant incluyen mediciones de Internet a gran escala, análisis de enrutamiento y optimizaciones de tráfico. Su enfoque actual es optimizar y escalar los servicios de API de backend y el análisis de implementación automatizado. Anant recibió su doctorado en la Universidad Estatal de Colorado en 2018.
Nuestras áreas de enfoque
A lo largo de los años, al estudiar las necesidades de la infraestructura, el equipo ha encontrado que hay algunas áreas de enfoque que impulsan la mayoría de nuestros proyectos.
El primero de ellos es el estudio general de la medición de Internet y la comprensión de cómo la plataforma Edgio interactúa con el Internet más amplio. Esto incluye comprender las relaciones con diferentes redes de proveedores y cómo pueden utilizarse mejor para ofrecer la menor latencia y la mayor fiabilidad. Por ejemplo, proyectos pasados han explorado cómo hacerlo optimice los anuncios de anycast a través de una secuencia de experimentos controlados, cómo mejor mida los puntos comunes de fallo en nuestras rutas orientadas al cliente, O cómo aprovechar los anuncios públicos de protocolo de puerta de enlace de frontera (BGP) ofrecer alerta temprana de interrupciones en nuestra infraestructura y la infraestructura de la que dependemos. Otro trabajo ha considerado más directamente cómo medir los comportamientos a nivel de aplicación, explorando preguntas sobre cómo podemos estimar la experiencia de QoE de vídeo de los usuarios.
Otra área de enfoque ha sido la necesidad de optimizar los sistemas existentes en la infraestructura, entendiendo cómo podemos mejorar el rendimiento de los millones de transacciones diarias atendidas por la red. Este tipo de trabajo se deriva generalmente del examen de los cuellos de botella de rendimiento en las operaciones cotidianas de la red. Estos proyectos cubren una serie de componentes de pila: Ayudando a entender cómo fluyen los datos a través de nuestra infraestructura física, y qué tipos de control de congestión proporcionan el mejor rendimiento en diferentes condiciones. A nivel de aplicación, hemos trabajado para optimizar los sistemas para permitir un escalado automático más eficiente para la utilización del servidor y el rendimiento de la caché. En cada uno de estos proyectos, estamos especialmente enfocados en un enfoque experimental y basado en datos para el diseño y verificación de dichos sistemas.
Nuestra área de enfoque final es una visión de futuro, examinando cómo las capacidades de la red pueden ampliarse para ofrecer aún más rendimiento y confiabilidad. Con frecuencia, esto implica reimaginar partes de nuestra arquitectura, o entender cómo podemos unir nuestros sistemas existentes para desarrollar más sistemas de respuesta.
Nuestro enfoque
Fundamentalmente, el enfoque del Laboratorio está diseñado para ser pragmático: Centrándose en los desafíos que enfrentan los sistemas y la infraestructura hoy en día, pero trabajando para resolverlos de maneras que abran nuevas oportunidades en el futuro. La clave de este modelo es una estrategia de colaboración abierta en la que trabajamos directamente con otros equipos de ingeniería para comprender mejor los componentes del sistema que cada uno construye y mantiene. Este enfoque mantiene aún más el trabajo que realiza el equipo, y es capaz de producir los impactos más significativos para la red en su conjunto.
Estas colaboraciones se extienden más allá de nuestra propia organización e incluyen el trabajo con numerosos investigadores en el mundo académico. Estas colaboraciones han creado nuevas oportunidades para construir relaciones con estudiantes y laboratorios académicos, trayendo ideas y enfoques externos frescos. Tales colaboraciones han resultado en la participación en lugares orientados a los operadores como las reuniones RIPE y LACNIC, así como en espacios académicos, como IMC, PAM, TMA , y otros.
Nuestro equipo también es frecuentemente el hogar de excepcionales estudiantes de doctorado para pasantías. En el pasado, esto ha incluido a Stephen McQuistin (Universidad de Glasgow), Lan Wei (Universidad del Sur de California), Marc Warrior (Universidad del Noroeste), Evita Bakopoulou (UC Irvine), Usama Naseer (Universidad de Brown), Shruti Lall (Instituto de Tecnología de Georgia), Shaghayegh Mardani (UCLA) y Sayak Nag (UC Riverside). Nuestros pasantes han explorado proyectos que van desde el desarrollo de mediciones y optimizaciones de rutas anycast hasta optimizaciones de caché, hasta enfoques de aprendizaje automático.
El futuro
Mirando hacia adelante, esperamos continuar nuestro trabajo en estos y temas relacionados, y esperamos compartir algunos de los avances y proyectos en los que estamos trabajando aquí en este blog. En los próximos posts de esta serie, presentaremos algunos de nuestros trabajos en curso, incluyendo nuestros hallazgos hasta ahora, donde vemos que el trabajo se desarrolla en el futuro, y algunas de nuestras ideas a largo plazo sobre las áreas de estudio más interesantes.
Para los investigadores interesados en aprender más sobre Edgio Labs & Proyectos Avanzados, o interesados en explorar trabajos colaborativos en cualquiera de los temas descritos anteriormente, por favor comuníquese con el equipo en research@edg.io.
Nuestras publicaciones
Construyendo lo Básico con Hoplets, Prathy Raman y Marcel Flores, 2021, Conferencia de Medición Pasiva y Activa (PAM)
Sonda bidireccional Anycast/Unicast (BAUP): Optimizando CDN Anycast, Lan Wei, Marcel Flores, Harkeerat Bedi, John Heidemann, 2020, Medición y Análisis de Tráfico (TMA)
Edge Architecture for Dynamic Data Stream Analysis and Manipulation, Orpaz Goldstein, Anant Shah, Derek Shiell, Mehrdad Arshad Rad, William Pressly, Majid Sarrafzadeh (UCLA), 2020, Conferencia Internacional sobre Computación de Edge (EDGE)
Nombrado Data Networking for Content Delivery Network Workflows, Rama Krishna Thelagathoti, Spyridon Mastorakis, Anant Shah, Harkeerat Bedi, Susmit Shannigrahi, 2020, IEEE CloutNet 2020
Congestión persistente de la última milla: No tan poco común, Romain Fontugne, Anant Shah, y Kenjiro Cho, 2020, Conferencia de Medición de Internet (IMC)
Almacenamiento en caché de Internet: A View from a Global Multi-Tenant CDN, Marcel Flores, Harkeerat Bedi, 2019, Conferencia de Medición Pasiva y Activa (PAM), Puerto Varas
Doming Anycast in the Wild Internet, Stephen McQuistin, Sree Priyanka Uppu, Marcel Flores, 2019, ACM Internet Measurement Conference (IMC), Amsterdam
Equilibrio de carga distribuido en cachés conectados con clave-valor , Sikder Huq, Zubair Shafiq, Sukumar Ghosh, Amir R. Khakpour, y Harkeerat Bedi, 2017, Proc. De la 37a Conferencia Internacional IEEE sobre Sistemas de Computación Distribuida (ICDCS’17), Atlanta, GA
¿Sufren de amortiguación? Detección de impedimentos de QoE en flujos de vídeo en vivo, Adnan Ahmed, Zubair Shafiq, Harkeerat Bedi, Amir Khakpour, 2017, Conferencia Internacional de la IEEE sobre Protocolos de Red (ICNP), Toronto
Peering vs. Tránsito: Comparación de rendimiento de las interconexiones de peering y tránsito , Adnan Ahmed, Zubair Shafiq, Harkeerat Bedi, Amir Khakpour, 2017, Conferencia Internacional de la IEEE sobre Protocolos de Red (ICNP), Toronto
Caracterización de la carga de trabajo de almacenamiento en caché de una gran red de distribución de contenido comercial , M. Zubair Shafiq, Amir R. Khakpour y Alex X. Liu, 2016, Proc. De la 35a Conferencia Anual IEEE sobre Comunicaciones Informáticas (INFOCOM’16), San Francisco, CA
Optimizando el enrutamiento de tránsito de Internet para redes de entrega de contenido , Faraz Ahmed, M. Zubair Shafiq, Amir R. Khakpour, y Alex X. Liu, 2016, Proc. De la 24ª Conferencia Internacional de la IEEE sobre Protocolos de Red (ICNP’16), Singapur, Singapur
Riptide: Saltar las conexiones de back-office en los sistemas de nube, Marcel Flores, Amir R. Khakpour, y Harkeerat Bedi, 2016, Proc. De la 36a Conferencia Internacional IEEE sobre Sistemas de Computación Distribuida (ICDCS’16), Nara, Japón
Análisis de QoE de un evento de transmisión de vídeo en vivo a gran escala , Adnan Ahmed, Zubair Shafiq, Amir Khakpour, 2016, ACM SIGMETRICS (Extended Abstract), Francia
