Understanding how Uruguay connects with the world has both practical and theoretical relevance. A lot of research has been done in this subject but none of them focused on Uruguay. In this investigation we intend to do analyze how Uruguay interconnects with the world using popular YouTube CDN tra c.
Comprender como se interconecta Uruguay con el mundo a traves de Internet tiene relevancia tanto practica como teorica. El estudio de la topolog a de la red es una de las formas mas intuitivas de comenzar dicho estudio. Este acercamiento, sin embargo, no contempla el tra co sobre la red o el comportamiento de los usuarios.
Los servicios OTT (Over-The-Top) son uno de los
mayores responsables del tra co global, siendo video
streaming 72% del tra co de Internet en 2016 [
El contenido de YouTube (y muchos OTT en
general) es provisto desde CDNs (Content Delivery
Networks), grandes redes distribuidas y opacas a
usuarios externos. Esto hace que el problema de
estudiar el origen y las rutas del tra co sea mucho mas
complejo. Existen diversos trabajos que han intentado
localizar los servidores y caches que proveen contenido
a un determinado ISP, mayoritariamente combinando
tecnicas de analisis de tra co con herramientas de
diagnostico (como ping y traceroute) [
La bibliograf a existente ha explorado estas
preguntas sobre todo para actores en Europa [
Los estudios mas recientes sobre CDN encontrados
utilizan medidas pasivas, recolectadas desde un ISP
[
Aunque la metodolog a de trabajo esta enfocada en
utilizar YouTube, se puede generalizar a otros tipos
de contenido. Es necesario, primero, conseguir algun
servicio o plataforma que utilice contenido multimedia
brindado por una CDN. Este paso esta por fuera
del alcance del trabajo. Luego es necesario de nir
una forma de navegar por el contenido recolectando
los servidores de los cuales es obtenido el contenido
multimedia junto con otros datos espec cos de
ese contenido que, puedan resultar relevantes. Por
ejemplo, en el caso de videos de YouTube la cantidad
de visitas al video, fecha de carga e idioma del t tulo
consideramos que son ejemplos de esto. La forma
de navegar por el contenido es dependiente sobre si
se requiere realizar la recoleccion automaticamente
o manualmente. Tomando lo primero como
referencia, dado que, una recoleccion manual implicar a
demasiado trabajo, se pueden utilizar en el caso
de computadoras de escritorio herramientas de
navegacion automatica como Selenium [
Una vez que se tiene la informacion de los servidores de origen, muchas preguntas surgen naturalmente: >Hay alguna correlacion entre cercan a de los servidores y el contenido popular en Uruguay?, >Y entre los videos recomendados a usuarios? 2
Investigaciones anteriores se han enfocado en
descubrir el funcionamiento de YouTube [
Los autores de [
Se recolectaron aproximadamente 650 direcciones IP de servidores de donde se obtuvo contenido. Estos dominios fueron obtenidos utilizando un programa disen~ado para navegar automaticamente por el sitio de YouTube, accediendo a un video inicial y accediendo a nuevos videos utilizando el video proximo indicado por la reproduccion automatica. Capturando paquetes, se guardaron los mensajes de DNS a los servidores *.googlevideo.com.
La mayor a de ellas estan asignadas a Google y una minor a a nuestro ISP. Sin embargo, las direcciones IP asignadas a Google solo proveen contenido en caso de una redireccion. Es decir, Google posee servidores de cache en nuestro ISP. Mas aun, al hacer traceroutes hacia las direcciones de Google se descubre que el tra co va de la red de nuestro ISP a la red de Google directamente sin otros ISP intermedios.
Se investigaron diversas tecnicas de geolocalizacion
y nalmente se decidio para cada servidor asignar
como su localizacion la misma que un equipo cercano
con bajo RTT. Suponiendo que el unico retardo
existente es el de propagacion, se puede calcular la
distancia entre el equipo y el objetivo. Siendo C
la velocidad de la luz en el vac o, los bits viajan a
aproximadamente 49 C [
Los equipos utilizados para realizar las mediciones
fueron probes del proyecto ATLAS de RIPE [
Es probable que se siga intentando encontrar equipos con menor RTT hacia alguno de los servidores de forma de obtener un error mas bajo. Por lo tanto, algunas ubicaciones podr an cambiar. Ademas, nuevos servidores pueden ser descubiertos al realizar el experimento nal, luego de concurrida la investigacion preliminar actual. Las localizaciones encontradas hasta ahora, pueden ser utilizadas para geolocalizar los nuevos servidores. Se utilizar an para concluir si, se encuentran en una localizacion conocida o, una distinta a las actuales, e intentar encontrar donde es. 4
Para el futuro, se planea continuar la investigacion siguiendo los siguientes lineamientos.
Integrar el sistema de geolocalizacion con el software de navegacion de manera de geolocalizar los nuevos servidores al mismo tiempo en el que se descubren.
Llevar a cabo un experimento de mayor porte, consumiendo videos desde varios equipos simultaneamente. Se estima que tenga una duracion de aproximadamente una semana, un numero no menor a cinco usuarios y a distintos horarios, por ejemplo, algunos por la man~ana, otros en hora pico, etc. Antes de esto, es necesario terminar de de nir que atributos de los videos podr an resultar utiles a la hora de analizar los resultados. Por ejemplo, cantidad de visitas. Aplicar tecnicas de aprendizaje automatico para analizar los datos recolectados, buscando relaciones entre el contenido y la localizacion del usuario, buscando resolver las dudas planteadas en la introduccion.
Investigar una posible relacion entre los nombres de domino de los servidores de contenido y su ubicacion geogra ca.
Obtener informacion sobre el funcionamiento del cacheo y redirecciones de YouTube luego de que un video no se encontro en un servidor.