[en] Bulk transfers, defined as activities with high computational cost or transfers between data centers that involve large amounts of data but with low latency requirements, have a direct effect on the performance of a network, as well as a very important significance on its cost. Examples of such bulk tasks are database distribution, resources replication and security backups. How to plan such transfers along the day is an issue that has received much attention, We remark those proposals that recently have proposed to exploit the peculiarities of the 95-th percentile charging model –the most popular in Internet. Such proposals explain how transmitting precisely below the 95 threshold gives significant cost savings. In this work, we define the valley-hour study as a solution to this problem. This is because making such transfers during hours of lower use of a network allows reducing their impact. These ideas have been put into practice in the Spanish Research and Education Network, RedIRIS. First of all, we have examined and verified the integrity of the measurements according to the monitoring system based on NetFlows built on RedIRIS. The study has revealed peculiarities in several points of presences (PoP). Essentially, problems with the probes, the transmission and also with the collection of the measurements. This has led to select fourteen exporters, analyzed during a six-year period, resulting in a strong generalist nature. Then, we have modeled the valley-hour as a Gaussian variable in order to compare the behavior of this feature in different PoPs, and predict it by external factors such as weekday, month or condition of day distinguishing between holiday or working day. Therefore, we can find an optimal moment to perform such bulk tasks, both within a single PoP and a path that cross multiple PoPs. In particular for the latter, we present some alternatives, including the use of internal storage at each PoP, an average of individual distributions or the aggregation of several of these points in meta-nodes.

[es] Las tareas de tipo bulk, actividades de gran coste computacional o transferencias entre centros de datos que implican gran cantidad de datos pero con bajos requisitos de latencia, tienen una incidencia directa en la operación de una red, así como una relevancia muy importante en el coste. Ejemplos de tareas de tipo bulk son distribución de bases de datos, replicación de recursos o backups de seguridad. Cómo planificar tales transferencias a lo largo de un día es un problema que ha recibido mucha atención. Destacan las propuestas que, recientemente, intentan sacarle partido a las peculiaridades del modelo de pago por ancho de banda más habitual, el modelo percentil 95. Transmitiendo por debajo de ese umbral se consiguen descuentos significativos. En este trabajo, definimos el estudio de la hora valle como solución para este problema, pues efectuando dichas transferencias en las horas de menor utilización de una red o subred se consigue disminuir su impacto. Estas ideas han sido puestas en práctica en medidas reales de la red académica española, RedIRIS. Primero, hemos examinado y verificado la integridad de las medidas del sistema de monitorización basado en flujos desplegado en RedIRIS. El estudio ha revelado peculiaridades en las subredes, tanto por fallos en las sondas de toma de medidas como en su propia transmisión o su recolección. Esto ha llevado a seleccionar catorce subredes, analizadas en un periodo de tiempo amplio -seis años-, lo que se traduce en un marcado carácter generalista. A continuación, hemos modelado la hora valle como una variable gaussiana, con objeto de poder comparar el comportamiento de los distintos exportadores, así como predecirla mediante factores externos como el día de la semana, el mes o la condición de día laboral o festivo. De este modo, podemos encontrar un instante óptimo para la realización de este tipo de tareas bulk, tanto en el marco de una única subred como en el caso de una ruta que atraviesa varias de ellas. En concreto para esto último, presentamos distintas alternativas, como el uso de almacenamiento interno en cada salto, un promedio de las distribuciones individuales o la agregación de varios de estos puntos en metanodos.