[en] Our research builds on previous work that has studied the congestion behavior in HPC networks. This work was done in a simulator restricted to canonical DF network topologies. We then moved the evaluation to the CAMINOS network simulator, which models multiple network topologies. In this work, we have improved the network environment to overcome several limitations detected during the development of the second work. We have also extended the study to include more network topologies and traffic combinations to evaluate control mechanisms in situations closer to real-world scenarios. Our research process includes implementing one of the most established congestion control mechanisms, DCQCN, in CAMINOS to evaluate its performance under different network topologies and traffic patterns. This implementation allows us to assess the efficiency and adaptability of DCQCN in mitigating congestion across various network scenarios. The research successfully achieved the following objectives: First, a flexible traffic model was developed to integrate various congestive and victim applications, accommodating different application sizes and traffic patterns. This model was validated against existing results from prior studies, demonstrating its accuracy and reliability. Next, the research evaluated network topologies that had not been explored in previous works, including recently adopted configurations like DF+ and commonly used topologies such as FTs. The study also revisited previously studied networks, incorporating the trunking technique, which involves adding redundant links to reflect real-world network practices. Finally, an injection throttling mechanism was implemented and evaluated, with a detailed analysis of its behavioral characteristics. The results were then correlated with performance metrics to compare against an optimal congestion control mechanism.

[es] Nuestra investigación se basa en trabajos previos que han estudiado el comportamiento de la congestión en redes HPC. Este trabajo se realizó en un simulador restringido a topologías de red canónicas Dragonfly (DF). Luego, trasladamos la evaluación al simulador de redes CAMINOS, que, entre otras caracteristicas, es capaz de modelar múltiples topologías de red. En este trabajo, hemos mejorado el entorno para superar varias limitaciones detectadas durante el desarrollo del segundo trabajo. También hemos ampliado el estudio para incluir más topologías de red y combinaciones de tráfico, con el fin de evaluar los mecanismos de control en situaciones más cercanas a escenarios del mundo real. Nuestro proceso de investigación incluye la implementación de uno de los mecanismos de control de congestión más establecidos, Data Center Quantized Congestion Notification (DCQCN), en CAMINOS para evaluar su rendimiento bajo diferentes topologías de red y patrones de tráfico. Esta implementación nos permite evaluar la eficiencia y adaptabilidad de este mecanismo en la mitigación de la congestión en diversos escenarios de red. Los siguientes objetivos se han alcanzado con éxito en esta investigación. Se desarrolló un modelo de tráfico flexible, integrando diversas aplicaciones congestionantes y aplicaciones víctimas para admitir diferentes tamaños de aplicaciones y patrones de tráfico. Este modelo fue validado con respecto a los resultados existentes de estudios previos, demostrando su precisión y fiabilidad. Evaluamos topologías de red no exploradas en trabajos anteriores, incluyendo algunas adoptadas recientemente como Dragonfly+ (DF+) y topologías ampliamente utilizadas como los Fat-Trees (FTs). También revisamos redes previamente estudiadas, incorporando la técnica de trunking (añadiendo enlaces redundantes) para reflejar las prácticas observadas en redes del mundo real. Se implementó y evaluó un mecanismo de injection throttling, con un análisis detallado de sus características de comportamiento. Los resultados se correlacionaron con métricas de rendimiento para compararlos con un mecanismo de control de congestión óptimo.