Wait... what's with the spanish?
Esta es la segunda tarea para la clase de "Understanding Networks" en ITP. La tarea consiste en utilizar tracroute para entender como nuestros paquetes viajan en la red, como empiezan a aparecer nodos y caminos comunes.
Que es traceroute (tracert en Windows)?
Es un commando en la consola (terminal) que podemos usar como herramienta de diagnostico para observar como viajan nuestros paquetes desde nuestra computadora hasta la página web que queremos acceder. Por donde paran, cuanto tiempo toman y como saltan de router en router.
Inspirado por la red que es el internet, quería representar las conexiones no tanto de manera geográfica pero de forma mas abstracta, a la vez, quería mostrarlas casi de forma orgánica. Como si estuviera analizando un organismo vivo bajo microscopio. Un organismo que no es estático y que se adapta y cambia con el tiempo.
Aclaración: Tom hizo que me diera cuenta de un par de cosas en las cuales no fui muy claro. A qué me refiero con querer mostrar las conexiones "casi de forma orgánica"? Me refiero a dos cosas, a que normalmente estamos acostumbrados (por lo menos yo) a pensar de cosas de forma espacial, coordenadas, posiciones geográficas, o marcas (pasando el soriana, dos cuadras a la izquierda). Pero el internet, a pesar de ser algo que existe en cables y computadoras, no siempre funciona de manera geográficamente eficiente, al menos no a simple vista. A veces vemos que nuestros pedidos (requests) viajan de Nueva York a Europa para regresar inmediatamente a Estados Unidos, dando saltos de servidor en servido que uno no puede explicar viendo un mapa. A veces, y aquí voy por mi segundo punto, vemos que nuestros pedidos viajan en cierta ruta, pero segundos después, el mismo pedido puede tomar una ruta completamente distinta. Cuando estaba pensando en como visualizar esto de manera gráfica quería que el sistema fuera flexible, que pudiera adaptarse y crecer, "casi de forma orgánica" para dar reflejo a la flexibilidad de el internet.
Pero me estoy adelantando...
Archivo json de conexiones.
Primero escribí un programa usando Node.js para realizar los traceroutes y guardar la información recuperada en un JSON. Básicamente una lista declarando que ip esta conectada con que ip.
Para que mis búsquedas tengan un poco mas sentido para el observador, la primera (la de mi compu), y la última (la de la pagina de interés) direcciones ip llevan nombre.
Una vez que logré guardar todas las conexiones en el archivo, me puse a trabajar un poco en como visualizar esto. Para esto decidí usar P5.js, una biblioteca de javascript muy fácil de usar sobre todo para crear visuales en la web.
Sin mucho esfuerzo pude crear este desastre:
Primera representación de conexiones.
Desastre por que no es nada fácil de leer y te deja hasta más perdido que si te pusieras a leer el json con las conexiones en lista.
Si te pones a pensar en como organizar todas estas conexiones de manera automática (o inclusive manual) te darás cuenta de que no está tan fácil. Sobre todo cuando el sistema se vuelve más complejo. Sin embargo, este tipo de conexiones ocurren de manera natural, tanto en la naturaleza como en infraestructuras creadas por nosotros, lo que quiere decir que se tiene que poder programar de alguna manera.
Curioseando por la web, me topé con este sketch escrito por Tazal que tiene exactamente el estilo de lo que tenía en mente. Solo que a diferencia de la red del internet, no todos los nodos se conectan a sus vecinos, sino que existen nodos líder con muchas más conexiones.
Dale click para ver que pasa.
El código de Tazal tine tres reglas muy sencillas:
- Todos los nodos se mueven hacia el centro
- Si los nodos, entre si, están a menos de cierta distancia crean conexiones
- Si los nodos, entre si, están demasiado cerca se repelen
Estas tres reglas también las puedo usar yo, solo que la única diferencia es que las conexiones no se crean por cercanía sino por conexiones entre las direcciones ip.
Una vez aplicada la lógica salió esto:
En la siguiente imagen me conecté desde dos redes distintas a adorevolution.com y a google.com. Ambas conexiones inician desde direcciones marcadas "pedregal". Se puede observar como google es mucho mas eficiente y llegar a sus servidores es mucho mas rápido.
