← Publicaciones

Redes distribuidas de datos de baja carga: concepto, clasificación y análisis comparativo

Autor del concepto: Kolpakov Andrey

Versión: 30 de septiembre de 2026

Materiales relacionados: Manifiesto Zero Knowledge Infrastructure, comparación de redes.

---

Resumen

El artículo introduce el concepto de red distribuida de datos de baja carga: una red en la que la carga de cada nodo (tráfico, almacenamiento, estado de servicio) está limitada por el círculo de participantes de ese nodo y no crece a medida que crece la red en su conjunto. Se muestra que las clasificaciones de carga de la teoría de las comunicaciones (factor de utilización, erlangs, los puntos de «rodilla» (knee) y «acantilado» (cliff) en la curva de caudal frente a carga, clases de calidad de servicio) describen el estado de una red en un momento dado y no una propiedad de su arquitectura, por lo que no distinguen redes según este rasgo. Se proponen seis rasgos de una red de baja carga y una clasificación LL-0…LL-3 según la asintótica de la carga por nodo. Se comparan quince redes, desde FidoNet (1984) hasta Nevod (2026), y se señalan sus predecesores en la literatura: redes de amigo a amigo (F2F), redes tolerantes a retrasos (DTN), tablas hash distribuidas, software local-first y redes comunitarias (community networks).

Palabras clave: redes distribuidas, descentralización, carga por nodo, escalabilidad, F2F, DTN, redes entre pares, mensajería, Zero Knowledge Infrastructure.

---

1. Introducción

La mayoría de los servicios de mensajería actuales son centralizados: toda la red la atienden los servidores de una sola empresa, y la carga de esos servidores crece con el número de usuarios. Las alternativas descentralizadas (redes federadas, superposiciones entre pares, redes de anonimato) distribuyen la propiedad de la infraestructura pero, como se muestra más abajo, por lo general no distribuyen la carga: un servidor de federación o un nodo de superposición transporta tráfico, historial y estado de servicio generados por usuarios ajenos, y su carga vuelve a crecer con el tamaño de la red o de su parte popular.

El objetivo del trabajo es delimitar la clase de redes en las que la carga de un nodo depende solo de su propio círculo: los usuarios y agentes de software (bots, agentes de IA, servicios) para los que es el nodo de origen; definirla, proponer una clasificación medible y comparar las redes existentes según este rasgo.

2. La carga en las redes de datos: conceptos existentes

2.1 Factor de utilización

En la teoría de colas, la carga de un canal o nodo se caracteriza por el factor de utilización ρ = λ/μ, el cociente entre la tasa de llegadas y la tasa de servicio [1]. Cuando ρ → 1, la longitud de la cola y el retardo crecen sin límite; con ρ > 1 el sistema está sobrecargado. En la práctica se usan niveles aproximados: utilización baja (ρ < ~0,3), moderada (0,3–0,7), alta (0,7–0,9), saturación y sobrecarga; los operadores suelen dimensionar los enlaces con margen hasta ~70–80 % en la hora punta. Estos umbrales son pautas de ingeniería, no un estándar único.

2.2 Teletráfico: erlangs y hora cargada

En telefonía, la intensidad de tráfico se mide en erlangs (1 Erl es un canal ocupado de forma continua) [2]; el dimensionamiento se hace con la hora cargada; se distingue tráfico ofrecido, cursado y perdido, y el grado de servicio se fija como una probabilidad de bloqueo admisible (fórmulas de Erlang B y C) [1, 2].

2.3 Cómo reacciona una red al aumento de carga: la «rodilla» y el «acantilado»

Jain, Ramakrishnan y Chiu [3] describieron tres regiones de funcionamiento de una red: antes de la «rodilla», el caudal crece con la carga y el retardo es bajo; entre la «rodilla» y el «acantilado», el caudal apenas crece y el retardo aumenta con rapidez; más allá del «acantilado» llegan la congestión y el colapso. En la «rodilla», el cociente entre caudal y retardo (la «potencia» de la red) alcanza su máximo; en esta distinción se basan la evitación de la congestión (congestion avoidance: mantener el funcionamiento cerca de la «rodilla») y el control de la congestión (congestion control: impedir la caída por el «acantilado»). El control de congestión de TCP se basa en estas ideas [4].

2.4 Clases de tráfico y de calidad de servicio

La arquitectura de servicios diferenciados DiffServ [5] introduce comportamientos de reenvío (reenvío acelerado EF, reenvío asegurado AF, mejor esfuerzo BE); la Recomendación UIT-T Y.1541 [6] define clases de calidad 0–5 para redes IP según retardo, jitter y pérdidas. Son clasificaciones de requisitos de entrega, no de carga.

2.5 Regímenes de carga: de la subcarga al colapso

Los regímenes de funcionamiento de una red según su carga están descritos en normas y trabajos clásicos:

No existe un término establecido para una red «plenamente cargada»; el nivel para el que se dimensiona una red corresponde a la «carga normal» de E.500.

Todos estos regímenes son estados de una red en un momento dado: la misma red está subcargada por la mañana, en carga normal por la tarde y sobrecargada durante una avería. El eje de regímenes y el eje de clases arquitectónicas que se introduce más abajo son independientes: una red de clase LL-0 también puede sobrecargarse, por ejemplo si un nodo funciona sobre un enlace débil.

2.6 Escalado de la carga por nodo

En la literatura sobre sistemas distribuidos el coste de un nodo se evalúa de forma asintótica en función del número de participantes N: difundir a todos los nodos cuesta O(N) por mensaje; las tablas hash distribuidas (Chord [7], Kademlia [8]) cuestan O(log N) en encaminamiento y tabla de vecinos. También aparece la afirmación de que en los sistemas entre pares la carga máxima por nodo no crece con el número de nodos, porque los nodos nuevos aportan más recursos de los que consumen [9], pero se trata de un equilibrio estadístico de una carga compuesta por peticiones ajenas.

2.7 Conclusión

Las clasificaciones 2.1–2.5 responden a la pregunta «qué tan cargada está la red ahora»; según ellas, la misma red está unas veces poco y otras muy cargada. La expresión rusa «red poco cargada» (малонагруженная сеть) se usa en la práctica justo en este sentido descriptivo (una red o máquina con baja utilización) y no es un término que designe una clase de arquitectura. En la telefonía por cable la palabra «carga» tiene incluso un tercer significado: la «línea cargada» con bobinas de inductancia (pupinización). Solo el eje 2.6 se refiere a una propiedad de la arquitectura, y no existe una clasificación estándar de redes según él.

3. Redes distribuidas: panorama de enfoques

Servicios centralizados (WhatsApp, 2009; Telegram, 2013; Signal, 2014 [10]): el cifrado de extremo a extremo del contenido puede ser sólido, pero los servidores, las cuentas y los metadatos están en manos de una sola organización; la carga de los servidores crece con toda la audiencia.

Redes federadas: correo electrónico, Matrix (2014) [11], ActivityPub/Mastodon (2016; Recomendación W3C 2018) [12]. La propiedad se reparte entre servidores, pero la carga de un servidor crece con sus conexiones externas: en Matrix el historial de una sala grande se replica en cada servidor participante; en ActivityPub la distribución crece con el número de seguidores.

Superposiciones entre pares y tablas hash distribuidas: Freenet (2001) [13], Chord [7], Kademlia [8]. Los nodos son iguales y la carga es O(log N), pero un nodo almacena y encamina datos de desconocidos.

Redes de amigo a amigo (F2F). El término lo propuso D. Bricklin en 2000 [14]: un nodo solo se conecta con los nodos de sus conocidos. Ejemplos: Turtle (Popescu, Crispo, Tanenbaum, 2004) [15], OneSwarm [16], el modo «darknet» de Freenet, RetroShare, GNUnet; también el almacenamiento en nodos de confianza [17]. El número de conexiones de un nodo está limitado por su número de amigos [18, 19], pero los mensajes recorren cadenas de amigos a través de nodos no interesados, y el encaminamiento en estas redes sigue siendo un problema difícil [18, 19, 20]. Las redes F2F son el predecesor más cercano del concepto propuesto: fueron las primeras en limitar un nodo a su círculo de conocidos, pero por número de conexiones, no por carga.

Redes superpuestas de anonimato (enrutamiento cebolla): desarrollo de las redes de mezcla de D. Chaum (1981) [40] y del enrutamiento cebolla de D. Goldschlag, M. Reed y P. Syverson (1996) [41]; sus implementaciones son Tor (2002–2004) [21] y Session (2020) [22]. Los nodos de retransmisión, mantenidos por voluntarios u operadores, llevan tránsito ajeno en proporción a su ancho de banda.

Redes tolerantes a retrasos (DTN): la arquitectura de Fall (2003) [23], RFC 4838 [24], Bundle Protocol v7, RFC 9171 [25]: «almacenar y reenviar» ante cortes de enlace. Una implementación histórica del mismo principio es FidoNet (1984) [26]; una actual, NNCP (2016) [27].

Pilas para cualquier medio y redes de radio: Reticulum (protocolo publicado en 2016) y la mensajería LXMF [28]: funcionamiento desde unos pocos bits por segundo (LoRa, radio por paquetes) hasta internet, con cifrado por defecto; Meshtastic (2020) [29]: mensajes de texto mediante módulos de radio LoRa.

Redes comunitarias (community networks): Freifunk, Guifi.net [30]: redes que crean y mantienen los propios usuarios.

Software local-first [31] y Secure Scuttlebutt (2014) [32]: los datos viven con el usuario; en SSB un nodo guarda los canales de sus amigos y de los amigos de sus amigos, y la sincronización ocurre cuando los nodos se encuentran.

Relés: Nostr (2020) [33]: servidores de retransmisión simples, de los cuales los populares soportan la carga de toda la audiencia.

4. El concepto de red distribuida de baja carga

4.1 Definición

Una red distribuida de datos de baja carga es una red en la que cada nodo atiende a un círculo de participantes pequeño y naturalmente limitado y transporta sobre todo su propio tráfico. Los nodos son iguales y funcionan en hardware común. La red transmite solo lo necesario, tolera retrasos y cortes de enlace y no tiene un centro cuyo apagado o incautación detendría su funcionamiento.

El concepto se refiere al diseño de una red, no a su carga en un momento dado (apartados 2.5, 2.7).

4.2 Rasgos

1. Círculo propio: la carga de un nodo crece con su círculo, las personas y los agentes de software a los que atiende, no con el tamaño de toda la red. El rasgo principal.
2. Hardware común: un ordenador doméstico, un miniservidor o un router; no hace falta un centro de datos.
3. Economía de transmisión: primero texto y señales, los datos voluminosos bajo demanda.
4. Tolerancia a retrasos: sin conexión, el mensaje espera y se transmite después, también por un canal lento.
5. Sin centro: ningún punto único de fallo, bloqueo o incautación.
6. Ceguera del nodo: el nodo solo transporta texto cifrado y no puede leerlo (el principio Zero Knowledge Infrastructure).

4.3 En qué se diferencia de sus predecesores

5. Clasificación: clases LL

La clase de carga de un nodo la determina la que crece más rápido de sus tres componentes: tráfico transportado, datos almacenados, estado de servicio mantenido. N es el número de participantes de la red; k, el tamaño del círculo del nodo: el número de sus usuarios y agentes de software. La notación O(x) («O grande de x»; introducida por P. Bachmann en 1894 [42] y difundida por E. Landau en 1909 [43]) significa que una magnitud no crece más rápido que x multiplicado por una constante; para la clase LL-0 la estimación de la carga no contiene N, solo k.

Una red de baja carga en sentido estricto es una red de clase LL-0; LL-1 es casi de baja carga.

6. Análisis comparativo

6.1 Rasgos (1 = cumple, ½ = en parte, 0 = no cumple) y clases

Notas. Signal y WhatsApp obtienen ½ en el rasgo 6: el contenido está cifrado de extremo a extremo, pero la organización ve los metadatos y gestiona los servidores. En Reticulum y NNCP los nodos intermedios transportan y guardan paquetes ajenos (rasgo 1 = ½, clase LL-1). El año es la primera versión pública (Reticulum: en desarrollo desde 2014; Signal: predecesores TextSecure/RedPhone, 2010; Briar: en desarrollo desde 2011).

6.2 Observaciones

• Por el rasgo principal (clase LL), los más estrictos son Nevod, Briar y Secure Scuttlebutt (LL-0); Reticulum y NNCP pertenecen a LL-1.
• Todas las redes centralizadas y federadas, así como las redes superpuestas de anonimato, son LL-3: descentralizar la propiedad no significa descentralizar la carga.

7. Nevod como ejemplo de la clase LL-0 y sus limitaciones

Nevod [34] es una red de mensajería construida según el principio Zero Knowledge Infrastructure: un nodo («node») atiende solo a sus propios participantes y transporta mensajes cifrados sin acceso a su contenido; no hay centro; los nodos funcionan en hardware doméstico o en servidores alquilados. La tabla de servicio de nodos crece con el número de nodos, no de usuarios, y es pequeña.

Limitaciones a septiembre de 2026 (rasgos no cumplidos del todo, sin validación práctica):

• rasgo 3: los archivos multimedia se transmiten completos, sin vista previa ni descarga bajo demanda;
• rasgo 4: los mensajes no entregados se guardan 72 horas; funciona solo por internet;
• no hay secreto perfecto hacia adelante (forward secrecy): los mensajes se cifran con la clave de larga duración del destinatario;
• un nodo ve los metadatos de entrega (quién, a quién, cuándo);
• un prototipo funcional sin usuarios reales ni auditoría independiente; código cerrado; app solo para iOS.

Los rasgos se derivaron de los principios de Nevod, así que la comparación le favorece de entrada; la puntuación de Nevod refleja su arquitectura, no la madurez del producto.

8. Cuestiones abiertas

1. Almacenamiento para un destinatario desconectado durante mucho tiempo: quién lo guarda y cuánto, sin romper la clase LL-0.
2. Búsqueda de rutas entre muchos nodos sin un directorio central.
3. ¿Es admisible un tránsito limitado (LL-1) para entregar por canales lentos? ¿Hace falta reciprocidad («llevas lo ajeno, llevan lo tuyo»)?
4. Qué componentes cuentan como carga: tráfico, almacenamiento, estado, consumo de energía, tiempo del administrador.
5. Una métrica formal del círculo del nodo k y su medición en redes reales.

9. Conclusión

Los conceptos de carga de la teoría de las comunicaciones describen el estado de una red, no una propiedad de su arquitectura. El concepto propuesto de red distribuida de baja carga delimita una clase arquitectónica en la que la carga de un nodo está limitada por su círculo, y completa los enfoques conocidos (F2F, DTN, tablas hash distribuidas, local-first, redes comunitarias) con una combinación de seis rasgos. La clasificación LL-0…LL-3 hace medible el concepto y permite asignar cualquier red a una clase. La validación práctica y una revisión bibliográfica completa en bases de datos cerradas (IEEE, ACM, eLibrary) son los siguientes pasos.

---

Referencias

1. Kleinrock L. Queueing Systems. Vol. 1: Theory. — New York: Wiley, 1975.
2. Erlang A. K. The theory of probabilities and telephone conversations // Nyt Tidsskrift for Matematik B. — 1909. — Vol. 20. — P. 33–39.
3. Jain R., Ramakrishnan K. K., Chiu D.-M. Congestion Avoidance in Computer Networks with a Connectionless Network Layer. — DEC-TR-506, 1988. — https://arxiv.org/abs/cs/9809094
4. Jacobson V. Congestion Avoidance and Control // Proc. ACM SIGCOMM '88. — 1988. — https://ee.lbl.gov/papers/congavoid.pdf
5. Blake S. et al. An Architecture for Differentiated Services. — RFC 2475, 1998. — https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc2475
6. ITU-T Recommendation Y.1541. Network performance objectives for IP-based services. — https://www.itu.int/rec/T-REC-Y.1541
7. Stoica I. et al. Chord: A Scalable Peer-to-peer Lookup Service for Internet Applications // Proc. ACM SIGCOMM 2001. — https://pdos.csail.mit.edu/papers/chord:sigcomm01/chord_sigcomm.pdf
8. Maymounkov P., Mazières D. Kademlia: A Peer-to-peer Information System Based on the XOR Metric // IPTPS 2002. — https://pdos.csail.mit.edu/~petar/papers/maymounkov-kademlia-lncs.pdf
9. LibreSocial: A Peer-to-Peer Framework for Online Social Networks. — 2020. — https://arxiv.org/abs/2001.02962
10. Signal Protocol: Technical Documentation. — https://signal.org/docs/
11. Matrix Specification. — https://spec.matrix.org/
12. Lemmer-Webber C., Tallon J. et al. ActivityPub. W3C Recommendation, 2018. — https://www.w3.org/TR/activitypub/
13. Clarke I., Sandberg O., Wiley B., Hong T. W. Freenet: A Distributed Anonymous Information Storage and Retrieval System // Designing Privacy Enhancing Technologies, LNCS 2009. — Springer, 2001. — https://link.springer.com/chapter/10.1007/3-540-44702-4_4
14. Bricklin D. Friend-to-Friend Networks. — 2000. — http://www.bricklin.com/f2f.htm ; resumen: https://en.wikipedia.org/wiki/Friend-to-friend
15. Popescu B. C., Crispo B., Tanenbaum A. S. Safe and Private Data Sharing with Turtle: Friends Team-Up and Beat the System // Security Protocols, 12th International Workshop, 2004. — https://link.springer.com/chapter/10.1007/11861386_24
16. Isdal T., Piatek M., Krishnamurthy A., Anderson T. Privacy-preserving P2P data sharing with OneSwarm // Proc. ACM SIGCOMM 2010. — https://dl.acm.org/doi/10.1145/1851182.1851198
17. Li J., Dabek F. F2F: reliable storage in open networks // IPTPS 2006. — https://pdos.csail.mit.edu/~jinyang/pub/iptps-f2f.pdf
18. Evans N. S., GauthierDickey C., Grothoff C. Routing in the Dark: Pitch Black // ACSAC 2007. — https://www.researchgate.net/publication/4303478_Routing_in_the_Dark_Pitch_Black
19. Roos S., Strufe T. A Contribution to Analyzing and Enhancing Darknet Routing // IEEE INFOCOM 2013. — https://www.researchgate.net/publication/261060412_A_Contribution_to_Analyzing_and_Enhancing_Darknet_Routing
20. Roos S., Beck M., Strufe T. VOUTE — Virtual Overlays Using Tree Embeddings. — 2016. — https://arxiv.org/abs/1601.06119 ; véase también Socially-Aware Distributed Hash Tables for Decentralized Online Social Networks. — https://arxiv.org/abs/1508.05591
21. Dingledine R., Mathewson N., Syverson P. Tor: The Second-Generation Onion Router // Proc. 13th USENIX Security Symposium, 2004. — https://www.usenix.org/legacy/event/sec04/tech/dingledine.html
22. Jefferys K., Shishmarev M., Harman S. Session: End-To-End Encrypted Conversations With Minimal Metadata Leakage. — 2020. — https://arxiv.org/abs/2002.04609
23. Fall K. A Delay-Tolerant Network Architecture for Challenged Internets // Proc. ACM SIGCOMM 2003. — https://dl.acm.org/doi/10.1145/863955.863960
24. Cerf V. et al. Delay-Tolerant Networking Architecture. — RFC 4838, 2007. — https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc4838
25. Burleigh S., Fall K., Birrane E. Bundle Protocol Version 7. — RFC 9171, 2022. — https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc9171
26. FidoNet Technical Standards Committee. — http://ftsc.org/
27. Matveev S. NNCP — Node to Node copy. — http://www.nncpgo.org/
28. Qvist M. Reticulum Network Stack: Manual. — https://reticulum.network/ ; https://github.com/markqvist/Reticulum
29. Meshtastic. — https://meshtastic.org/
30. Braem B. et al. A case for research with and on community networks // ACM SIGCOMM Computer Communication Review. — 2013. — Vol. 43, No. 3. — P. 68–73. — https://doi.org/10.1145/2500098.2500108 ; Freifunk: https://freifunk.net/ ; Guifi.net: https://guifi.net/
31. Kleppmann M., Wiggins A., van Hardenberg P., McGranaghan M. Local-first software: you own your data, in spite of the cloud // Onward! 2019. — https://doi.org/10.1145/3359591.3359737 ; https://www.inkandswitch.com/local-first/
32. Tarr D., Lavoie E., Meyer A., Tschudin C. Secure Scuttlebutt: An Identity-Centric Protocol for Subjective and Decentralized Applications // ACM ICN '19. — 2019. — https://doi.org/10.1145/3357150.3357396
33. Nostr: Notes and Other Stuff Transmitted by Relays (NIPs). — https://github.com/nostr-protocol/nips
34. Nevod. Zero Knowledge Infrastructure. — https://nevod.network/
35. Briar Project. — https://briarproject.org/
36. ITU-T Recommendation E.500. Traffic intensity measurement principles. — 1998. — https://www.itu.int/rec/T-REC-E.500
37. ITU-T Recommendation E.412. Network management controls. — 1988. — https://www.itu.int/rec/T-REC-E.412
38. Nagle J. Congestion Control in IP/TCP Internetworks. — RFC 896, 1984. — https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc896
39. GOST 22348-86. Red de comunicaciones automatizada unificada. Términos y definiciones (ГОСТ 22348-86. Сеть связи автоматизированная единая. Термины и определения). — http://docs.cntd.ru/document/1200015727
40. Chaum D. L. Untraceable Electronic Mail, Return Addresses, and Digital Pseudonyms // Communications of the ACM. — 1981. — Vol. 24, No. 2. — P. 84–90. — https://doi.org/10.1145/358549.358563
41. Goldschlag D. M., Reed M. G., Syverson P. F. Hiding Routing Information // Information Hiding, LNCS 1174. — Springer, 1996. — P. 137–150. — https://doi.org/10.1007/3-540-61996-8_37
42. Bachmann P. Die analytische Zahlentheorie (Zahlentheorie, Teil 2). — Leipzig: Teubner, 1894. — https://archive.org/details/dieanalytischeza00bachuoft
43. Landau E. Handbuch der Lehre von der Verteilung der Primzahlen. — Leipzig: Teubner, 1909. — https://archive.org/details/handbuchderlehre01landuoft

---

Nota sobre el método. La revisión se hizo con fuentes abiertas; las bases de datos de pago (IEEE Xplore, textos completos de ACM Digital Library, Springer, eLibrary) no se consultaron de forma sistemática. Las puntuaciones de rasgos y clases son valoraciones expertas basadas en descripciones públicas de las redes a septiembre de 2026.

← Publicaciones