Modelo Para Asignar Recursos Computacionales en Infraestructuras de Redes Virtualizadas Usando Mecanismos de Aprendizaje Automático

En los últimos años se han presentado cambios en la infraestructura de redes de telecomunicaciones, impactando su transformación. Se han incorporado paradigmas tecnológicos como NFV (virtualización de funciones de red), y redes definidas por software (SDN), ambos paradigmas permiten proyectar redes de nueva generación con capacidad de cubrir exigencias computacionales de servicios de telecomunicaciones. Este artículo, presenta un modelo de asignación de recursos computacionales soportado en mecanismos de aprendizaje automático para servicios de redes virtualizadas, para el problema de asignación de recursos y la no disponibilidad de servicios red. Para su diseño se analizaron modelos que asignan recursos de red, y se caracterizaron algunos métodos de aprendizaje automático, para determinar el que mejor aporte de a la asignación de recursos en un entorno virtual de red. El modelo optimiza el proceso aplicando patrones de automatización para una adecuada asignación de recursos de red, optimizando y monitoreando el proceso. Palabras-clave: Redes Virtualizadas, Aprendizaje Automático, Virtualización de funciones de Red NFV, Redes definidas por Software SDN.

• Autores: Giraldo Mejía, Juan Camilo; Giraldo Legarda, Angy Lizeth; Vargas Agudelo, Fabio Alberto; Martínez Rebollar, Alicia
• Tipo de recurso: Article of investigation
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Tecnológico de Antioquia
• Repositorio: Repositorio Tdea
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:dspace.tdea.edu.co:tdea/2669
• Acceso en línea: https://dspace.tdea.edu.co/handle/tdea/2669
• Palabra clave: Aprendizaje automático; Machine learning; Telecomunicaciones; Tecnología de comunicación; Communication technology; Telecommunications; Redes Virtualizadas; Virtualización de funciones de Red NFV; Redes definidas por Software SDN; Virtualized Networks; NFV -Network Function Virtualization; SDN- Software Defined Networks
• Rights: openAccess
• License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/