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...
- 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
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- openAccess
- License
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Redes Virtualizadas Virtualización de funciones de Red NFV Redes definidas por Software SDN Virtualized Networks NFV -Network Function Virtualization SDN- Software Defined Networks |
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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. |
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Gil Herrera J, and Botero J.F (2016). “Resource Allocation in NFV: A Comprehensive Survey,” IEEE Trans. Netw. Serv. Manag., vol. 13, no. 3, pp. 518–532, 2016, doi: 10.1109/TNSM.2016.2598420. Wahab O.A, Kara N, Edstrom C, and Lemieux Y (2019).“MAPLE: A Machine Learning Approach for Efficient Placement and Adjustment of Virtual Network Functions,” J. Netw. Comput. Appl., vol. 142, no. June, pp. 37–50, 2019, doi: 10.1016/j. jnca.2019.06.003. Wang G, Feng G, Quek T.Q.S, Qin S, Wen R, and Tan W (2019). “Reconfiguration in network slicing-optimizing the profit and performance,” IEEE Trans. Netw. Serv. Manag., vol. 16, no. 2, pp. 591–605, doi: 10.1109/TNSM.2019.2899609. Bolodurina I.P and Parfenov D.I (2018). “Optimizing Virtual Network Functions Placement in Virtual Data Center Infrastructure Using Machine Learning,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 302, no. 1, doi: 10.1088/1757-899X/302/1/012059. Ding W, Qi W, Wang J, and Chen B (2015) .“OpenSCaaS: An open service chain as a service platform toward the integration of SDN and NFV,” IEEE Netw., vol. 29, no. 3, pp. 30–35, doi: 10.1109/MNET.2015.7113222. Guibao X, Yubo M, and Jialiang L(2017).“Inclusion of Artificial Intelligence in Communication Networks and Services,” ITU J. ICT Discov. Spec. Issue, no. 1, pp. 1–6. Beck M.T and Botero J.F (2017). “Scalable and coordinated allocation of service function chains,” Comput. Commun., vol. 102, pp. 78–88, doi: 10.1016/j. comcom.2016.09.010. Campbell A.T, De Meer H.G, Kounavis M.E, Miki K, Vicente J.B, and Villela D (2018)“A survey of programmable networks,” Comput. Commun. Rev., vol. 29, no. 2, pp. 7–23, 1999, doi: 10.1145/505733.505735. approach for deploying dynamic service function chains,” Symmetry (Basel)., vol. 10, no. 11, 2, doi: 10.3390/sym10110646 Subramanya T and Riggio R (2019).“Machine Learning-Driven Scaling and Placement of Virtual Network Functions at the Network Edges,” Proc.IEEE Conf. Netw. Softwarization Unleashing Power Netw. Softwarization, NetSoft 2019, no. April, pp. 414–422, doi: 10.1109/NETSOFT.2019.8806631 Ruiz L, et al.(2018).“A genetic algorithm for VNF provisioning in NFV-enabled cloud/ MEC RAN architectures,” Appl. Sci., vol. 8, no. 12, doi: 10.3390/app8122614. Pei J, Hong P, and Li D (2018). “Virtual network function selection and chaining based on deep learning in SDN and NFV-Enabled Networks,” 2018 IEEE Int. Conf. Commun. Work. ICC Work. 2018 - Proc., pp. 1–6, doi: 10.1109/ICCW.2018.8403657. Liu Y, Zhang H, Guan H, and Wang Y (2018). “A method for adaptive resource adjustment of dynamic service function chain,” IEEE Access, vol. 6, pp. 69988–70004, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2880251. Tomás Catalá J.C, “Universidad de Murcia(2019).” All rights Reserv. IJES, vol. 281, no. 4, pp. 1–30, , [Online]. Available: http://nadir.uc3m.es/alejandro/phd/thesisFinal.pdf%5Cnhttp://scholar.google.com/ scholar?hl=en&btnG=Search&q=intitle:Universidad+de+murcia#0. Martínez D.D.A (2019). “Gestión elástica en la nube de recursos computacionales para actividades docentes : caso de uso en el Diseño de Sistemas Digitales,” no. July. Mosquera J and Development B.D (2020). “Conceptos básicos para una ejecución en Screenplay,” pp. 1–11. Soto M (2020). “Serenity BDD + Screen Play + Java,” pp. 1–14. |
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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.In recent years there have been changes in the infrastructure of telecommunications networks, impacting its transformation. Technological paradigms such as NFV (network functions virtualization) and software-defined networks (SDN) have been incorporated, both paradigms allow the design of new generation networks with the capacity to cover computational demands for telecommunications services. This article presents a computational resource allocation model supported by machine learning mechanisms for virtualized network services, for the problem of resource allocation and the unavailability of network services. For its design, models that allocate network resources were analyzed, and some machine learning methods were characterized to determine the one that best contributes to the allocation of resources in a virtual network environment. The model optimizes the process by applying automation patterns for an adequate allocation of network resources, optimizing and monitoring the process. Keywords: Virtualized Networks; Machine Learning; NFV -Network Function Virtualization, SDN- Software Defined Networks.16 páginasapplication/pdfspaPorto AISTIPortugalhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://www.proquest.com/openview/436c4790cb1ca8a43fc2246edaf45c68/1?pq-origsite=gscholar&cbl=1006393Modelo Para Asignar Recursos Computacionales en Infraestructuras de Redes Virtualizadas Usando Mecanismos de Aprendizaje AutomáticoModel for Allocating Computational Resources in Virtualized Network Infrastructures using Machine Learning MechanismsArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a8587E4572Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de InformaçãoGil Herrera J, and Botero J.F (2016). “Resource Allocation in NFV: A Comprehensive Survey,” IEEE Trans. Netw. Serv. Manag., vol. 13, no. 3, pp. 518–532, 2016, doi: 10.1109/TNSM.2016.2598420.Wahab O.A, Kara N, Edstrom C, and Lemieux Y (2019).“MAPLE: A Machine Learning Approach for Efficient Placement and Adjustment of Virtual Network Functions,” J. Netw. Comput. Appl., vol. 142, no. June, pp. 37–50, 2019, doi: 10.1016/j. jnca.2019.06.003.Wang G, Feng G, Quek T.Q.S, Qin S, Wen R, and Tan W (2019). “Reconfiguration in network slicing-optimizing the profit and performance,” IEEE Trans. Netw. Serv. Manag., vol. 16, no. 2, pp. 591–605, doi: 10.1109/TNSM.2019.2899609.Bolodurina I.P and Parfenov D.I (2018). “Optimizing Virtual Network Functions Placement in Virtual Data Center Infrastructure Using Machine Learning,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 302, no. 1, doi: 10.1088/1757-899X/302/1/012059.Ding W, Qi W, Wang J, and Chen B (2015) .“OpenSCaaS: An open service chain as a service platform toward the integration of SDN and NFV,” IEEE Netw., vol. 29, no. 3, pp. 30–35, doi: 10.1109/MNET.2015.7113222.Guibao X, Yubo M, and Jialiang L(2017).“Inclusion of Artificial Intelligence in Communication Networks and Services,” ITU J. ICT Discov. Spec. Issue, no. 1, pp. 1–6.Beck M.T and Botero J.F (2017). “Scalable and coordinated allocation of service function chains,” Comput. Commun., vol. 102, pp. 78–88, doi: 10.1016/j. comcom.2016.09.010.Campbell A.T, De Meer H.G, Kounavis M.E, Miki K, Vicente J.B, and Villela D (2018)“A survey of programmable networks,” Comput. Commun. 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July.Mosquera J and Development B.D (2020). “Conceptos básicos para una ejecución en Screenplay,” pp. 1–11.Soto M (2020). “Serenity BDD + Screen Play + Java,” pp. 1–14.Aprendizaje automáticoMachine learningTelecomunicacionesTecnología de comunicaciónCommunication technologyTelecommunicationsRedes VirtualizadasVirtualización de funciones de Red NFVRedes definidas por Software SDNVirtualized NetworksNFV -Network Function VirtualizationSDN- Software Defined NetworksORIGINALModelo Para Asignar Recursos Computacionales en Infraestructuras de Redes Virtualizadas Usando Mecanismos de Aprendizaje Automático.pdfModelo Para Asignar Recursos Computacionales en Infraestructuras de Redes Virtualizadas Usando Mecanismos de Aprendizaje 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