Modelo algorítmico para alta disponibilidad en transporte de volúmenes crecientes de tráfico variable en redes ópticas

Internet ha presentado un crecimiento exponencial en la última década, generando que los usuarios demanden solución a los requisitos de forma instantánea. Estas exigencias constituyen la problemática principal que se encuentra relacionada con el desempeño y la caracterización de la infraestructura de red de acceso y agregación. Entre tecnologías prometedoras se encuentran las redes ópticas, sus características en capacidad, calidad de servicio y desempeño, permiten soportar tráfico generado por aplicaciones y tecnologías futuras como vídeo en alta definición, comunicaciones móviles de quinta generación (5G) y transmisiones en ultra definición. La implementación de redes totalmente ópticas implica: madurez de dispositivos, buffers de almacenamiento óptico, conmutación de paquetes ópticos, desarrollo de métodos efectivos de administración de red y disminución de costos elevados. Estas situaciones han retrasado el desarrollo de las redes totalmente ópticas, impulsando investigaciones en redes ópticas elásticas (EON), que permiten ajustar dinámicamente sus recursos de acuerdo con los requisitos de cada demanda. Esta investigación aborda los beneficios en el uso de las redes ópticas elásticas como soporte en el transporte de los crecientes volúmenes de tráfico variable, apoyado en técnicas de aprendizaje automático para afrontar problemas de: enrutamiento, asignación de espectro, formato de modulación y selección de núcleo. Aprovechando una perspectiva de infraestructura tecnológica que asegure los procesos de conmutación y enrutamiento completamente ópticos, para optimizar los recursos en función de las demandas.

• Tipo de recurso: Doctoral thesis
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/30617
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/30617
• Palabra clave: Aprendizaje automático; Aprendizaje por refuerzo; Redes ópticas elásticas; Tráfico dinámico; Doctorado en Ingeniería - Tesis y disertaciones académicas; Redes de telecomunicaciones; Algoritmos (Computadores); Procesamiento óptico de datos; Conmutación de paquetes (Transmisión de datos); Dynamic traffic; Elastic optical network; Machine learning; Reinforcement learning
• License: Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional