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 d...

Full description

Autores:
Aguirre Moreno, Diego Fernando
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
Rights
License
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description 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.
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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.The Internet has shown exponential growth in the last decade, generating that users demand solutions to the requirements instantly. These requirements constitute the main problem related to the performance and characterization of the access and aggregation network infrastructure. Among the promising technologies are optical networks, their characteristics in capacity, quality of service and performance allow to support the traffic generated by future applications and technologies such as high-definition video, 5G networks and ultra-definition transmissions. Today, the implementation of all-optical networks presents several challenges such as: device maturity, optical storage buffers, optical packet switching, lack of effective network administration and management methods, and high costs. These limitations have delayed the development of fully optical networks, promoting research into elastic optical networks (EON), which dynamically adjust their resources according to the requirements of each demand. This research addresses the benefits in the use of elastic optical networks as support in the transport of the increasing volume of traffic, supported with machine learning techniques to face the problems of routing, spectrum allocation, modulation format and core selection. Providing a technological vision for the exploitation of the infrastructure that ensures completely optical switching and routing processes, optimizing resources based on demands.pdfspaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Aprendizaje automáticoAprendizaje por refuerzoRedes ópticas elásticasTráfico dinámicoDoctorado en Ingeniería - Tesis y disertaciones académicasRedes de telecomunicacionesAlgoritmos (Computadores)Procesamiento óptico de datosConmutación de paquetes (Transmisión de datos)Dynamic trafficElastic optical networkMachine learningReinforcement learningModelo algorítmico para alta disponibilidad en transporte de volúmenes crecientes de tráfico variable en redes ópticasAlgorithmic model for high availability in transporting increasing volumes of variable traffic in optical networksdoctoralThesisMonografíainfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06ORIGINALAguirreMorenoDiegoFernando2022.pdfAguirreMorenoDiegoFernando2022.pdfTesis doctoralapplication/pdf2911774https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/7f74e2fb-a297-4652-99f9-39b13d0d0401/download5f124d3009a1a42320286f8fd0db66c3MD51Licencia y autorización de los autores para publicar.pdfLicencia y autorización de los autores para publicar.pdfLicencia de uso y publicaciónapplication/pdf254177https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/758d96c2-03bc-434e-bf78-297692417c91/download41b72c7aac87e0b61c70ff927d4b6a19MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-87167https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/a285735f-b4ab-4707-828d-98b24557036c/download997daf6c648c962d566d7b082dac908dMD54CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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