Análisis del desempeño de una red óptica flexible definida por software empleando un método cognitivo de asignación de espectro basado en machine learning

Abstract

Debido al aumento en el tráfico mundial en el campo de las redes de telecomunicaciones y a la demanda de sus recursos, actualmente las investigaciones se encaminan hacia la búsqueda de soluciones que permitan optimizar los recursos de las redes o hacer una mejor gestión de estos. Los principales problemas a los que se hacen frente actualmente son la poca capacidad de las redes, la poca flexibilidad y la falta de redes programables. Las Redes Ópticas son ampliamente utilizadas gracias a su alta velocidad de transmisión, alta capacidad y en el caso de las Redes Ópticas Elásticas (EON, Elastic Optical Netwwork) gracias a su flexibilidad en entornos de red. Además, la integración de la informática con las redes de telecomunicaciones ha llevado a buscar soluciones basadas en Redes Definidas por Software (SDN, Software Defined Networking) y Virtualizacion de Funciones de Red (NFV, Network Function Virtualization) lo que permite centralizar la intengencia de la red para mejorar su desempeño. Analogamente esta integración también se extiende a la capa óptica obteniendo un paradigma llamado Redes Opticas Definidas por Software (SDON, Software Defined Optical Networkind), de esta manera las SDON deben brindar un transporte de datos rápido y a su vez deben adaptarse a cambios dinámicos de tráfico y topología en tiempo real, lo que genera la necesidad de implementar tecnicas de enrutamiento y asignación de espectro óptico que mejoren la Calidad del Servicio (QoS, Quality of Service). Los métodos cognitivos y algoritmos basados en Aprendizaje Automático (ML, Machine Learning) permiten monitorear el estado de la red y brindar alternativas para brindar una gestión más eficiente de los recursos dentro de las redes de telecomunicaciones, y principalmente dentro de las redes SDON. Por estos motivos se plantea la idea de diseñar e implementar mediante simulación un método cognitivo basado en ML que permita realizar una asignación de espectro óptico dentro de una SDON Flexigrid y analizar el impacto que este mecanismo tiene sobre su desempeño.