El tráfico en las redes de transporte de datos cada vez aumenta debido a una mayor demanda por parte de los usuarios finales, esto incrementa de forma exponencial las capacidades que requieren las redes troncales de información donde se concentra todo el flujo. Los sistemas ópticos de transporte de información son los más acertados para conformar estas redes troncales debido a su gran ancho de banda, bajas pérdidas y baja susceptibilidad a interferencias.
Las redes ópticas definidas por software obtienen un máximo desempeño logrando menores retardos, facilidades de programación y adaptación a los cambios en la red. Entre sus funciones se encuentra la posibilidad de definir como se realiza el enrutamiento en la red desde un sistema centralizado, en el cual se gestionan de forma global las rutas que sigue la información para llegar a su destino [1].
Para el enrutamiento de las redes se usan algoritmos con parámetros definidos que buscan encontrar la mejor ruta de conexión entre origen y destino. Existen diversos tipos de algoritmos, algunos orientados a mejorar un parámetro específico en la red como retardo, número de saltos, probabilidad de bloqueo y otros de enfoque global que buscan mejorar los parámetros de forma general.
Apoyado en lo anterior, este trabajo propone un método de enrutamiento para redes ópticas definidas por software basado en un algoritmo genético, el cual se centra en parámetros de la red específicos y hace parte de los algoritmos evolutivos que imitan el comportamiento de los genes en los seres vivos.
El primer capítulo es una recopilación de información acerca de los temas relacionados con el trabajo, como redes definidas por software, redes ópticas y como funcionan los algoritmos genéticos. En el segundo capítulo se realiza una comparación entre las posibles herramientas de simulación disponibles y se escoge la más adecuada para realizar el trabajo, se define la metodología empleada para realizar las simulaciones y se explica el comportamiento de los algoritmos con los que se realizarán.
El tercer capítulo presenta los resultados obtenidos del funcionamiento de la red con y sin el método de enrutamiento en diferentes escenarios de operación con variaciones en el tráfico, número de longitudes de onda por enlace y velocidad de la red. El cuarto capítulo se realiza el análisis de los resultados, se efectúa una comparación del comportamiento de la red cuando emplea los algoritmos y varían los parámetros de la red. Finalmente en el quinto capítulo se presentan las conclusiones obtenidas a partir del análisis del capítulo cuatro.
Traffic in data transport networks is increasing due to greater demand from end users, this exponentially increases the capacities required by information backbones where all the flow is concentrated. Optical information transport systems are the better to build backbone becouse their high bandwidth, low losses and low susceptibility to interference.
Software-defined optical networks obtain maximum performance by achieving lower delays, programming facilities and adaptation to changes in the network. Among its functions is the possibility of defining how routing is carried out in the network from a centralized system, in which the routes that the information follows to reach its destination are globally managed.[1].
For the routing of the networks algorithms with defined parameters are used that seek to find the best connection route between origin and destination. There are various types of algorithms, some aimed at improving a specific parameter in the network such as delay, number of hops, blocking probability and others with a global approach that seek to improve the parameters in a general way.
Based on the above, this work proposes a routing method for software-defined optical networks based on a genetic algorithm, which focuses on specific network parameters and is part of the evolutionary algorithms that mimic the behavior of genes in living beings.
The first chapter is a compilation of information about work-related topics such as software-defined networks, optical networks, and how genetic algorithms work. In the second chapter, a comparison is made between the possible simulation tools available and the most appropriate one is chosen to carry out the work, the methodology used to carry out the simulations is defined and the behavior of the algorithms with which they will be carried out is explained.
The third chapter presents the results obtained from the operation of the network with and without the routing method in different operating scenarios with variations in traffic, number of wavelengths per link and network speed. The fourth chapter performs the analysis of the results, a comparison of the behavior of the network is made when using the algorithms and the parameters of the network vary. Finally, the fifth chapter presents the conclusions obtained from the analysis of chapter four.
