Análisis del desempeño de una SDN IoT al implementar un algoritmo de control de tráfico basado en machine learning

Abstract

En este trabajo de grado se abordará el problema de la densidad de tráfico en las redes IoT mediante el desarrollo de un mecanismo que permita analizar el tráfico que circula por la red y luego por medio de un algoritmo reforzado seleccionar la ruta menos congestionada para enviarlo al destino; centrando todos los esfuerzos en los métodos de aprendizaje automático, pues al tener una intervención humana mínima se puede garantizar un resultado más confiable. Inicialmente los dispositivos emulados envíen ráfagas de datos, una vez inicia el controlador ONOS procede a analizar la red para aplicar el algoritmo por refuerzo para la selección de ruta y posterior a ello instala la regla de flujo indicándole a los nodos por cual camino debe enviar los paquetes del dispositivo seleccionado; esto con el fin agilizar el envío de información prioritaria. Finalmente se hará la comparación de los resultados obtenidos con los arrojados por la red sin implementar dicho mecanismo. El presente documento de trabajo de grado describe lo realizado a través de los siguientes capítulos: El capítulo 1, presenta los conceptos generales y contextualiza las redes SD-IoT. El capítulo 2, explica las metodologías implementadas para el desarrollo del proyecto. El capítulo 3, muestra la instalación y explica brevemente el manejo de las herramientas utilizadas para el desarrollo del trabajo. El capítulo 4, describe la simulación tanto de la red como del algoritmo de aprendizaje automático y la aplicación con la que trabaja el controlador ONOS. EL capítulo 5, presenta los resultados obtenidos y el análisis de estos. El capítulo 6, expone las conclusiones y retroalimentación del desarrollo, y presenta los posibles trabajos futuros a partir del trabajo desarrollado.