Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/4189| Sistema de gestión de monitorización de violaciones de contratos de niveles de servicio (SLA, Service Level Agreement) en entorno de redes 5G/B5G SLA (Service Level Agreement) violation management of monitoring system in 5G/B5G network environments | |
| Yenia Leyva Labrador | |
| Jorge Enrique Preciado Velasco JOSE ELENO LOZANO RIZK | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución | |
| Redes móviles 5G/B5G, Monitorización de SLA, Redes SDN, Aprendizaje de Máquina 5G/B5G Mobile Networks, SLA Monitoring, SDN Networks, Machine Learning | |
| Esta investigación aborda el desafío de garantizar niveles de servicio (SLA) en redes 5G/B5G, caracterizadas por tráfico dinámico y heterogéneo. Se propone un sistema innovador para la gestión y monitorización predictiva de SLA, que integra monitorización en tiempo real, redireccionamiento dinámico de flujos y análisis predictivo mediante Machine Learning en entornos de redes definidas por software (SDN). El sistema opera detectando incumplimientos de métricas de SLA, implementando estrategias de redireccionamiento de tráfico que priorizan la baja latencia y adaptando proactivamente los recursos de red para optimizar el cumplimiento de los SLA La arquitectura propuesta aprovecha las capacidades de programabilidad, control centralizado y abstracción de recursos que ofrecen las SDN, junto con la flexibilidad y escalabilidad de Mininet para simular entornos de red complejos. Incorpora un sistema de monitorización para verificar el cumplimiento de los SLA y una API RESTful para facilitar el redireccionamiento de tráfico de manera ágil y estandarizada. Lo más destacado es la integración de técnicas de Machine Learning, que permiten al sistema aprender de los patrones de tráfico y comportamiento de la red, anticipar posibles violaciones de SLA y redireccionar dinámicamente la asignación de recursos para cumplir con los requisitos de calidad de servicio (QoS) acordados. Los resultados preliminares sugieren una mejora significativa en la gestión de SLA comparado con enfoques tradicionales, especialmente en escenarios de alta variabilidad de tráfico. Aunque se requiere una implementación y evaluación exhaustiva en entornos reales, la propuesta representa una solución prometedora para los desafíos de aseguramiento de calidad de servicio en redes de nueva generación. Este enfoque integrado y predictivo ofrece ventajas sobre métodos reactivos convencionales, contribuyendo al campo de la gestión de redes 5G/B5G con un marco innovador para la optimización dinámica de SLA. Se espera que el sistema propuesto facilite la provisión de servicios de alta calidad en futuras redes móviles, caracterizadas por demandas de tráfico cada vez más complejas y diversas. This research addresses the challenge of ensuring Service Level Agreements (SLAs) in 5G/B5G networks characterized by dynamic and heterogeneous traffic. We proposed an innovative system for predictive SLA management and monitoring, integrating real-time monitoring, dynamic flow redirection, and predictive analysis using Machine Learning in Software-Defined Networking (SDN) environments. The system detects SLA metric violations, implements traffic redirection strategies that prioritize low latency, and proactively adapts network resources to optimize SLA compliance. The proposed architecture leverages the programmability, centralized control, and resource abstraction capabilities offered by SDN, along with the flexibility and scalability of Mininet, to simulate complex network environments. It incorporates a monitoring system to verify SLA compliance and a RESTful API to facilitate agile and standardized traffic redirection. The highlight is the integration of Machine Learning techniques, which allow the system to learn from traffic patterns and network behavior, anticipate potential SLA violations, and dynamically redirect resource allocation to meet agreed Quality of Service (QoS) requirements. Preliminary results suggest a significant improvement in SLA management compared to traditional approaches, especially in scenarios with high traffic variability. Although comprehensive implementation and evaluation in existing 5G/B5G network environments are required, the proposal represents a promising solution for quality of service assurance challenges in next-generation networks. This integrated and predictive approach offers advantages over conventional reactive methods, contributing to the 5G/B5G network management with an innovative framework for dynamic SLA optimization. With the proposed system, we expect to facilitate high-quality services in future mobile networks characterized by increasingly complex and diverse traffic demands. | |
| CICESE | |
| 2024 | |
| Tesis de maestría | |
| Español | |
| Leyva Labrador, Y. 2024. Sistema de gestión de monitorización de violaciones de contratos de niveles de servicio (SLA, Service Level Agreement) en entorno de redes 5G/B5G. Tesis de Maestría en Ciencias. Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California. 98 pp. | |
| TECNOLOGÍA DE LAS TELECOMUNICACIONES | |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Electrónica y Telecomunicaciones |
Cargar archivos:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| tesis_Yenia Leyva Labrador_06 sep 2024.pdf | Descripción completa de la tesis | 2.48 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |