Towards cognitive in-operation network planning

Next-generation internet services such as live TV and video on demand require high bandwidth and ultra-low latency. The ever-increasing volume, dynamicity and stringent requirements of these services’ demands are generating new challenges to nowadays telecom networks. To decrease expenses, service-layer content providers are delivering their content near the end users, thus allowing a low latency and tailored content delivery. As a consequence of this, unseen metro and even core traffic dynamicity is arising with changes in the volume and direction of the traffic along the day. A tremendous effort to efficiently manage networks is currently ongoing towards the realisation of 5G networks. This translates in looking for network architectures supporting dynamic resource allocation, fulfilling strict service requirements and minimising the total cost of ownership (TCO). In this regard, in-operation network planning was recently proven to successfully support various network reconfiguration use cases in prospective scenarios. Nevertheless, additional research to extend in-operation planning capabilities from typical reactive optimization schemes to proactive and predictive schemes based on the analysis of network monitoring data is required. A hot topic raising increasing attention is cognitive networking, where an elevated knowledge about the network could be obtained as a result of introducing data analytics in the telecom operator’s infrastructure. By using predictive knowledge about the network traffic, in-operation network planning mechanisms could be enhanced to efficiently adapt the network by means of future traffic prediction, thus achieving cognitive in-operation network planning. In this thesis, we focus on studying mechanisms to enable cognitive in-operation network planning in core networks. In particular, we focus on dynamically reconfiguring virtual network topologies (VNT) at the MPLS layer, covering a number of detailed objectives. First, we start studying mechanisms to allow network traffic flow modelling, from monitoring and data transformation to the estimation of predictive traffic model based on this data. By means of these traffic models, then we tackle a cognitive approach to periodically adapt the core VNT to current and future traffic, using predicted traffic matrices based on origin-destination (OD) predictive models. This optimization approach, named VENTURE, is efficiently solved using dedicated heuristic algorithms and its feasibility is demonstrated in an experimental in-operation network planning environment. Finally, we extend VENTURE to consider core flows dynamicity as a result of metro flows re-routing, which represents a meaningful dynamic traffic scenario. This extension, which entails enhancements to coordinate metro and core network controllers with the aim of allowing fast adaption of core OD traffic models, is evaluated and validated in terms of traffic models accuracy and experimental feasibility.Els serveis d’internet de nova generació tals com la televisió en viu o el vídeo sota demanda requereixen d’un gran ample de banda i d’ultra-baixa latència. L’increment continu del volum, dinamicitat i requeriments d’aquests serveis està generant nous reptes pels teleoperadors de xarxa. Per reduir costs, els proveïdors de contingut estan disposant aquests més a prop dels usuaris finals, aconseguint així una entrega de contingut feta a mida. Conseqüentment, estem presenciant una dinamicitat mai vista en el tràfic de xarxes de metro amb canvis en la direcció i el volum del tràfic al llarg del dia. Actualment, s’està duent a terme un gran esforç cap a la realització de xarxes 5G. Aquest esforç es tradueix en cercar noves arquitectures de xarxa que suportin l’assignació dinàmica de recursos, complint requeriments de servei estrictes i minimitzant el cost total de la propietat. En aquest sentit, recentment s’ha demostrat com l’aplicació de “in-operation network planning” permet exitosament suportar diversos casos d’ús de reconfiguració de xarxa en escenaris prospectius. No obstant, és necessari dur a terme més recerca per tal d’estendre “in-operation network planning” des d’un esquema reactiu d’optimització cap a un nou esquema proactiu basat en l’analítica de dades provinents del monitoritzat de la xarxa. El concepte de xarxes cognitives es també troba al centre d’atenció, on un elevat coneixement de la xarxa s’obtindria com a resultat d’introduir analítica de dades en la infraestructura del teleoperador. Mitjançant un coneixement predictiu sobre el tràfic de xarxa, els mecanismes de in-operation network planning es podrien millorar per adaptar la xarxa eficientment basant-se en predicció de tràfic, assolint així el que anomenem com a “cognitive in-operation network Planning”. En aquesta tesi ens centrem en l’estudi de mecanismes que permetin establir “el cognitive in-operation network Planning” en xarxes de core. En particular, ens centrem en reconfigurar dinàmicament topologies de xarxa virtual (VNT) a la capa MPLS, cobrint una sèrie d’objectius detallats. Primer comencem estudiant mecanismes pel modelat de fluxos de tràfic de xarxa, des del seu monitoritzat i transformació fins a l’estimació de models predictius de tràfic. Posteriorment, i mitjançant aquests models predictius, tractem un esquema cognitiu per adaptar periòdicament la VNT utilitzant matrius de tràfic basades en predicció de parells origen-destí (OD). Aquesta optimització, anomenada VENTURE, és resolta eficientment fent servir heurístiques dedicades i és posteriorment avaluada sota escenaris de tràfic de xarxa dinàmics. A continuació, estenem VENTURE considerant la dinamicitat dels fluxos de tràfic de xarxes de metro, el qual representa un escenari rellevant de dinamicitat de tràfic. Aquesta extensió involucra millores per coordinar els operadors de metro i core amb l’objectiu d’aconseguir una ràpida adaptació de models de tràfic OD. Finalment, proposem dues arquitectures de xarxa necessàries per aplicar els mecanismes anteriors en entorns experimentals, emprant protocols estat-de-l’art com són OpenFlow i IPFIX. La metodologia emprada per avaluar el treball anterior consisteix en una primera avaluació numèrica fent servir un simulador de xarxes íntegrament dissenyat i desenvolupat per a aquesta tesi. Després d’aquesta validació basada en simulació, la factibilitat experimental de les arquitectures de xarxa proposades és avaluada en un entorn de proves distribuït.Postprint (published version

Towards cognitive in-operation network planning

Next-generation internet services such as live TV and video on demand require high bandwidth and ultra-low latency. The ever-increasing volume, dynamicity and stringent requirements of these services’ demands are generating new challenges to nowadays telecom networks. To decrease expenses, service-layer content providers are delivering their content near the end users, thus allowing a low latency and tailored content delivery. As a consequence of this, unseen metro and even core traffic dynamicity is arising with changes in the volume and direction of the traffic along the day. A tremendous effort to efficiently manage networks is currently ongoing towards the realisation of 5G networks. This translates in looking for network architectures supporting dynamic resource allocation, fulfilling strict service requirements and minimising the total cost of ownership (TCO). In this regard, in-operation network planning was recently proven to successfully support various network reconfiguration use cases in prospective scenarios. Nevertheless, additional research to extend in-operation planning capabilities from typical reactive optimization schemes to proactive and predictive schemes based on the analysis of network monitoring data is required. A hot topic raising increasing attention is cognitive networking, where an elevated knowledge about the network could be obtained as a result of introducing data analytics in the telecom operator’s infrastructure. By using predictive knowledge about the network traffic, in-operation network planning mechanisms could be enhanced to efficiently adapt the network by means of future traffic prediction, thus achieving cognitive in-operation network planning. In this thesis, we focus on studying mechanisms to enable cognitive in-operation network planning in core networks. In particular, we focus on dynamically reconfiguring virtual network topologies (VNT) at the MPLS layer, covering a number of detailed objectives. First, we start studying mechanisms to allow network traffic flow modelling, from monitoring and data transformation to the estimation of predictive traffic model based on this data. By means of these traffic models, then we tackle a cognitive approach to periodically adapt the core VNT to current and future traffic, using predicted traffic matrices based on origin-destination (OD) predictive models. This optimization approach, named VENTURE, is efficiently solved using dedicated heuristic algorithms and its feasibility is demonstrated in an experimental in-operation network planning environment. Finally, we extend VENTURE to consider core flows dynamicity as a result of metro flows re-routing, which represents a meaningful dynamic traffic scenario. This extension, which entails enhancements to coordinate metro and core network controllers with the aim of allowing fast adaption of core OD traffic models, is evaluated and validated in terms of traffic models accuracy and experimental feasibility.Els serveis d’internet de nova generació tals com la televisió en viu o el vídeo sota demanda requereixen d’un gran ample de banda i d’ultra-baixa latència. L’increment continu del volum, dinamicitat i requeriments d’aquests serveis està generant nous reptes pels teleoperadors de xarxa. Per reduir costs, els proveïdors de contingut estan disposant aquests més a prop dels usuaris finals, aconseguint així una entrega de contingut feta a mida. Conseqüentment, estem presenciant una dinamicitat mai vista en el tràfic de xarxes de metro amb canvis en la direcció i el volum del tràfic al llarg del dia. Actualment, s’està duent a terme un gran esforç cap a la realització de xarxes 5G. Aquest esforç es tradueix en cercar noves arquitectures de xarxa que suportin l’assignació dinàmica de recursos, complint requeriments de servei estrictes i minimitzant el cost total de la propietat. En aquest sentit, recentment s’ha demostrat com l’aplicació de “in-operation network planning” permet exitosament suportar diversos casos d’ús de reconfiguració de xarxa en escenaris prospectius. No obstant, és necessari dur a terme més recerca per tal d’estendre “in-operation network planning” des d’un esquema reactiu d’optimització cap a un nou esquema proactiu basat en l’analítica de dades provinents del monitoritzat de la xarxa. El concepte de xarxes cognitives es també troba al centre d’atenció, on un elevat coneixement de la xarxa s’obtindria com a resultat d’introduir analítica de dades en la infraestructura del teleoperador. Mitjançant un coneixement predictiu sobre el tràfic de xarxa, els mecanismes de in-operation network planning es podrien millorar per adaptar la xarxa eficientment basant-se en predicció de tràfic, assolint així el que anomenem com a “cognitive in-operation network Planning”. En aquesta tesi ens centrem en l’estudi de mecanismes que permetin establir “el cognitive in-operation network Planning” en xarxes de core. En particular, ens centrem en reconfigurar dinàmicament topologies de xarxa virtual (VNT) a la capa MPLS, cobrint una sèrie d’objectius detallats. Primer comencem estudiant mecanismes pel modelat de fluxos de tràfic de xarxa, des del seu monitoritzat i transformació fins a l’estimació de models predictius de tràfic. Posteriorment, i mitjançant aquests models predictius, tractem un esquema cognitiu per adaptar periòdicament la VNT utilitzant matrius de tràfic basades en predicció de parells origen-destí (OD). Aquesta optimització, anomenada VENTURE, és resolta eficientment fent servir heurístiques dedicades i és posteriorment avaluada sota escenaris de tràfic de xarxa dinàmics. A continuació, estenem VENTURE considerant la dinamicitat dels fluxos de tràfic de xarxes de metro, el qual representa un escenari rellevant de dinamicitat de tràfic. Aquesta extensió involucra millores per coordinar els operadors de metro i core amb l’objectiu d’aconseguir una ràpida adaptació de models de tràfic OD. Finalment, proposem dues arquitectures de xarxa necessàries per aplicar els mecanismes anteriors en entorns experimentals, emprant protocols estat-de-l’art com són OpenFlow i IPFIX. La metodologia emprada per avaluar el treball anterior consisteix en una primera avaluació numèrica fent servir un simulador de xarxes íntegrament dissenyat i desenvolupat per a aquesta tesi. Després d’aquesta validació basada en simulació, la factibilitat experimental de les arquitectures de xarxa proposades és avaluada en un entorn de proves distribuït

Monitoring and Data Analytics for Optical Networking:Benefits, Architectures, and Use Cases

Operators' network management continuously measures network health by collecting data from the deployed network devices; data is used mainly for performance reporting and diagnosing network problems after failures, as well as by human capacity planners to predict future traffic growth. Typically, these network management tools are generally reactive and require significant human effort and skills to operate effectively. As optical networks evolve to fulfil highly flexible connectivity and dynamicity requirements, and supporting ultra-low latency services, they must also provide reliable connectivity and increased network resource efficiency. Therefore, reactive human-based network measurement and management will be a limiting factor in the size and scale of these new networks. Future optical networks must support fully automated management, providing dynamic resource re-optimization to rapidly adapt network resources based on predicted conditions and events; identify service degradation conditions that will eventually impact connectivity and highlight critical devices and links for further inspection; and augment rapid protection schemes if a failure is predicted or detected, and facilitate resource optimization after restoration events. Applying automation techniques to network management requires both the collection of data from a variety of sources at various time frequencies, but it must also support the capability to extract knowledge and derive insight for performance monitoring, troubleshooting, and maintain network service continuity. Innovative analytics algorithms must be developed to derive meaningful input to the entities that orchestrate and control network resources; these control elements must also be capable of proactively programming the underlying optical infrastructure. In this article, we review the emerging requirements for optical network management automation, the capabilities of current optical systems, and the development and standardization status of data models and protocols to facilitate automated network monitoring. Finally, we propose an architecture to provide Monitoring and Data Analytics (MDA) capabilities, we present illustrative control loops for advanced network monitoring use cases, and the findings that validate the usefulness of MDA to provide automated optical network management

TREND towards more energy-efficient optical networks

International audienceWith one third of the world population online in 2013 and an international Internet bandwidth multiplied by more than eight since 2006, the ICT sector is a non-negligible contributor of worldwide greenhouse gases emissions and power consumption. Indeed, power consumption of telecommunication networks has become a major concern for all the actors of the domain, and efforts are made to reduce their impact on the overall figure of ICTs, and to support its foreseen growth in a sustainable way. In this context, the contributors of the European Network of Excellence TREND have developed innovative solutions to improve the energy efficiency of networks. This paper gives an overview of the solutions related to optical networks

In-operation planning in flexgrid optical core networks

New generation applications, such as cloud computing or video distribution, can run in a telecom cloud infrastructure where the datacenters (DCs) of telecom operators are integrated in their networks thus, increasing connections' dynamicity and resulting in time-varying traffic capacities, which might also entail changes in the traffic direction along the day. As a result, a flexible optical technology able to dynamically set-up variable-capacity connections, such as flexgrid, is needed. Nonetheless, network dynamicity might entail network performance degradation thus, requiring re-optimizing the network while it is in operation. This thesis is devoted to devise new algorithms to solve in-operation network planning problems aiming at enhancing the performance of optical networks and at studying their feasibility in experimental environments. In-operation network planning requires from an architecture enabling the deployment of algorithms that must be solved in stringent times. That architecture can be based on a Path Computation Element (PCE) or a Software Defined Networks controller. In this thesis, we assume the former split in a front-end PCE, in charge of provisioning paths and handling network events, and a specialized planning tool in the form of a back-end PCE responsible for solving in-operation planning problems. After the architecture to support in-operation planning is assessed, we focus on studying the following applications: 1) Spectrum fragmentation is one of the most important problems in optical networks. To alleviate it to some extent without traffic disruption, we propose a hitless spectrum defragmentation strategy. 2) Each connection affected by a failure can be recovered using multiple paths to increase traffic restorability at the cost of poor resource utilization. We propose re-optimizing the network after repairing the failure to aggregate and reroute those connections to release spectral resources. 3) We study two approaches to provide multicast services: establishing a point-to-multipoint connections at the optical layer and using multi-purpose virtual network topologies (VNT) to serve both unicast and multicast connectivity requests. 4) The telecom cloud infrastructure, enables placing contents closer to the users. Based on it, we propose a hierarchical content distribution architecture where VNTs permanently interconnect core DCs and metro DCs periodically synchronize contents to the core DCs. 5) When the capacity of the optical backbone network becomes exhausted, we propose using a planning tool with access to inventory and operation databases to periodically decide the equipment and connectivity to be installed at the minimum cost reducing capacity overprovisioning. 6) In multi-domain multi-operator scenarios, a broker on top of the optical domains can provision multi-domain connections. We propose performing intra-domain spectrum defragmentation when no contiguous spectrum can be found for a new connection request. 7) Packet nodes belonging to a VNT can collect and send incoming traffic monitoring data to a big data repository. We propose using the collected data to predict next period traffic and to adapt the VNT to future conditions. The methodology followed in this thesis consists in proposing a problem statement and/or a mathematical formulation for the problems identified and then, devising algorithms for solving them. Those algorithms are simulated and then, they are experimentally assessed in real test-beds. This thesis demonstrates the feasibility of performing in-operation planning in optical networks, shows that it enhances the performance of the network and validates the feasibility of its deployment in real networks. It shall be mentioned that part of the work reported in this thesis has been done within the framework of several research projects, namely IDEALIST (FP7-ICT-2011-8) and GEANT (238875) funded by the EC and SYNERGY (TEC2014-59995-R) funded by the MINECO.Les aplicacions de nova generació, com ara el cloud computing o la distribució de vídeo, es poden executar a infraestructures de telecom cloud (TCI) on operadors integren els seus datacenters (DC) a les seves xarxes. Aquestes aplicacions fan que incrementi tant la dinamicitat de les connexions, com la variabilitat de les seves capacitats en el temps, arribant a canviar de direcció al llarg del dia. Llavors, cal disposar de tecnologies òptiques flexibles, tals com flexgrid, que suportin aquesta dinamicitat a les connexions. Aquesta dinamicitat pot degradar el rendiment de la xarxa, obligant a re-optimitzar-la mentre és en operació. Aquesta tesis està dedicada a idear nous algorismes per a resoldre problemes de planificació sobre xarxes en operació (in-operation network planning) per millorar el rendiment de les xarxes òptiques i a estudiar la seva factibilitat en entorns experimentals. Aquests problemes requereixen d’una arquitectura que permeti desplegar algorismes que donin solucions en temps restrictius. L’arquitectura pot estar basada en un Element de Computació de Rutes (PCE) o en un controlador de Xarxes Definides per Software. En aquesta tesis, assumim un PCE principal encarregat d’aprovisionar rutes i gestionar esdeveniments de la xarxa, i una eina de planificació especialitzada en forma de PCE de suport per resoldre problemes d’in-operation planning. Un cop validada l’arquitectura que dona suport a in-operation planning, estudiarem les següents aplicacions: 1) La fragmentació d’espectre és un dels principals problemes a les xarxes òptiques. Proposem reduir-la en certa mesura, fent servir una estratègia que no afecta al tràfic durant la desfragmentació. 2) Cada connexió afectada per una fallada pot ser recuperada fent servir múltiples rutes incrementant la restaurabilitat de la xarxa, tot i empitjorar-ne la utilització de recursos. Proposem re-optimitzar la xarxa després de reparar una fallada per agregar i re-enrutar aquestes connexions tractant d’alliberar recursos espectrals. 3) Estudiem dues solucions per aprovisionar serveis multicast: establir connexions punt-a-multipunt sobre la xarxa òptica i utilitzar Virtual Network Topologies (VNT) multi-propòsit per a servir peticions de connectivitat tant unicast com multicast. 4) La TCI permet mantenir els continguts a prop dels usuaris. Proposem una arquitectura jeràrquica de distribució de continguts basada en la TCI, on els DC principals s’interconnecten per mitjà de VNTs permanents i els DCs metropolitans periòdicament sincronitzen continguts amb els principals. 5) Quan la capacitat de la xarxa òptica s’exhaureix, proposem utilitzar una eina de planificació amb accés a bases de dades d’inventari i operacionals per decidir periòdicament l’equipament i connectivitats a instal·lar al mínim cost i reduir el sobre-aprovisionament de capacitat. 6) En entorns multi-domini multi-operador, un broker per sobre dels dominis òptics pot aprovisionar connexions multi-domini. Proposem aplicar desfragmentació d’espectre intra-domini quan no es pot trobar espectre contigu per a noves peticions de connexió. 7) Els nodes d’una VNT poden recollir i enviar informació de monitorització de tràfic entrant a un repositori de big data. Proposem utilitzar aquesta informació per adaptar la VNT per a futures condicions. La metodologia que hem seguit en aquesta tesis consisteix en formalitzar matemàticament els problemes un cop aquests son identificats i, després, idear algorismes per a resoldre’ls. Aquests algorismes son simulats i finalment validats experimentalment en entorns reals. Aquesta tesis demostra la factibilitat d’implementar mecanismes d’in-operation planning en xarxes òptiques, mostra els beneficis que aquests aporten i valida la seva aplicabilitat en xarxes reals. Part del treball presentat en aquesta tesis ha estat dut a terme en el marc dels projectes de recerca IDEALIST (FP7-ICT-2011-8) i GEANT (238875), finançats per la CE, i SYNERGY (TEC2014-59995-R), finançat per el MINECO.Postprint (published version

Characterization, design and re-optimization on multi-layer optical networks

L'augment de volum de tràfic IP provocat per l'increment de serveis multimèdia com HDTV o vídeo conferència planteja nous reptes als operadors de xarxa per tal de proveir transmissió de dades eficient. Tot i que les xarxes mallades amb multiplexació per divisió de longitud d'ona (DWDM) suporten connexions òptiques de gran velocitat, aquestes xarxes manquen de flexibilitat per suportar tràfic d’inferior granularitat, fet que provoca un pobre ús d'ample de banda. Per fer front al transport d'aquest tràfic heterogeni, les xarxes multicapa representen la millor solució. Les xarxes òptiques multicapa permeten optimitzar la capacitat mitjançant l'empaquetament de connexions de baixa velocitat dins de connexions òptiques de gran velocitat. Durant aquesta operació, es crea i modifica constantment una topologia virtual dinàmica gràcies al pla de control responsable d’aquestes operacions. Donada aquesta dinamicitat, un ús sub-òptim de recursos pot existir a la xarxa en un moment donat. En aquest context, una re-optimizació periòdica dels recursos utilitzats pot ser aplicada, millorant així l'ús de recursos. Aquesta tesi està dedicada a la caracterització, planificació, i re-optimització de xarxes òptiques multicapa de nova generació des d’un punt de vista unificat incloent optimització als nivells de capa física, capa òptica, capa virtual i pla de control. Concretament s'han desenvolupat models estadístics i de programació matemàtica i meta-heurístiques. Aquest objectiu principal s'ha assolit mitjançant cinc objectius concrets cobrint diversos temes oberts de recerca. En primer lloc, proposem una metodologia estadística per millorar el càlcul del factor Q en problemes d'assignació de ruta i longitud d'ona considerant interaccions físiques (IA-RWA). Amb aquest objectiu, proposem dos models estadístics per computar l'efecte XPM (el coll d'ampolla en termes de computació i complexitat) per problemes IA-RWA, demostrant la precisió d’ambdós models en el càlcul del factor Q en escenaris reals de tràfic. En segon lloc i fixant-nos a la capa òptica, presentem un nou particionament del conjunt de longituds d'ona que permet maximitzar, respecte el cas habitual, la quantitat de tràfic extra proveït en entorns de protecció compartida. Concretament, definim diversos models estadístics per estimar la quantitat de tràfic donat un grau de servei objectiu, i diferents models de planificació de xarxa amb l'objectiu de maximitzar els ingressos previstos i el valor actual net de la xarxa. Després de resoldre aquests problemes per xarxes reals, concloem que la nostra proposta maximitza ambdós objectius. En tercer lloc, afrontem el disseny de xarxes multicapa robustes davant de fallida simple a la capa IP/MPLS i als enllaços de fibra. Per resoldre aquest problema eficientment, proposem un enfocament basat en sobre-dimensionar l'equipament de la capa IP/MPLS i recuperar la connectivitat i el comparem amb la solució convencional basada en duplicar la capa IP/MPLS. Després de comparar solucions mitjançant models ILP i heurístiques, concloem que la nostra solució permet obtenir un estalvi significatiu en termes de costos de desplegament. Com a quart objectiu, introduïm un mecanisme adaptatiu per reduir l'ús de ports opto-electrònics (O/E) en xarxes multicapa sota escenaris de tràfic dinàmic. Una formulació ILP i diverses heurístiques són desenvolupades per resoldre aquest problema, que permet reduir significativament l’ús de ports O/E en temps molt curts. Finalment, adrecem el problema de disseny resilient del pla de control GMPLS. Després de proposar un nou model analític per quantificar la resiliència en topologies mallades de pla de control, usem aquest model per proposar un problema de disseny de pla de control. Proposem un procediment iteratiu lineal i una heurística i els usem per resoldre instàncies reals, arribant a la conclusió que es pot reduir significativament la quantitat d'enllaços del pla de control sense afectar la qualitat de servei a la xarxa.The explosion of IP traffic due to the increase of IP-based multimedia services such as HDTV or video conferencing poses new challenges to network operators to provide a cost-effective data transmission. Although Dense Wavelength Division Multiplexing (DWDM) meshed transport networks support high-speed optical connections, these networks lack the flexibility to support sub-wavelength traffic leading to poor bandwidth usage. To cope with the transport of that huge and heterogeneous amount of traffic, multilayer networks represent the most accepted architectural solution. Multilayer optical networks allow optimizing network capacity by means of packing several low-speed traffic streams into higher-speed optical connections (lightpaths). During this operation, a dynamic virtual topology is created and modified the whole time thanks to a control plane responsible for the establishment, maintenance, and release of connections. Because of this dynamicity, a suboptimal allocation of resources may exist at any time. In this context, a periodically resource reallocation could be deployed in the network, thus improving network resource utilization. This thesis is devoted to the characterization, planning, and re-optimization of next-generation multilayer networks from an integral perspective including physical layer, optical layer, virtual layer, and control plane optimization. To this aim, statistical models, mathematical programming models and meta-heuristics are developed. More specifically, this main objective has been attained by developing five goals covering different open issues. First, we provide a statistical methodology to improve the computation of the Q-factor for impairment-aware routing and wavelength assignment problems (IA-RWA). To this aim we propose two statistical models to compute the Cross-Phase Modulation variance (which represents the bottleneck in terms of computation time and complexity) in off-line and on-line IA-RWA problems, proving the accuracy of both models when computing Q-factor values in real traffic scenarios. Second and moving to the optical layer, we present a new wavelength partitioning scheme that allows maximizing the amount of extra traffic provided in shared path protected environments compared with current solutions. Specifically, we define several statistical models to estimate the traffic intensity given a target grade of service, and different network planning problems for maximizing the expected revenues and net present value. After solving these problems for real networks, we conclude that our proposed scheme maximizes both revenues and NPV. Third, we tackle the design of survivable multilayer networks against single failures at the IP/MPLS layer and WSON links. To efficiently solve this problem, we propose a new approach based on over-dimensioning IP/MPLS devices and lightpath connectivity and recovery and we compare it against the conventional solution based on duplicating backbone IP/MPLS nodes. After evaluating both approaches by means of ILP models and heuristic algorithms, we conclude that our proposed approach leads to significant CAPEX savings. Fourth, we introduce an adaptive mechanism to reduce the usage of opto-electronic (O/E) ports of IP/MPLS-over-WSON multilayer networks in dynamic scenarios. A ILP formulation and several heuristics are developed to solve this problem, which allows significantly reducing the usage of O/E ports in very short running times. Finally, we address the design of resilient control plane topologies in GMPLS-enabled transport networks. After proposing a novel analytical model to quantify the resilience in mesh control plane topologies, we use this model to propose a problem to design the control plane topology. An iterative model and a heuristic are proposed and used to solve real instances, concluding that a significant reduction in the number of control plane links can be performed without affecting the quality of service of the network

Orchestrating datacenters and networks to facilitate the telecom cloud

In the Internet of services, information technology (IT) infrastructure providers play a critical role in making the services accessible to end-users. IT infrastructure providers host platforms and services in their datacenters (DCs). The cloud initiative has been accompanied by the introduction of new computing paradigms, such as Infrastructure as a Service (IaaS) and Software as a Service (SaaS), which have dramatically reduced the time and costs required to develop and deploy a service. However, transport networks become crucial to make services accessible to the user and to operate DCs. Transport networks are currently configured with big static fat pipes based on capacity over-provisioning aiming at guaranteeing traffic demand and other parameters committed in Service Level Agreement (SLA) contracts. Notwithstanding, such over-dimensioning adds high operational costs for DC operators and service providers. Therefore, new mechanisms to provide reconfiguration and adaptability of the transport network to reduce the amount of over-provisioned bandwidth are required. Although cloud-ready transport network architecture was introduced to handle the dynamic cloud and network interaction and Elastic Optical Networks (EONs) can facilitate elastic network operations, orchestration between the cloud and the interconnection network is eventually required to coordinate resources in both strata in a coherent manner. In addition, the explosion of Internet Protocol (IP)-based services requiring not only dynamic cloud and network interaction, but also additional service-specific SLA parameters and the expected benefits of Network Functions Virtualization (NFV), open the opportunity to telecom operators to exploit that cloud-ready transport network and their current infrastructure, to efficiently satisfy network requirements from the services. In the telecom cloud, a pay-per-use model can be offered to support services requiring resources from the transport network and its infrastructure. In this thesis, we study connectivity requirements from representative cloud-based services and explore connectivity models, architectures and orchestration schemes to satisfy them aiming at facilitating the telecom cloud. The main objective of this thesis is demonstrating, by means of analytical models and simulation, the viability of orchestrating DCs and networks to facilitate the telecom cloud. To achieve the main goal we first study the connectivity requirements for DC interconnection and services on a number of scenarios that require connectivity from the transport network. Specifically, we focus on studying DC federations, live-TV distribution, and 5G mobile networks. Next, we study different connectivity schemes, algorithms, and architectures aiming at satisfying those connectivity requirements. In particular, we study polling-based models for dynamic inter-DC connectivity and propose a novel notification-based connectivity scheme where inter-DC connectivity can be delegated to the network operator. Additionally, we explore virtual network topology provisioning models to support services that require service-specific SLA parameters on the telecom cloud. Finally, we focus on studying DC and network orchestration to fulfill simultaneously SLA contracts for a set of customers requiring connectivity from the transport network.En la Internet de los servicios, los proveedores de recursos relacionados con tecnologías de la información juegan un papel crítico haciéndolos accesibles a los usuarios como servicios. Dichos proveedores, hospedan plataformas y servicios en centros de datos. La oferta plataformas y servicios en la nube ha introducido nuevos paradigmas de computación tales como ofrecer la infraestructura como servicio, conocido como IaaS de sus siglas en inglés, y el software como servicio, SaaS. La disponibilidad de recursos en la nube, ha contribuido a la reducción de tiempos y costes para desarrollar y desplegar un servicio. Sin embargo, para permitir el acceso de los usuarios a los servicios así como para operar los centros de datos, las redes de transporte resultan imprescindibles. Actualmente, las redes de transporte están configuradas con conexiones estáticas y su capacidad sobredimensionada para garantizar la demanda de tráfico así como los distintos parámetros relacionados con el nivel de servicio acordado. No obstante, debido a que el exceso de capacidad en las conexiones se traduce en un elevado coste tanto para los operadores de los centros de datos como para los proveedores de servicios, son necesarios nuevos mecanismos que permitan adaptar y reconfigurar la red de forma eficiente de acuerdo a las nuevas necesidades de los servicios a los que dan soporte. A pesar de la introducción de arquitecturas que permiten la gestión de redes de transporte y su interacción con los servicios en la nube de forma dinámica, y de la irrupción de las redes ópticas elásticas, la orquestación entre la nube y la red es necesaria para coordinar de forma coherente los recursos en los distintos estratos. Además, la explosión de servicios basados el Protocolo de Internet, IP, que requieren tanto interacción dinámica con la red como parámetros particulares en los niveles de servicio además de los habituales, así como los beneficios que se esperan de la virtualización de funciones de red, representan una oportunidad para los operadores de red para explotar sus recursos y su infraestructura. La nube de operador permite ofrecer recursos del operador de red a los servicios, de forma similar a un sistema basado en pago por uso. En esta Tesis, se estudian requisitos de conectividad de servicios basados en la nube y se exploran modelos de conectividad, arquitecturas y modelos de orquestación que contribuyan a la realización de la nube de operador. El objetivo principal de esta Tesis es demostrar la viabilidad de la orquestación de centros de datos y redes para facilitar la nube de operador, mediante modelos analíticos y simulaciones. Con el fin de cumplir dicho objetivo, primero estudiamos los requisitos de conectividad para la interconexión de centros de datos y servicios en distintos escenarios que requieren conectividad en la red de transporte. En particular, nos centramos en el estudio de escenarios basados en federaciones de centros de datos, distribución de televisión en directo y la evolución de las redes móviles hacia 5G. A continuación, estudiamos distintos modelos de conectividad, algoritmos y arquitecturas para satisfacer los requisitos de conectividad. Estudiamos modelos de conectividad basados en sondeos para la interconexión de centros de datos y proponemos un modelo basado en notificaciones donde la gestión de la conectividad entre centros de datos se delega al operador de red. Estudiamos la provisión de redes virtuales para soportar en la nube de operador servicios que requieren parámetros específicos en los acuerdos de nivel de servicio además de los habituales. Finalmente, nos centramos en el estudio de la orquestación de centros de datos y redes con el objetivo de satisfacer de forma simultánea requisitos para distintos servicios.Postprint (published version

Artificial intelligence (AI) methods in optical networks: A comprehensive survey

Producción CientíficaArtificial intelligence (AI) is an extensive scientific discipline which enables computer systems to solve problems by emulating complex biological processes such as learning, reasoning and self-correction. This paper presents a comprehensive review of the application of AI techniques for improving performance of optical communication systems and networks. The use of AI-based techniques is first studied in applications related to optical transmission, ranging from the characterization and operation of network components to performance monitoring, mitigation of nonlinearities, and quality of transmission estimation. Then, applications related to optical network control and management are also reviewed, including topics like optical network planning and operation in both transport and access networks. Finally, the paper also presents a summary of opportunities and challenges in optical networking where AI is expected to play a key role in the near future.Ministerio de Economía, Industria y Competitividad (Project EC2014-53071-C3-2-P, TEC2015-71932-REDT