Implementación de tareas de analítica de datos para mejorar la calidad de servicios en las redes de comunicaciones

This work specifies Autonomous Cycles (AC) of data analysis tasks, to optimize the Quality Of Services (QoS) on the Internet. The mechanisms to improve QoS on the Internet are important for Internet Service Providers (ISP). These mechanisms should be based on context analysis, Deep Packet Inspection (DPI), the use of data mining and semantics, among others. The ACs of data analysis proposed in this work integrate these aspects, to perform tasks to improve QoS on the Internet, such as the task of classifying traffic on the network. In this paper the MIDANO methodology is used, to specify the two ACs that are proposed, one with the aim of improving the QoS on the Internet, and another with the objective of learning the traffic pattern in the network. In addition, this work implements the AC that improves the QoS on the internet. This AC monitors the state of Internet traffic, determines the behavior of applications, characterizes traffic patterns, generates traffic optimization rules, among other things, using DPI techniques, semantic mining, machine learning, among others.Este trabajo especifica ciclos autónomos (CA) de tareas de análisis de datos para optimizar la calidad de servicios (QoS) en Internet. Los mecanismos para mejorar son importantes para los proveedores de servicios de Internet (ISP) y se basan en el análisis del contexto, en la inspección profunda de paquetes (DPI), en el uso de la minería de datos y semántica, entre otras. Los CA de análisis de datos propuestos en este trabajo integran esos aspectos, para realizar tareas para mejorar la QoS en Internet, tales como la tarea de clasificación del tráfico en la red. En este trabajo se utiliza la metodología MIDANO, para especificar los dos CA que se proponen, uno con el objetivo de mejorar la QoS en Internet, y otro con el objetivo de aprender el patrón del tráfico en la red. Además, en este trabajo se implementa el CA que mejora la QoS en Internet. Este CA monitorea el estado del tráfico en Internet, determina el comportamiento de las aplicaciones, caracteriza los patrones de tráfico, genera reglas de optimización del tráfico, entre otras cosas, usando técnicas de DPI, minería semántica, aprendizaje automático, entre otras

Assisted network discovery for next generation wireless networks

International audienceIEEE 802.11 networks are the most popular option to have wireless access to the Internet. The popularity of these networks have raised a costly topology discovery and connection process, in which any device has to pass through an expensive scanning process of available Access Points. In order to improve the connection process, we propose a novel architecture for asynchronous assistance for topology discovery. We discuss the role of a Topology Manager that uses computational intelligence for generating optimal scanning sequences. Preliminary results show that this approach results in 30% to 70% improvements on AP discovery rate in chaotic deployments