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    A Defragmentation-Ready Simulation Framework For Elastic Optical Networks

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    An?lise do impacto de t?cnicas de sobreviv?ncia em redes ?pticas el?sticas de telecomunica??es

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    A blocking in optical networks is an event where a requested is not established due to network unavailability of resources. It is often used as a parameter for evaluate the network performance. A high blocking rate indicates that the network is not suitable for a given traffic demand. Survivability is a characteristic of actual telecommunication networks, which allow the operation even in the event of link or node failures. In order to a network survive, spare capacity is employed to avoid blocking. The amount of spare capacity must be planned in order to cope with the expected performance, costs of maintenance, complexity of control and capital expenditure. In the recent Elastic Optical Networks, the routing and spectrum assignment problem evolved to a more complex problem, that is the routing, modulation and spectrum assignment. This problem imposes new constraints to the traffic engineering task. In this work we investigated the relationship between protection strategies to the network with other properties affected by it. We compare the blocking rate and resource utilization rate considering both shared and dedicated protection strategies. Furthermore, we analyze special characteristics of the blocking events to both type of protection. In the most of simulated networks, the blocking rate of the shared protection was around 0,5 of the dedicated protection. In some cases, the rate was 0,3. With respect to the resource utilization there is not a considerable difference between two strategies, in a absolute perspective. However, bringing the comparsion to blocking rate and link fragmentation, we saw that the impact was very significant. With the dedicated protection, some networks was a fragmentation around 0,8, while in shared protection the fragmentation was around 0,6, 0,5 and 0,3. Using shared protection, the networks Memorex, Metrona and RNP was average load increased by around 50% in comparsion to dedicated protection. These results allow us say that dedicated protection causes a high impact in the network and requires a large amount of resources to allow a equivalent performance.Nas redes ?pticas de telecomunica??es, o bloqueio ? um evento de n?o estabelecimento de uma conex?o requisitada e ? frequentemente utilizado como par?metro de avalia??o do desempenho da rede. Quanto menor o bloqueio, mais a rede est? capacitada a suportar a demanda de tr?fego que recebe. Uma caracter?stica presente nas redes atuais ? a sobreviv?ncia, que possibilita conex?o entre quaisquer n?s da rede, mesmo quando h? uma situa??o de falha. No entanto, a sobreviv?ncia necessita de uma quantidade consider?vel de recursos para ser provida e isto pode impactar na ocorr?ncia de eventos de bloqueio. Tornar uma rede sobrevivente imp?e v?rias tarefas que interferem na sua performance, no custo e tamb?m na complexidade do seu controle. Nas eminentes redes ?ticas el?sticas, o problema de rotear e alocar o tr?fego da rede evoluiu para um problema ainda mais complexo que nas redes fixas tradicionais. Nestas ?ltimas, devem estar satisfeitas as restri??es de continuidade e contiguidade, cuja severidade ? maior que nas anteriores. Considerando que estas novas caracter?sticas podem ocasionar efeitos diferenciados no funcionamento da rede, o objetivo deste estudo foi avaliar a rela??o entre estrat?gias de prote??o e outras propriedades afetadas por estas estrat?gias. Comparamos as taxas de bloqueio e de utiliza??o de recursos para prote??o dedicada e compartilhada de caminho. Tamb?m observamos caracter?sticas espec?ficas dos eventos de bloqueio para as duas estrat?gias de prote??o. Na maioria das redes simuladas, a raz?o da taxa de bloqueio entre prote??o compartilhada e prote??o dedicada ficou em torno de 0,5. Em algumas redes a diferen?a foi ainda maior, chegando a uma raz?o de 0,3. Quanto ? utiliza??o de recursos, n?o verificou-se uma diferen?a consider?vel entre as duas estrat?gias de prote??o, do ponto de vista absoluto de utiliza??o de recursos. Por?m, ao avaliar os efeitos sobre a taxa de bloqueio, fragmenta??o e carga da rede, percebeu-se que o impacto foi grande. A fragmenta??o com prote??o dedicada chegou a 0,8 em algumas redes, enquanto que, na prote??o compartilhada, a fragmenta??o m?xima foi de 0,6. Algumas redes apresentaram fragmenta??o entre 0,3 e 0,5. Al?m disso, as redes Memorex, Metrona e RNP tiveram aumento da carga m?dia suportada em quase 50% com o uso de prote??o compartilhada. Estes resultados nos permitem afirmar que a prote??o dedicada compromete a rede de uma forma muito mais impactante do que a prote??o compartilhada e necessita de um conjunto maior de recursos para manter uma performance equivalente

    Avaliação do uso de bibliotecas de aprendizagem de máquina para integração com simuladores de redes ópticas elásticas

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    Trabalho de conclusão de curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2020.Redes ópticas elásticas são consideradas por pesquisadores uma das melhores soluções atuais para lidar com o crescente tráfego global de dados, provendo diversos benefícios ao serem comparadas com alternativas tradicionais, sendo a principal vantagem a possibili- dade de alocar recursos físicos de forma flexível, o que viabiliza estratégias mais eficientes de alocação. Pelo fato de estratégias tradicionais de alocação de recursos não serem apro- priadas para o cenário flexível, diversos estudos sobre novas estratégias de alocação têm sido desenvolvidos. Devido à complexidade de redes ópticas elásticas, tais estudos uti- lizam simulações para validar seus resultados. Recentemente, o uso de aprendizagem de máquina como ferramenta para o desenvolvimento de estratégias tem crescido, entretanto simuladores atuais da literatura não possuem suporte para uso de modelos de aprendiza- gem de máquina em suas implementações. Este trabalho apresenta uma análise qualitativa e quantitativa de bibliotecas de aprendizagem de máquina populares na literatura com o objetivo de definir direções e recomendações para futuras implementações, e realiza con- tribuições ao Optical Network Simulator (ONS) com implementações de funcionalidades para dar suporte ao uso de modelos de aprendizagem de máquina em simulações.Elastic optical networks are currently considered one of the best solutions in regards to handling the increasing global data traffic, providing several benefits compared to tra- ditional alternatives. The flexibility in resources allocation allows it to be done in an adaptable and efficient manner. However, traditional resource allocation algorithms are not appropriate for a flexible scenario, resulting in several studies aiming to develop new allocation strategies. Because of the complexity of elastic optical networks, these studies often use simulations to validate their results. Recently, the use of machine learning as a tool for the development of strategies has been growing, although simulators currently found in the literature do not have support for using machine learning models in their implementations. This work presents a qualitative and quantitative analysis of popular machine learning libraries in the literature in order to define directions and recommenda- tions for future implementations, and contributes to the Optical Network Simulator (ONS) by implementing features supporting the use of machine learning models in simulations
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