Interoperabilidade e mobilidade na internet do futuro

Research on Future Internet has been gaining traction in recent years, with both evolutionary (e.g., Software Defined Networking (SDN)- based architectures) and clean-slate network architectures (e.g., Information Centric Networking (ICN) architectures) being proposed. With each network architectural proposal aiming to provide better solutions for specific Internet utilization requirements, an heterogeneous Future Internet composed by several architectures can be expected, each targeting and optimizing different use case scenarios. Moreover, the increasing number of mobile devices, with increasing capabilities and supporting different connectivity technologies, are changing the patterns of traffic exchanged in the Internet. As such, this thesis focuses on the study of interoperability and mobility in Future Internet architectures, two key requirements that need to be addressed for the widely adoption of these network architectures. The first contribution of this thesis is an interoperability framework that, by enabling resources to be shared among different network architectures, avoids resources to be restricted to a given network architecture and, at the same time, promotes the initial roll out of new network architectures. The second contribution of this thesis consists on the development of enhancements for SDN-based and ICN network architectures through IEEE 802.21 mechanisms to facilitate and optimize the handover procedures on those architectures. The last contribution of this thesis is the definition of an inter-network architecture mobility framework that enables MNs to move across access network supporting different network architectures without losing the reachability to resources being accessed. All the proposed solutions were evaluated with results highlighting the feasibility of such solutions and the impact on the overall communication.A Internet do Futuro tem sido alvo de vários estudos nos últimos anos, com a proposta de arquitecturas de rede seguindo quer abordagens evolutionárias (por exemplo, Redes Definidas por Software (SDN)) quer abordagens disruptivas (por exemplo, Redes Centradas na Informação (ICN)). Cada uma destas arquitecturas de rede visa providenciar melhores soluções relativamente a determinados requisitos de utilização da Internet e, portanto, uma Internet do Futuro heterogénea composta por diversas arquitecturas de rede torna-se uma possibilidade, onde cada uma delas é usada para optimizar diferentes casos de utilização. Para além disso, o aumento do número de dispositivos móveis, com especificações acrescidas e com suporte para diferentes tecnologias de conectividade, está a mudar os padrões do tráfego na Internet. Assim, esta tese foca-se no estudo de aspectos de interoperabilidade e mobilidade em arquitecturas de rede da Internet do Futuro, dois importantes requisitos que necessitam de ser satisfeitos para que a adopção destas arquitecturas de rede seja considerada. A primeira contribuição desta tese é uma solução de interoperabilidade que, uma vez que permite que recursos possam ser partilhados por diferentes arquitecturas de rede, evita que os recursos estejam restringidos a uma determinada arquitectura de rede e, ao mesmo tempo, promove a adopção de novas arquitecturas de rede. A segunda contribuição desta tese consiste no desenvolvimento de extensões para arquitecturas de rede baseadas em SDN ou ICN através dos mecanismos propostos na norma IEEE 802.21 com o objectivo de facilitar e optimizar os processos de mobilidade nessas arquitecturas de rede. Finalmente, a terceira contribuição desta tese é a definição de uma solução de mobilidade envolvendo diferentes arquitecturas de rede que permite a mobilidade de dispositivos móveis entre redes de acesso que suportam diferentes arquitecturas de rede sem que estes percam o acesso aos recursos que estão a ser acedidos. Todas as soluções propostas foram avaliadas com os resultados a demonstrar a viabilidade de cada uma das soluções e o impacto que têm na comunicação.Programa Doutoral em Informátic

Incrementando as redes centradas à informaçãopara uma internet das coisas baseada em nomes

The way we use the Internet has been evolving since its origins. Nowadays, users are more interested in accessing contents and services with high demands in terms of bandwidth, security and mobility. This evolution has triggered the emergence of novel networking architectures targeting current, as well as future, utilisation demands. Information-Centric Networking (ICN) is a prominent example of these novel architectures that moves away from the current host-centric communications and centres its networking functions around content. Parallel to this, new utilisation scenarios in which smart devices interact with one another, as well as with other networked elements, have emerged to constitute what we know as the Internet of Things (IoT). IoT is expected to have a significant impact on both the economy and society. However, fostering the widespread adoption of IoT requires many challenges to be overcome. Despite recent developments, several issues concerning the deployment of IPbased IoT solutions on a large scale are still open. The fact that IoT is focused on data and information rather than on point-topoint communications suggests the adoption of solutions relying on ICN architectures. In this context, this work explores the ground concepts of ICN to develop a comprehensive vision of the principal requirements that should be met by an IoT-oriented ICN architecture. This vision is complemented with solutions to fundamental issues for the adoption of an ICN-based IoT. First, to ensure the freshness of the information while retaining the advantages of ICN’s in-network caching mechanisms. Second, to enable discovery functionalities in both local and large-scale domains. The proposed mechanisms are evaluated through both simulation and prototyping approaches, with results showcasing the feasibility of their adoption. Moreover, the outcomes of this work contribute to the development of new compelling concepts towards a full-fledged Named Network of Things.A forma como usamos a Internet tem vindo a evoluir desde a sua criação. Atualmente, os utilizadores estão mais interessados em aceder a conteúdos e serviços, com elevados requisitos em termos de largura de banda, segurança e mobilidade. Esta evolução desencadeou o desenvolvimento de novas arquiteturas de rede, visando os atuais, bem como os futuros, requisitos de utilização. As Redes Centradas à Informação (Information-Centric Networking - ICN) são um exemplo proeminente destas novas arquiteturas que, em vez de seguirem um modelo de comunicação centrado nos dispositivos terminais, centram as suas funções de rede em torno do próprio conteúdo. Paralelamente, novos cenários de utilização onde dispositivos inteligentes interagem entre si, e com outros elementos de rede, têm vindo a aparecer e constituem o que hoje conhecemos como a Internet das Coisas (Internet of Things - IoT ). É esperado que a IoT tenha um impacto significativo na economia e na sociedade. No entanto, promover a adoção em massa da IoT ainda requer que muitos desafios sejam superados. Apesar dos desenvolvimentos recentes, vários problemas relacionados com a adoção em larga escala de soluções de IoT baseadas no protocolo IP estão em aberto. O facto da IoT estar focada em dados e informação, em vez de comunicações ponto-a-ponto, sugere a adoção de soluções baseadas em arquiteturas ICN. Neste sentido, este trabalho explora os conceitos base destas soluções para desenvolver uma visão completa dos principais requisitos que devem ser satisfeitos por uma solução IoT baseada na arquitetura de rede ICN. Esta visão é complementada com soluções para problemas cruciais para a adoção de uma IoT baseada em ICN. Em primeiro lugar, assegurar que a informação seja atualizada e, ao mesmo tempo, manter as vantagens do armazenamento intrínseco em elementos de rede das arquiteturas ICN. Em segundo lugar, permitir as funcionalidades de descoberta não só em domínios locais, mas também em domínios de larga-escala. Os mecanismos propostos são avaliados através de simulações e prototipagem, com os resultados a demonstrarem a viabilidade da sua adoção. Para além disso, os resultados deste trabalho contribuem para o desenvolvimento de conceitos sólidos em direção a uma verdadeira Internet das Coisas baseada em Nomes.Programa Doutoral em Telecomunicaçõe

Routing optimization algorithms in integrated fronthaul/backhaul networks supporting multitenancy

Mención Internacional en el título de doctorEsta tesis pretende ayudar en la definición y el diseño de la quinta generación de redes de telecomunicaciones (5G) a través del modelado matemático de las diferentes cualidades que las caracterizan. En general, la ambición de estos modelos es realizar una optimización de las redes, ensalzando sus capacidades recientemente adquiridas para mejorar la eficiencia de los futuros despliegues tanto para los usuarios como para los operadores. El periodo de realización de esta tesis se corresponde con el periodo de investigación y definición de las redes 5G, y, por lo tanto, en paralelo y en el contexto de varios proyectos europeos del programa H2020. Por lo tanto, las diferentes partes del trabajo presentado en este documento cuadran y ofrecen una solución a diferentes retos que han ido apareciendo durante la definición del 5G y dentro del ámbito de estos proyectos, considerando los comentarios y problemas desde el punto de vista de todos los usuarios finales, operadores y proveedores. Así, el primer reto a considerar se centra en el núcleo de la red, en particular en cómo integrar tráfico fronthaul y backhaul en el mismo estrato de transporte. La solución propuesta es un marco de optimización para el enrutado y la colocación de recursos que ha sido desarrollado teniendo en cuenta restricciones de retardo, capacidad y caminos, maximizando el grado de despliegue de Unidades Distribuidas (DU) mientras se minimizan los agregados de las Unidades Centrales (CU) que las soportan. El marco y los algoritmos heurísticos desarrollados (para reducir la complexidad computacional) son validados y aplicados a redes tanto a pequeña como a gran (nivel de producción) escala. Esto los hace útiles para los operadores de redes tanto para la planificación de la red como para el ajuste dinámico de las operaciones de red en su infraestructura (virtualizada). Moviéndonos más cerca de los usuarios, el segundo reto considerado se centra en la colocación de servicios en entornos de nube y borde (cloud/edge). En particular, el problema considerado consiste en seleccionar la mejor localización para cada función de red virtual (VNF) que compone un servicio en entornos de robots en la nube, que implica restricciones estrictas en las cotas de retardo y fiabilidad. Los robots, vehículos y otros dispositivos finales proveen competencias significativas como impulsores, sensores y computación local que son esenciales para algunos servicios. Por contra, estos dispositivos están en continuo movimiento y pueden perder la conexión con la red o quedarse sin batería, cosa que reta aún más la entrega de servicios en este entorno dinámico. Así, el análisis realizado y la solución propuesta abordan las restricciones de movilidad y batería. Además, también se necesita tener en cuenta los aspectos temporales y los objetivos conflictivos de fiabilidad y baja latencia en el despliegue de servicios en una red volátil, donde los nodos de cómputo móviles actúan como una extensión de la infraestructura de cómputo de la nube y el borde. El problema se formula como un problema de optimización para colocación de VNFs minimizando el coste y también se propone un heurístico eficiente. Los algoritmos son evaluados de forma extensiva desde varios aspectos por simulación en escenarios que reflejan la realidad de forma detallada. Finalmente, el último reto analizado se centra en dar soporte a servicios basados en el borde, en particular, aprendizaje automático (ML) en escenarios del Internet de las Cosas (IoT) distribuidos. El enfoque tradicional al ML distribuido se centra en adaptar los algoritmos de aprendizaje a la red, por ejemplo, reduciendo las actualizaciones para frenar la sobrecarga. Las redes basadas en el borde inteligente, en cambio, hacen posible seguir un enfoque opuesto, es decir, definir la topología de red lógica alrededor de la tarea de aprendizaje a realizar, para así alcanzar el resultado de aprendizaje deseado. La solución propuesta incluye un modelo de sistema que captura dichos aspectos en el contexto de ML supervisado, teniendo en cuenta tanto nodos de aprendizaje (que realizan las computaciones) como nodos de información (que proveen datos). El problema se formula para seleccionar (i) qué nodos de aprendizaje e información deben cooperar para completar la tarea de aprendizaje, y (ii) el número de iteraciones a realizar, para minimizar el coste de aprendizaje mientras se garantizan los objetivos de error predictivo y tiempo de ejecución. La solución también incluye un algoritmo heurístico que es evaluado ensalzando una topología de red real y considerando tanto las tareas de clasificación como de regresión, y cuya solución se acerca mucho al óptimo, superando las soluciones alternativas encontradas en la literatura.This thesis aims to help in the definition and design of the 5th generation of telecommunications networks (5G) by modelling the different features that characterize them through several mathematical models. Overall, the aim of these models is to perform a wide optimization of the network elements, leveraging their newly-acquired capabilities in order to improve the efficiency of the future deployments both for the users and the operators. The timeline of this thesis corresponds to the timeline of the research and definition of 5G networks, and thus in parallel and in the context of several European H2020 programs. Hence, the different parts of the work presented in this document match and provide a solution to different challenges that have been appearing during the definition of 5G and within the scope of those projects, considering the feedback and problems from the point of view of all the end users, operators and providers. Thus, the first challenge to be considered focuses on the core network, in particular on how to integrate fronthaul and backhaul traffic over the same transport stratum. The solution proposed is an optimization framework for routing and resource placement that has been developed taking into account delay, capacity and path constraints, maximizing the degree of Distributed Unit (DU) deployment while minimizing the supporting Central Unit (CU) pools. The framework and the developed heuristics (to reduce the computational complexity) are validated and applied to both small and largescale (production-level) networks. They can be useful to network operators for both network planning as well as network operation adjusting their (virtualized) infrastructure dynamically. Moving closer to the user side, the second challenge considered focuses on the allocation of services in cloud/edge environments. In particular, the problem tackled consists of selecting the best the location of each Virtual Network Function (VNF) that compose a service in cloud robotics environments, that imply strict delay bounds and reliability constraints. Robots, vehicles and other end-devices provide significant capabilities such as actuators, sensors and local computation which are essential for some services. On the negative side, these devices are continuously on the move and might lose network connection or run out of battery, which further challenge service delivery in this dynamic environment. Thus, the performed analysis and proposed solution tackle the mobility and battery restrictions. We further need to account for the temporal aspects and conflicting goals of reliable, low latency service deployment over a volatile network, where mobile compute nodes act as an extension of the cloud and edge computing infrastructure. The problem is formulated as a cost-minimizing VNF placement optimization and an efficient heuristic is proposed. The algorithms are extensively evaluated from various aspects by simulation on detailed real-world scenarios. Finally, the last challenge analyzed focuses on supporting edge-based services, in particular, Machine Learning (ML) in distributed Internet of Things (IoT) scenarios. The traditional approach to distributed ML is to adapt learning algorithms to the network, e.g., reducing updates to curb overhead. Networks based on intelligent edge, instead, make it possible to follow the opposite approach, i.e., to define the logical network topology around the learning task to perform, so as to meet the desired learning performance. The proposed solution includes a system model that captures such aspects in the context of supervised ML, accounting for both learning nodes (that perform computations) and information nodes (that provide data). The problem is formulated to select (i) which learning and information nodes should cooperate to complete the learning task, and (ii) the number of iterations to perform, in order to minimize the learning cost while meeting the target prediction error and execution time. The solution also includes an heuristic algorithm that is evaluated leveraging a real-world network topology and considering both classification and regression tasks, and closely matches the optimum, outperforming state-of-the-art alternatives.This work has been supported by IMDEA Networks InstitutePrograma de Doctorado en Ingeniería Telemática por la Universidad Carlos III de MadridPresidente: Pablo Serrano Yáñez-Mingot.- Secretario: Andrés García Saavedra.- Vocal: Luca Valcarengh