Digital Twin of a Network and Operating Environment Using Augmented Reality

We demonstrate the digital twin of a network, network elements, and operating environment using machine learning. We achieve network card failure localization and remote collaboration over 86 km of fiber using augmented reality

Deterministic and dynamic high-speed optical networks for the edge-cloud

Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle approche de réseau qui fournit des garanties de performance du réseau, en particulier dans la latence et le débit de données; et qui est adapté à l'environnement cloud et mobile actuel où le réseau doit être hautement réactif afin de s'adapter aux demandes de service et aux conditions variables du réseau. Nous appelons ce nouveau paradigme les réseaux déterministes et dynamiques (DDN), et dans ce travail, nous définissons des stratégies de conception de réseau et d'allocation des ressources pour atteindre simultanément les deux objectifs. Nous exploitons le haut débit et la fiabilité des réseaux optiques pour prouver la faisabilité du DDN dans des environnements réseau réalistes et très exigeants. Du côté déterministe, nous avons prouvé expérimentalement qu'en mettant en œuvre des stratégies DDN, nous pouvons garantir des performances de latence dans des environnements de segment multi-réseau de cloud de périphérie avec une variation de latence de bout en bout inférieure à 100 ns du point de vue du client. Outre les garanties de performances, les stratégies DDN et le plan de contrôle en temps réel proposés et mis en œuvre dans ce travail permettent un temps de reconfiguration du réseau de quelques dizaines de nanosecondes à des centaines de microsecondes, en fonction de l'étendue de la demande de communication à servir. Dans cette thèse, nous proposons également un modèle technico-économique concernant les réseaux optiques temporisés, fournissant des informations sur la façon dont les paramètres de conception du réseau, les contraintes physiques et les caractéristiques de demande de service de communication affectent le nombre de demandes de communication qu'un réseau de type DDN peut servir et le retour monétaire qu'il peut fournir.Future applications are driving fundamental changes in traditional communication network infrastructure, the network design can no longer be exclusively focused on the average network performance, with the increase of nominal transmission capacity, average data throughput, reach and device density. Applications such as Industry 4.0, 5G fronthauling, autonomous vehicles, high-frequency trading and telesurgery require guarantees in specific communication performance metrics to function properly over a communication network. Future-proof networks must overcome the best-effort approach whereby the network is supposed to do its best to deliver a message but there is no guarantee that the message will be delivered at all. Deterministic networks that allow a priori definition of communication performance in a reliable and replicable fashion are of paramount importance for future applications, bringing value in different dimensions such as user experience, human health, monetary return and safer transportation. Some technologies and architectures have recognized the opportunity of improving network performance and increasing its predictability, these technologies include Time-Sensitive Networking which delivers a better time performance by implementing a class differentiation for time-sensitive flows; and edge cloud networks which aims to reduce the distance between end-users and data centers to reduce propagation delay and therefore, the experienced latency.In this Thesis we propose a new network approach that provides network performance guarantees, specially in latency and data throughput; and that is adapted for the current cloud and mobile environment where the network needs to be highly reactive in order to adapt to service requests and varying network conditions. We call this new paradigm Deterministic and Dynamic Networks (DDN), and in this work, we define network design and resource allocation strategies to achieve simultaneously both goals. We leverage optical networks’ high-throughput and reliability to proof the feasibility of DDN in realistic and highly demanding network environments. In the deterministic side, we experimentally proved that, by implementing DDN strategies, we can guarantee latency performance in edge cloud multi-network segment environments with an end-to-end latency variation below 100 ns from the client perspective. In addition to performance guarantees, DDN strategies and the real-time control plane proposed and implemented in this work enables network reconfiguration time from few tens of nanoseconds to hundreds of microseconds, depending on the scope of the communication request to be served. In this Thesis we also propose a techno-economic model regarding time-slotted optical networks, providing insights on how network design parameters, physical constraints and communication service request characteristic affect the number of communication requests that a DDN-type network can serve and the nominal monetary return it can provide