Diseño e implementación de algoritmos adaptativos de gestión de tráfico en redes SDN

Abstract

Con la creciente demanda de servicios que requieren un mayor ancho de banda y alta disponibilidad de los recursos, aumenta la necesidad de una gestión más eficiente por parte de los administradores de red y proveedores de servicio que deberán enfrentar nuevos escenarios aprovechando la infraestructura de redes IP tradicionales. La RAN ha evolucionado hacia arquitecturas SDN, separando el plano de datos y el plano de control, y centralizando este último mediante el uso de controladores inteligentes. Los centros de datos y las infraestructuras cloud, permiten el despliegue de controladores SDN con capacidad para gestionar cientos de dispositivos que operan en la integración del fronthaul y del backhaul dentro de la red 5G. Existen varios modelos de controladores programables y con capacidad para desarrollar e implementar algoritmos de scheduling con el objetivo de optimizar el tráfico de red. En este proyecto se propone el uso de Ryu, un framework de python, con las ventajas en programabilidad que esto ofrece, para la implementación de un algoritmo planificador y demostrar su versatilidad y las ventajas que ofrece el uso de estas herramientas en un entorno SDN que gestiona diferentes flujos de tráfico de red a ráfagas en las redes 5G.

With the growing demand for services requiring higher bandwidth and greater resource availability, there is an increasing need for more efficient network management by administrators and service providers. These stakeholders must address new challenges while leveraging traditional IP network infrastructures. The Radio Access Network (RAN) has evolved towards Software-Defined Networking (SDN) architectures, separating the data and control planes and centralizing the latter through the use of intelligent controllers. Data centers and cloud infrastructures enable the deployment of SDN controllers capable of managing hundreds of devices operating within the integration of fronthaul and backhaul networks in 5G environments. Several models of programmable controllers are available, allowing the development and deployment of scheduling algorithms aimed at optimizing network traffic. This project proposes the use of Ryu, a Python-based framework, leveraging its programmability to implement a scheduling algorithm and demonstrate both its versatility and the advantages of using such tools in an SDN-managed environment.