Wyniki 1-3 spośród 3 dla zapytania: authorDesc:"Piotr Jaglarz"

OPTYMALIZACJA ZIELONYCH SIECI SZKIELETOWYCH ODPORNYCH NA RYZ DOI:10.15199/59.2015.8-9.92


  Artykuł prezentuje koncepcję poszukiwania odpowiedzi na ryzyko w zielonych (energooszczędnych) sieciach szkieletowych, w których rozmieszcza się zasoby rezerwowe niezbędne do uruchomienia procedur wznawiania pracy. Podano podstawowe sposoby wyznaczania odpowiedzi na ryzyko (np. minimalizacja ryzyka, równoważenie nakładów itd.) oraz sformułowano związane z nimi podejścia optymalizacyjne. Przedstawiono wyniki liczbowe, które uzyskano w rezultacie połączenia podejścia optymalizacyjnego i symulacyjnego. 1. WSTĘP Artykuł porusza dwie istotne kwestie badawcze: optymalizację wznawiania pracy po uszkodzeniu oraz planowanie sieci zielonych (energooszczędnych). Zagadnienie zapewniania odporności sieci telekomunikacyjnych na uszkodzenia jest istotne ze względu na duże potrzeby klientów w zakresie nieprzerwanej pracy usług świadczonych przez sieć. Odporność zależy od reakcji na uszkodzenia powodujące niezdatność elementów składowych sieci. W sieciach telekomunikacyjnych i teleinformatycznych niezdatności dotyczą przede wszystkim [1]: fizycznych systemów sieciowych (uszkodzenia sprzętu, np. ruterów, przełącznic, transponderów albo rozłączenie kabli, np. w wyniku ich przecięcia); ustania zasilania z sieci publicznej; oraz oprogramowania obsługującego działanie systemów. Efektem występowania uszkodzeń jest utrata ciągłości działania usług, co z kolei powoduje straty finansowe operatorów, którzy muszą rekompensować klientom pogorszenie jakości. Stratom tego rodzaju można zapobiegać planując i uruchamiając w sieci automatyczne procedury wznawiania pracy (ang. recovery procedures). Służą one do obejścia elementów niezdatnych: przekierowują ruch ze ścieżek roboczych na ścieżki zapasowe. Procedury te mogą działać na wiele sposobów (np. z różnym poziomem współdzielenia zasobów rezerwowych [2]), co powoduje że uzyskuje się różne parametry jakościowe, które odnoszą się do potrzeb klientów (np. szybkość wznawiania pracy). Zastosowanie tych p[...]

WALIDACJA POLITYK RUTINGU NA POTRZEBY ZINTEGROWANEGO SYSTEMU OBSŁUGI TRASOWANIA W SIECIACH STEROWANYCH PROGRAMOWO (SDNROUTE) DOI:10.15199/59.2019.7.8


  1. WSTĘP Szybki rozwój sieci szerokopasmowych stawia wyzwania przy projektowaniu nowoczesnych architektur i mechanizmów sieciowych. Tradycyjne techniki coraz trudniej radzą sobie z rosnącymi wymaganiami sieciowym ze względu na mało elastyczną architekturę oraz skomplikowane i rozproszone zarządzanie. Rozwiązaniem tych problemów mogą okazać się sieci sterowane programowo SDN (ang. software-defined networks). Ich podstawową zaletą względem tradycyjnych technik jest scentralizowana architektura zarządzania oraz rozdzielenie płaszczyzny kontrolnej od płaszczyzny danych [4]. W takich sieciach centralny sterownik odpowiada za zarządzanie przełączaniem danych, a urządzenia sieciowe tylko wykonują jego polecenia (np. w przeciwieństwie do tradycyjnej architektury IP nie podejmują samodzielnie decyzji nt. trasowania pakietów). Upraszcza to w znaczny sposób kontrolę nad siecią oraz umożliwia jej elastyczną rekonfigurację. Dodatkowo pozwala na wybór dowolnego algorytmu trasowania oraz zapewnienie gwarancji jakości obsługi (QoS). Moduł walidacyjny proponowany w tym artykule jest przygotowywany pod kątem praktycznego wdrożenia w ramach systemu SDNRoute [1], którego celem jest wspomaganie decyzji rutingowych w sieciach sterowanych programowo (SDN). System powstaje w ramach prac projektu LIDER finansowanego przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju. Architekturę systemu przedstawiono na rys. 1. System SDNRoute Sieć produkcyjna klienta Statystyki historyczne Statystyki Sterownik SDN Sieć SDN Emulator Moduł predykcji Optymalizator System bazodanowy Predykcje Dane wejściowe, polityki rutingu Parametry wejściowe, wyniki Dodatkowe informacje Aplikacje Interfejs północny, statystyki, polityki rutingu Integrator Rys. 1. Architektura system SDNRoute. System SDNRoute będzie opracowywał polityki rutingu z wyprzedzeniem dla nadchodzącego okna czasowego, biorąc pod uwagę dane pochodzące z wielu źródeł. Będą to: (1) dane na temat aktual[...]

OPTYMALIZACJA WIELOKRYTERIALNA NA POTRZEBY ZINTEGROWANEGO SYSTEMU OBSŁUGI TRASOWANIA W SIECIACH STEROWANYCH PROGRAMOWO (SDNROUTE) DOI:10.15199/59.2017.8-9.20


  Koncepcja sieci centralnie sterowanych programowo SDN zakłada rozdzielenie warstwy sterującej siecią - za pomocą sterownika dysponującego możliwie kompletną informację o jej stanie - od warstwy przełączającej dane. Ponieważ sterownik jest instancją programistyczną, czynności związane ze sterowaniem i zarządzaniem siecią generują mniejsze koszty operacyjne, np. przez łatwiejsze wprowadzanie zmian i redukcję nadmiarowości w sieciach, jak również są w mniejszym stopniu narażone na błędy, bowiem procedury konfiguracyjne są przeprowadzane w sterowniku, a nie we wszystkich węzłach sieci [11]. Identyfikacja strumieni danych w sieciach SDN opiera się na koncepcji przepływów, które mogą być definiowane z dowolną dokładnością, np. w oparciu o źródłowy adres MAC, docelowy adres IP czy też numer portu warstwy transportowej [5]. Moduł optymalizacyjny, zaproponowany w tym artykule, jest przygotowywany pod kątem praktycznego wdrożenia w ramach systemu SDNRoute, którego celem jest wspomaganie decyzji nt. trasowania (rutingu) w sieciach sterowanych programowo (SDN). Taki system jest szczególnie wartościowy w kontekście sieci SDN, które pozwalają na podejmowanie tego rodzaju decyzji w sposób dynamiczny i elastyczny. System powstaje w ramach prac projektu LIDER finansowanego przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju. Zadaniem systemu SDNRoute jest opracowanie z wyprzedzeniem dla nadchodzącego okna czasowego odpowiednich polityk rutingu. Polityki te są przygotowywane na podstawie danych pochodzących z wielu źródeł. W pierwszej kolejności są to dane przekazywane przez sterownik sieci i dotyczą aktualnego stanu sieci. Co więcej, dane historyczne są wykorzystywane do predykcji macierzy ruchu w nadchodzącym oknie czasowym. Dodatkowe informacje napływają od aplikacji sieciowych, np. zarządcy chmury obliczeniowej lub operatora sieci mobilnej. Wszystkie te dane zasilają moduł optymalizatora, którego zadaniem jest przygotowanie polityk rutingu. Poli[...]

 Strona 1