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Análisis del control de topología en OF e implementación de algoritmo de enrutado

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2014-09
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2014-10-06
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La evolución de las tecnologías de la información y la llegada de la era digital ha hecho que el tráfico en la red se haya disparado exponencialmente, haciendo que aparezcan limitaciones y problemas que las redes tradicionales no pueden abordar. Estas limitaciones y problemas hacen que la visión clásica del paradigma de la red cambie, dando más importancia al software y a la virtualización, y no tanto a grandes equipos hardware. Una de las causas por las que se plantean cambios en las redes tradicionales es el aumento de densidad de usuarios y el tráfico. Este proyecto se centra concretamente en las redes inalámbricas. El proyecto europeo CROWD (Conectivity Management for eneRgy Optimised Wireless Dense networks) promueve un cambio en el paradigma de red centrando sus objetivos en la configuración dinámica de la red, un control energético eficiente y en mecanismos para la gestión de conexión. CROWD se divide en cinco módulos: WP1, WP2, WP3, WP4 y WP5. El alcance de este Trabajo de Fin de Grado está dentro del módulo WP4, que es el módulo encargado de la gestión de la movilidad dentro de la red. Esta gestión se realiza mediante una arquitectura de una red basada en software, la cual cuenta con un plano de control distribuido encargado de realizar todas las tareas relativas a la gestión de la movilidad entre los nodos. La separación del plano de control y el plano de datos que nos proponen las redes basadas en software hace que se planteen nuevos retos y funcionalidades. Aprovechando la visión general de la red que se tiene desde el plano de control en este tipo de red en este Trabajo de Fin de Grado se ha desarrollado un módulo en lenguaje Python el cual, ejecutado en el controlador, pueda obtener una representación lógica de la topología de la red a la que se encuentra conectado. La otra parte de este proyecto se basa en probar una optimización de un algoritmo de enrutado. En una red Wireless basada en SDN que un usuario cambie de punto de acceso en la red puede hacer que el camino desde este punto de acceso hasta el gateway (u otro nodo) sea completamente diferente y obligue a realizar demasiados cambios en las tablas de flujo de los nodos. Esta optimización surge para intentar evitar, en la medida de lo posible, el mayor número de cambios en las tablas de flujos de los nodos de la red y se basa en obtener un camino desde un nodo a otro que más se parezca a un camino dado. Este último módulo del proyecto se probará en diferentes SDN con diferentes tipos de topología y tamaños, y se comparará con el algoritmo de Dijkstra para intentar llegar a una conclusión en cuanto a la viabilidad de incluirlo como optimización en el módulo WP4 del proyecto CROWD.
The evolution of information technologies and the advent of the digital age skyrocketed the network traffic, finding some limitations and problems that traditional networks can’t address. These limitations and problems show the need of a change of the classic network paradgm, giving more importance to virtualization and software. One of the reasons why this changes are arising in traditional network is the increase of user density and traffic. This project focuses specifically on wireless networks. The CROWD (Conectivity Management for eneRgy Optimised Wireless Dense networks) is a European project that promotes a paradigm change focusing the network changes in a dynamic configuration, an efficient energy control and management mechanisms for connection control. CROWD is divided into five modules: WP1, WP2, WP3, WP4, WP5 and WP6. The scope of this project is within the WP4 module, which is responsible of the mobility management in the network. This is accomplished through a software defined network that has a distributed control plane responsible for conducting all task related to mobility management between nodes. The separation of the control and data plane that software defined networks makes new challenges arise. Taking advantage of the view of the network that the control plane have I have developed a python module for one SDN controller which can obtain a logic representation of the network topology. The other part of this project aims to develop and test a optimization of a routing algorithm. In a SDN based wireless network a hangover between two access points can make the path of that user to the network gateway very different of the old one, forcing too many changes in the flow tables of the network. This optimization arises to avoid, as much as possible, the greatest number of changes in the flow tables of the nodes in the network trying to obtain a path the similar as posible to the old one. This last module of the project will be tested in different SDN networks with different sizes and topologies and it will be compared with Dijkstra algorithm trying to reach a conclusion of the viability of including it as a optimization for the WP4 module of the CROWD project.
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Keywords
Algoritmos, Redes de comunicación, CROWD (Conectivity Management for eneRgy Optimised Wireless Dense networks), Redes inalánmbricas
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