TRAFFICMODELING
Optymalizacja szkieletowych sieci optycznych z wykorzystaniem narzędzi modelowania i predykcji ruchu sieciowego
Kierowniczka dr inż. Róża Goścień Kierowniczka R. Goścień
2019-12-012022-09-30

Opis projektu

Sieci teleinformatyczne są nieodzowną częścią życia dzisiejszego społeczeństwa, wspierając szereg obszarów jego działalności – począwszy od rozrywki i utrzymania kontaktów społecznych, poprzez finanse, kończąc na pracy. Z racji tak ważnej roli i rosnącej popularności, zwiększają się również stawiane im wymagania. Analizując aktualne trendy na rynku sieciowym, zauważamy przede wszystkim konieczność obsługi coraz większego ruchu sieciowego (szczególnie w optycznych sieciach szkieletowych) oraz zapewnienia wysokiego poziomu przeżywalności sieci (zdolności do odzyskania pełnej łączności po awarii/ataku przy minimalnej stracie danych). Rosnące wymagania sprawiają, iż dotychczas stosowane narzędzia i technologie okazują się niewystarczające. Stąd też, niezbędne są unowocześnienia istniejących rozwiązań oraz wdrożenia nowych, efektywnych technik do planowania oraz optymalizacji działania sieci (w szczególności w zakresie przydziału ich zasobów i metod zapewniania przeżywalności).

Co więcej, zauważamy coraz większą popularność algorytmów uczenia maszyn oraz ich liczne zastosowania we wspomaganiu rozwiązywania złożonych problemów z różnych dziedzin nauki. Wśród najpopularniejszych przykładów zastosowań należy wymienić takie dziedziny jak medycyna, systemy bezpieczeństwa, robotyka, finanse oraz sieci społecznościowe. Dodatkowo, analiza najnowszych prac badawczych potwierdza również, iż algorytmy uczenia maszyn efektywnie wspierają rozwiązywanie problemów z zakresu optymalizacji sieci teleinformatycznych.

Niniejszy projekt jest odpowiedzią na istotne trendy zaobserwowane na rynku sieciowym oraz rosnące wymagania stawiane sieciom teleinformatycznym. Głównym celem przedsięwzięcia jest opracowanie oraz zaimplementowanie pakietu dedykowanych modeli i algorytmów pozwalających poprawić efektywność działania optycznej sieci szkieletowej oraz zwiększyć poziom jej przeżywalności. Główna idea projektu polega na opracowaniu narzędzi modelowania i predykcji ruchu sieciowego, a następnie wykorzystaniu ich do opracowania metod wyznaczania tras i przydziału zasobów sieciowych oraz planowania/uaktualniania mechanizmów przeżywalnościowych. Na tej podstawie formułowana została następująca teza projektu:

“Możliwe jest poprawienie efektywności działania optycznej sieci szkieletowej i zwiększenie poziomu jej przeżywalności poprzez zastosowanie metod bazujących na modelowaniu i predykcji ruchu sieciowego.”