Desarrollo de un Sistema de Control de Tráfico basado en SDN utilizando el algoritmo Decision Tree (DT) para identificar flujos elefante y autogestionar el tráfico en redes L2L con alta carga de tráfico para una empresa del sector retail
Descripción del Articulo
El presente trabajo propone la automatización de la gestión de flujos elefantes en el tráfico entre redes L2L configuradas con entornos SDN para una organización del sector retail, usando el algoritmo árbol de decisión con la finalidad de mejorar la eficiencia de las transacciones y así mejorar la e...
| Autores: | , |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2025 |
| Institución: | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas |
| Repositorio: | UPC-Institucional |
| Lenguaje: | español |
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Development of a Traffic Control System Based on SDN Using the Decision Tree (DT) Algorithm to Identify Elephant Flows and Self-Manage Traffic in L2L Networks with High Traffic Load for a Retail Sector Company |
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Desarrollo de un Sistema de Control de Tráfico basado en SDN utilizando el algoritmo Decision Tree (DT) para identificar flujos elefante y autogestionar el tráfico en redes L2L con alta carga de tráfico para una empresa del sector retail Fuentes Rivera Espiritu, Carlos Arboles de Decisión Machine Learning Librerías de Aprendizaje Automático SDN Flujo Elefante Latencia Decision Trees Machine Learning Libraries Elephant Flow Latency https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01 |
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El presente trabajo propone la automatización de la gestión de flujos elefantes en el tráfico entre redes L2L configuradas con entornos SDN para una organización del sector retail, usando el algoritmo árbol de decisión con la finalidad de mejorar la eficiencia de las transacciones y así mejorar la experiencia en el uso de las aplicaciones del negocio para clientes, usuarios y proveedores en momentos de alta congestión en el ancho de banda. El proyecto está basado en técnicas de recopilación de información, entrenamiento de datos usando principios de Machine Learning, codificación del modelo usando el entorno de desarrollo y librerías de aprendizaje automático de Python e implementación del modelo en infraestructuras de red con SDN. El proyecto permite la identificación de flujos elefantes utilizando el algoritmo DT con la finalidad de redireccionar el tráfico en función de parámetros definidos para los enlaces entre sucursales y sede principal. También, permite reasignar de manera automática el ancho de banda para garantizar la transferencia adecuada del tráfico crítico. Además. el proyecto permite reducir el porcentaje de pérdida de paquetes en los enlaces L2L para garantizar la disponibilidad de las aplicaciones del negocio. Por último, permite mantener el porcentaje de datagramas fuera de orden en niveles que permitan la transferencia adecuada de la información en momentos de alta saturación de la red. |
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7c940170588973a50051bc886976da51Gonzales Figueroa, Renatto2d2d74d6edf4ca5ad22f8bbea908a608500daa6c163bbb2eaa04d03e8953b7e5058500Fuentes Rivera Espiritu, CarlosMedina Vargas, Dangelo Yearly2025-07-28T13:09:59Z2025-07-28T13:09:59Z2025-05-25http://hdl.handle.net/10757/685772000000012196144XEl presente trabajo propone la automatización de la gestión de flujos elefantes en el tráfico entre redes L2L configuradas con entornos SDN para una organización del sector retail, usando el algoritmo árbol de decisión con la finalidad de mejorar la eficiencia de las transacciones y así mejorar la experiencia en el uso de las aplicaciones del negocio para clientes, usuarios y proveedores en momentos de alta congestión en el ancho de banda. El proyecto está basado en técnicas de recopilación de información, entrenamiento de datos usando principios de Machine Learning, codificación del modelo usando el entorno de desarrollo y librerías de aprendizaje automático de Python e implementación del modelo en infraestructuras de red con SDN. El proyecto permite la identificación de flujos elefantes utilizando el algoritmo DT con la finalidad de redireccionar el tráfico en función de parámetros definidos para los enlaces entre sucursales y sede principal. También, permite reasignar de manera automática el ancho de banda para garantizar la transferencia adecuada del tráfico crítico. Además. el proyecto permite reducir el porcentaje de pérdida de paquetes en los enlaces L2L para garantizar la disponibilidad de las aplicaciones del negocio. Por último, permite mantener el porcentaje de datagramas fuera de orden en niveles que permitan la transferencia adecuada de la información en momentos de alta saturación de la red.This project proposes the automation of the management of elephant flows in traffic between L2L networks configured with SDN environments for an organization in the retail sector, using the decision tree algorithm in order to improve the efficiency of transactions and thus improve the experience in the use of business applications for customers, users and providers at times of high bandwidth congestion. The project is based on information gathering techniques, data training using Machine Learning principles, model coding using the Python machine learning development environment and libraries, and model implementation in network infrastructures with SDN. The project enables the identification of elephant flows using the DT algorithm to redirect traffic based on defined parameters through the links between branches and the main office. It also enables automatic reallocation of bandwidth to ensure the proper transfer of critical traffic. Furthermore, the project reduces the percentage of packet loss on L2L links to ensure the availability of business applications. Finally, it helps to maintain the percentage of out-of-order datagrams at levels that allow proper information transfer during times of high network saturation.Trabajo de Suficiencia ProfesionalODS 9: Industria, Innovación e InfraestructuraODS 8: Trabajo Decente y Crecimiento EconómicoODS 12: Producción y Consumo Responsablesapplication/pdfapplication/epubapplication/mswordspaUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)Repositorio Académico - UPCreponame:UPC-Institucionalinstname:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadasinstacron:UPCArboles de DecisiónMachine LearningLibrerías de Aprendizaje AutomáticoSDNFlujo ElefanteLatenciaDecision TreesMachine Learning LibrariesElephant FlowLatencyhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01Desarrollo de un Sistema de Control de Tráfico basado en SDN utilizando el algoritmo Decision Tree (DT) para identificar flujos elefante y autogestionar el tráfico en redes L2L con alta carga de tráfico para una empresa del sector retailDevelopment of a Traffic Control System Based on SDN Using the Decision Tree (DT) Algorithm to Identify Elephant Flows and Self-Manage Traffic in L2L Networks with High Traffic Load for a Retail Sector Companyinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Suficiencia Profesionalhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fSUNEDUUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). División de Estudios Profesionales para Ejecutivos (EPE)LicenciaturaIngeniería de Redes y ComunicacionesIngeniero de Redes y Comunicaciones2025-07-28T13:18:47Zhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesional0000-0003-3658-341510340778https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional613046Shinno Huamani AlfredoRodriguez Gutierrez Alfredo Efraín4150605770671388THUMBNAILFuentesRivera_EC.pdf.jpgFuentesRivera_EC.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg37083https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/685772/10/FuentesRivera_EC.pdf.jpg7dc3637cad76cfe6a2e174c46aaf730aMD510falseFuentesRivera_EC_ActaSimilitud.pdf.jpgFuentesRivera_EC_ActaSimilitud.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg38670https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/685772/11/FuentesRivera_EC_ActaSimilitud.pdf.jpg8ba4e68e80d81911c77ca2f399a48a50MD511falseFuentesRivera_EC_FichaAutorizacion.pdf.jpgFuentesRivera_EC_FichaAutorizacion.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg65116https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/685772/12/FuentesRivera_EC_FichaAutorizacion.pdf.jpg831b63379acf641a4119b3786ce6eebfMD512falseFuentesRivera_EC_Reportesimilitud.pdf.jpgFuentesRivera_EC_Reportesimilitud.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg12731https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/685772/13/FuentesRivera_EC_Reportesimilitud.pdf.jpg5bcc7396bab9a20816bf38f30815d588MD513falseCONVERTED2_3982443TEXTFuentesRivera_EC.pdf.txtFuentesRivera_EC.pdf.txtExtracted texttext/plain158230https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/685772/6/FuentesRivera_EC.pdf.txt0ca7a42bdb5975d3d1135d7d5166bbfaMD56falseFuentesRivera_EC_ActaSimilitud.pdf.txtFuentesRivera_EC_ActaSimilitud.pdf.txtExtracted texttext/plain1122https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/685772/7/FuentesRivera_EC_ActaSimilitud.pdf.txt346b0452c326cfcff4e4036a378c6eceMD57falseFuentesRivera_EC_FichaAutorizacion.pdf.txtFuentesRivera_EC_FichaAutorizacion.pdf.txtExtracted texttext/plain4396https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/685772/8/FuentesRivera_EC_FichaAutorizacion.pdf.txtdeeceb4ac8de790a75481d43ba84bfe2MD58falseFuentesRivera_EC_Reportesimilitud.pdf.txtFuentesRivera_EC_Reportesimilitud.pdf.txtExtracted texttext/plain2209https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/685772/9/FuentesRivera_EC_Reportesimilitud.pdf.txted967c8e10b9dc4717b52a33b30d6fc2MD59falseORIGINALFuentesRivera_EC.pdfFuentesRivera_EC.pdfapplication/pdf4558454https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/685772/1/FuentesRivera_EC.pdfe45bc7005a2b2513ac55a09e412140e9MD51trueFuentesRivera_EC.docxFuentesRivera_EC.docxapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document6134785https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/685772/2/FuentesRivera_EC.docx5809a7e92fc52974fd795fd6a8e32f71MD52falseFuentesRivera_EC_ActaSimilitud.pdfFuentesRivera_EC_ActaSimilitud.pdfapplication/pdf145050https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/685772/3/FuentesRivera_EC_ActaSimilitud.pdfa62205e290da86e6e854a4babd171990MD53falseFuentesRivera_EC_FichaAutorizacion.pdfFuentesRivera_EC_FichaAutorizacion.pdfapplication/pdf244033https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/685772/4/FuentesRivera_EC_FichaAutorizacion.pdf82a4943fe5e8cea8deab8a49b455bf1fMD54falseFuentesRivera_EC_Reportesimilitud.pdfFuentesRivera_EC_Reportesimilitud.pdfapplication/pdf27536170https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/685772/5/FuentesRivera_EC_Reportesimilitud.pdf60e105f66153f82c727fc836404dc82fMD55false10757/685772oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/6857722025-09-12 03:01:12.568Repositorio académico upcupc@openrepository.com |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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