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...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Fuentes Rivera Espiritu, Carlos, Medina Vargas, Dangelo Yearly
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2025
Institución:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
Repositorio:UPC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/685772
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/10757/685772
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia: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
Descripción
Sumario: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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