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 |
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 |
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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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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