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Banca de DEFESA: PEDRO DOS SANTOS BATISTA

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: PEDRO DOS SANTOS BATISTA
DATA: 21/08/2019
HORA: 09:00
LOCAL: Sala de Aula 03 - PGITEC
TÍTULO:

Controle de fatiamento de rede usando aprendizado por reforço e redes orientadas a conteúdo para redes móveis


PALAVRAS-CHAVES:

fatiamento de redes; redes orientadas a conteúdo; redes móveis


PÁGINAS: 60
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
SUBÁREA: Telecomunicações
RESUMO:

A evolução das atuais redes móveis 4G, as 5G, tem como um dos objetivos suportar aumento de tráfego e ao mesmo tempo diminuir o custo, assim otimização na entrega de conteúdo é importante para essa nova rede; um outro aspecto é que 5G tem a ambição de ser uma rede altamente adaptável, isto é, ela deve ser confiável o suficiente para ser utilizada em automação industrial e ao mesmo tempo barata o suficiente para ser usada em serviços de banda larga. Nesse contexto, essa tese estuda dois aspectos do 5G, o primeiro é o emprego de redes orientadas a conteúdo para melhorar a eficiência de entrega de conteúdo multimídia em serviços de banda larga móvel; o segundo é o desenvolvimento de um agente que utiliza aprendizado por reforço como um facilitador para as novas redes altamente configuráveis, as quais podem se tornar um desafio para serem entendidas e configuradas manualmente. Nessa tese, investigamos ICN porque ele é um dos tópicos mais promissores para a internet do futuro. O ICN tem como objetivo circunver vários problemas do atual protocolo de internet, dentre eles, uma entrega de conteúdo mais eficiente. Dado significativa taxa de crescimento de transmissão de vídeos em redes móveis, é sensível avaliar como as redes 4G/5G podem se beneficiar de ICN. Existem muitos trabalhos que avaliam o emprego de ICN em redes fixas e para o núcleo das redes móveis. Menos atenção tem sido dedicada ao emprego de ICN nas redes de acesso a rádio (RAN) ou ICN-RAN, a qual tem um plano de usuário baseado em vários protocolos orientados a conexão. Para se beneficiar totalmente de ICN, as redes móveis devem usa-lo também na RAN, não somente no núcleo. Esse trabalho descreve o emprego de ICN na RAN de redes móveis de quarta e quinta geração, e também apresenta uma bancada de testes que permite o desenvolvimento de provas de conceitos usando ICN-RAN em 4G. Os resultados indicam, por exemplo, que a avaliação de diversas funcionalidades de ICN podem ser realizadas, mas que a falta de aceleradores de hardware e código otimizado limitam a taxa de bit que pode ser alcançada em tempo real. No contexto de adaptação da rede, a tecnologia mais promissora é o fatiamento da rede. Fatia de rede pode ser entendida como parte da rede que é personalizada para determinados serviços. Os requisitos de cada serviço são impostos pelo inquilino, o qual adquire fatias do provedor de infraestrutura. O provedor de infraestrutura 5G tem que otimizar a utilização de seus recursos, costumeiramente essa utilização é aumentada ao admitir fatias, porém, os recursos na infraestrutura são finitos e admitir todas as fatias pode aumentar o risco de violação em acordos de prestação de serviços, o que implica em multas que podem diminuir o lucro. Nessa tese, é investigado o uso de um agente treinado por aprendizado por reforço que aprende como aumentar o lucro do provedor de infraestrutura. Isso é possível se o agente entender qual a combinação de fatias produz o maior lucro. Assim, apresentamos um agente baseado em redes neurais que aprende as consequências da admissão de fatias na rede baseado no inquilino e no seu perfil de utilização de recursos, aprendendo assim, a balancear os benéficos da admissão em contraste com os custos de gerenciamento de recursos e orquestração.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1176325 - ALDEBARO BARRETO DA ROCHA KLAUTAU JUNIOR
Interno - 1700540 - EDUARDO COELHO CERQUEIRA
Interno - 2522772 - JASMINE PRISCYLA LEITE DE ARAUJO
Externo ao Programa - 2153544 - ANTONIO JORGE GOMES ABELEM
Externo à Instituição - KLEBER VIEIRA CARDOSO
Notícia cadastrada em: 19/08/2019 11:41
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