Alocação Inteligente de Recursos para Proteção Adiada Baseada em Aprendizado de Máquina em Redes Ópticas Elásticas
Redes Ópticas Elasticas; Roteamento, Alocação de espectro, Ajuste de modulação, Aprendizado de Máquina
Atualmente diversos Data Centers estão interconectados em todo o mundo, fornecendo suporte a serviços de nuvem para processamento e armazenamento de dados gerados na internet. A Rede Óptica Elástica (EON) se apresenta como uma infraestrutura capaz de transmitir as altas taxas de dados geradas em tais redes de Data Centers, criando as Redes Ópticas Elásticas Inter-datacenters (IDC-EONs). Isto porque, a rede EON possui alta largura de banda, além disso, pode operar em diversas taxas de transmissão, aumentando ou diminuindo a largura de banda de acordo com a demanda, o que torna a rede ideal para suprir o fluxo de dados mundial. Em IDC-EONs, pequenas interrupçõeses na transmissão podem resultar na perda de um grande volume de dados, alguns dados podem ser críticos, sua perda pode causar danos aos usuários da rede, por isso, a necessidade de utilizar estratégias de proteção em IDC-EONs. A partir do estudo e análise de dados é possível detectar padrões e/ou comportamentos da rede IDC-EON, através do processo de Aprendizado de Máquina (AM), a partir da aprendizagem de uma experiência passada. A partir desse contexto, este trabalho apresenta 3 mecanismos de alocação de recursos para proteção adiada em redes IDC-EONs. Os mecanismos utilizados neste trabalho, foram baseadas em técnicas de análise de dados e de AM para o auxilio das decisões relacionadas a alocação de banda nos caminhos ópticos em redes IDC-EONs