Geri Dön

Cognitive network optimization via network virtualization

Ağ sanallaştırması üzerınden bilişsel ağ optimizasyonu

  1. Tez No: 582228
  2. Yazar: TOBIE YEFFERSON BIYIHA AFOUNG
  3. Danışmanlar: PROF. DR. NURAY AT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Telekomünikasyon Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

Bilişsel ağlar, bulundukları fiziksel ortamı algılamak, izlemek ve ortama ait değerli verileri elde etmek; karmaşık ağ uygulamalarını ve hızla değişen servis taleplerini zamanında kendini uyarlayarak desteklemek üzere tasarlanmışlardır. Yazılım tanımlı ağ (SDN) ve ağ fonksiyon sanallaştırması (NFV) gibi sanallaştırma teknolojileri, her iki teknolojinin avantajlarını sunan yeni çerçeveler oluşturmak için birleştirilebilir. Bu avantajlar NFV ile dinamik kaynak ayırma, esnek sanal ağ oluşturma işlemlerini ve SDN ile bu kaynakların programlanması ve ağ yönetiminin kolaylıkla yapılabilmesini içerir. Dolayısıyla, bu yeni çerçeveler bilişsel ağ mimarilerinin iyileştirilmesi ve yönetiminde kullanılabilirler. Bununla beraber, bilişsel ağların SDN/NFV çerçeveleri kullanılarak iyileştirilmesi, geleneksel manuel algoritmaları değiştirecek yeni ağ yönetim teknikleri ve hızlı sanal ağ sağlama algoritmalarını gerektirir. Bu çalışmada, AUTOVNET olarak adlandırılan, sanallaştırılmış yazılım tanımlı ağ sağlama ve yönetiminde otomasyonu tanıtan yeni bir sistem tasarlanmış ve gerçeklenmiştir. AUTOVNET ağ yöneticisinin manuel olarak yapması gereken yapılandırmaları basitleştirir ve sanal ağların esneklik ve uyarlanabilirliğini arttırır. Bunun yanı sıra, AUTOVNET ağdaki kaynak ve hedef terminaller arasındaki en sağlıklı yönlendirme seçeneğini belirlemek üzere sanallaştırma öncesi hata tespit ve derin paket analizini gerçekleştirir. Bu yaklaşım, ağ yöneticisinin daha büyük ve karmaşık ağ topolojilerinde hızlı ve kolay bir şekilde sanal ağ oluşturması, yapılandırması ve yönetmesini sağlar.

Özet (Çeviri)

Cognitive networks are designed to sense, monitor and extract valuable data from their physical environment, and adapt quickly to support complex network applications in order to satisfy fast changing service demands. Virtualization technologies such as Software-Defined Network (SDN) and Network Function Virtualization (NFV) can be combined to create new frameworks offering the advantages of both SDN and NFV. These include dynamic resource reservation and flexible virtual network creation via NFV, and programmability of these resources and easy network management via SDN. These new combined frameworks could be leveraged to optimize and manage cognitive network architectures. However, optimizing cognitive networks using combined SDN/NFV frameworks requires new network management techniques and fast virtual network provisioning algorithms to replace the legacy manual algorithms. In this study, a new system called AUTOVNET introducing automation in the management and provisioning of virtualized software-defined networks is designed and implemented. AUTOVNET simplifies the manual configurations from the network administrator and increases the flexibility and adaptability of virtual networks. In addition, AUTOVNET performs pre-virtualization fault detection and deep packet analysis to determine the best healthy routing option between the source and destination hosts in the network. This approach allows the network administrator to easily and rapidly create, configure and manage virtual networks in larger complex network topologies.

Benzer Tezler

  1. Tam-çift yönlü bilişsel röle ağları için enerji hasatlamalı yeni bir spektrum paylaşım protokolü

    An energy-harvesting spectrum sharing protocol for cognitive full-duplex relaying networks

    HÜSEYİN ONUR BAKTIROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN ÜMİT AYGÖLÜ

  2. Kablosuz güç aktarımlı geri saçılım haberleşme ağlarının modellenmesi ve başarım analizi

    Modeling and performance analysis of wirelessly powered backscatter communication networks

    MUHAMMED YUSUF ONAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BERKAN DÜLEK

  3. Priority based cooperative spectrum sharing in cognitive radio networks

    Bilişsel radyo ağlarda öncelik tabanlı, kooperatif spektrum paylaşımı

    GÜLNUR SELDA UYANIK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEMA OKTUĞ

  4. AR-GE projelerinin önceliklendirilmesi ve seçimi üzerine çok kriterli bir model önerisi

    A multi-criteria model proposal on prioritization and selection of R&D projects

    GİZEM FİLİZ TÜRKMEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YUSUF İLKER TOPCU

  5. Channel switching cost-aware resource allocation for multi-hop cognitive radio networks with a single transceiver

    Bilişsel radyo ağları için tek antenli cihazlar üzerinde kanal değiştirme maliyetini dikkate alan kaynak tahsisi

    MUSTAFA ÇAMURLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DİDEM GÖZÜPEK KOCAMAN