Network digital twins: Tackling challenges and enhancing wireless network management
Ağ dijital ikizleri: Sorunları ele alma ve kablosuz ağ yönetimini geliştirme
- Tez No: 901593
- Danışmanlar: PROF. DR. BERK CANBERK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 167
Özet
Dijital dönüşüm çağında, kablosuz ağlar, milyarlarca cihazı birbirine bağlayarak geniş bir uygulama yelpazesine destek veriyor ve küresel iletişimde merkezi bir rol oynuyor. Halka açık Wi-Fi noktalarının yaygınlaşması, IoT cihazlarının artışı ve sanal gerçeklik, yüksek çözünürlüklü video akışı gibi yeni nesil uygulamaların talebi, kablosuz ağların yüksek bant genişliği, düşük gecikme süresi ve güvenilir bağlantı sağlaması yönünde baskı oluşturuyor. Bu ağ trafiği ve karmaşıklık artışı, geleneksel ağ yönetim paradigmalarının sınırlarını ortaya çıkarıyor; zira bu paradigmalar, modern kablosuz ağların dinamik ve heterojen doğasına ayak uyduracak şekilde tasarlanmamıştı. Bağlantılı cihazların ve uygulamaların sayısındaki bu artış, kablosuz ağların karmaşıklığını artırarak geleneksel ağ yönetim sistemlerinin yeterliliğini zorlar hale getirdi. Bu sistemler genellikle reaktif olup, güncel olmayan ya da eksik verilere dayanarak, ağ performansını düşüren optimal olmayan kararlar alınmasına neden olurlar. Ayrıca, bu yaklaşımlar gerçek zamanlı ağ davranışlarını tahmin etme yeteneğinden yoksundur, bu da potansiyel performans sorunlarının önlenmesini zorlaştırır. Heterojen, dinamik ve yüksek bant genişliği gerektiren modern ağların yönetimi, kaynakların optimize edilmesi, girişimlerin yönetimi ve güvenilir bağlantı sağlama konularında geleneksel stratejilerin yetersiz kalmasına neden olur. Üstelik, 6G gibi yeni teknolojilerin tanıtılması ve IoT cihazlarının akıllı şehir altyapılarına entegre edilmesi, eski sistemlerde uyumluluk sorunlarına, güvenlik açıklarına ve parçalanmış altyapılara yol açarak, ağ yönetimini daha da karmaşık hale getirir. Gerçek zamanlı simülasyon, tahmin ve optimizasyon için ileri düzey araçlar olmadan, bu ağlar giderek daha fazla hatalara, tıkanıklıklara ve verimsizliklere maruz kalır. Bu tez, bu zorluklara kapsamlı bir çözüm olarak Ağ Dijital İkizleri'nin (Network Digital Twins - NDT) potansiyelini incelemektedir. NDT'ler, fiziksel ağların sanal kopyalarıdır ve gerçek zamanlı izleme, ayrıntılı simülasyon ve gelişmiş yönetim yetenekleri sunar. Gerçek ağların davranışlarını ve dinamiklerini yansıtarak, NDT'ler öngörüsel analiz, optimizasyon ve senaryo simülasyonları yoluyla proaktif yönetimi mümkün kılmaktadır. Bu sistem, ağ operatörlerine potansiyel sorunları önceden tespit etme, performansı optimize etme ve yeni teknolojileri sorunsuz bir şekilde entegre etme imkanı sunmaktadır. Gerçek zamanlı verilere ve simülasyonlara dayalı olarak ağ koşullarını öngörme yeteneği, öngörüsel bakım, ağ optimizasyonu ve arıza önleme gibi konularda önemli avantajlar sağlamaktadır. Bu yetenek, özellikle yüksek adaptasyon, ölçeklenebilirlik ve güvenilirlik gerektiren yeni nesil ağlar için kritik öneme sahiptir. Tezin ana hedefi, kablosuz ağ yönetiminde NDT'lerin uygulanması için sağlam çerçeveler ve metodolojiler geliştirilmesine katkıda bulunmaktır. Tez, gerçek zamanlı veri senkronizasyonu, performans değerlendirmesi ve NDT'lerin farklı ağ ortamlarındaki pratik uygulamaları gibi önemli zorlukları ele almaktadır. Hem teorik temellerin hem de pratik uygulama stratejilerinin geliştirilmesi yoluyla, NDT'lerin modern kablosuz ağların karmaşıklığını yönetmede kritik bir araç olarak konumlandırılması amaçlanmaktadır. Tez, temel olarak NDT'ler aracılığıyla yapay zeka destekli modelleme ve gelişmiş veri yönetimi tekniklerinin entegrasyonuna odaklanmaktadır ve bu yaklaşımların fiziksel ağların daha doğru, hızlı yanıt veren ve güvenilir dijital temsillerine yol açacağını varsaymaktadır. Yapay zeka teknolojilerinin, özellikle makine öğrenmesi (ML) ve pekiştirmeli öğrenme (RL) gibi teknolojilerin NDT'ler aracılığıyla ağ yönetimine uygulanması, ağ koşullarına sürekli olarak adapte olan optimizasyon ve karar alma süreçleriyle ağ güvenilirliğini artırmaktadır. Bu bağlamda, bu tezde NDT'ler hem modelleme hem de uygulama açısından iki farklı alanda incelenmiştir. Modelleme açısından bakıldığında, tezde NDT'ler içinde yenilikçi veri toplama, depolama ve entegrasyon çerçevelerinin uygulanmasıyla fiziksel ağlarla gerçek zamanlı senkronizasyonun sağlanacağı ve bunun da ağ davranışlarının ve dinamiklerinin yüksek doğrulukta simülasyonlarına yol açacağı ileri sürülmektedir. Ayrıca bu modellerin, ağ koşulları evrildikçe sürekli öğrenme ve kendini adapte etme yeteneğine sahip olacağı öngörülmektedir. Fiziksel ağlardan gerçek zamanlı telemetri verilerinin dahil edilmesiyle, NDT'ler güncel bir dijital temsil sunarak çeşitli“eğer-öyleyse”senaryolarını simüle edebilmekte ve farklı koşullar altında ağ davranışlarını öngörerek daha bilinçli kararlar alınmasını sağlamaktadır. Uygulama açısından ise, NDT'lerin farklı ağ ortamlarına yerleştirilmesinin ağ performansını ve yönetimini önemli ölçüde iyileştireceği varsayılmaktadır. NDT'lerin pratik uygulamaları, tahmin ve senaryo analizi gibi gelişmiş analitik modüllerin dahil edilmesiyle, verim, gecikme, paket kaybı ve kapsama alanı gibi kilit performans metriklerini iyileştirmesi beklenmektedir. Bu tez, çeşitli vaka çalışmaları ve performans değerlendirmeleri aracılığıyla, NDT'lerin modern kablosuz ağların benzersiz zorluklarını nasıl ele aldığını ve WiFi ağları, IoT ağları ve kablosuz ad-hoc ağlar gibi ortamlar üzerindeki performans iyileştirmelerini göstermektedir. Tezin ana katkılarından biri, T6CONF adlı yeni bir dijital ikiz ağ çerçevesinin geliştirilmesidir ve bu çerçeve IPv6 altyapısı üzerine kurulmuştur. T6CONF, NDT ekosistemlerindeki temel iletişim ve senkronizasyon zorluklarını ele almaktadır. Uçtan uca çift yönlü iletişimden faydalanarak, T6CONF çerçevesi fiziksel ve dijital ikizler arasında güçlü bir senkronizasyon sağlamaktadır. Hizmet katmanı işlemlerinin doğruluğunu ve verimliliğini artırmak amacıyla, çerçeve NETCONF tabanlı Kısıtlı Uygulama Protokolü (CoAP) protokol yığını içermektedir. Bu yığın, YANG veri modelini Kısaltılmış İkili Nesne Temsili (CBOR) ile eşleyerek T6CONF Proxy'sini oluşturmaktadır. Bu tez, farklı hassasiyet seviyelerinde sinyal gidiş-dönüş süresi (RTT) ve ikizleme oranlarını değerlendirerek, T6CONF çerçevesinin yüksek doğruluklu simülasyonlar ve gerçek zamanlı ağ senkronizasyonu sağladığını göstermektedir. Buna ek olarak, tez NDT ekosistemi içinde gelişmiş bir“eğer-öyleyse”modülünü tanıtmaktadır. Bu modül, çeşitli ağ senaryolarının simülasyonunu sağlayarak, ağ yöneticilerinin farklı yapılandırmalar ve yönetim stratejilerinin olası etkilerini değerlendirmesine olanak tanımaktadır. Conditional Tabular Generative Adversarial Network (CTGAN) tarafından desteklenen“eğer-öyleyse”analizi modülü, verim, gecikme, paket kaybı ve kapsama alanı gibi kritik ağ performans metriklerini değerlendirmek için sentetik veriler üretmektedir.“Eğer-öyleyse”analizi modülü, doğru ve ölçeklenebilir simülasyonlar sağlayarak, senaryo tabanlı planlamanın yeni nesil ağların dayanıklılığını ve adaptasyon yeteneğini sürdürmede ne kadar önemli olduğunu vurgulamaktadır. Bu tezde ele alınan NDT'lerin pratik uygulamaları ise oldukça geniş kapsamlı ve çeşitlidir. NDT'ler, WiFi ağları, kablosuz ad-hoc ağlar ve IoT ağları gibi çeşitli ağ ortamlarında test edilmiştir. WiFi ağlarında, girişim yönetimi genellikle genel performansı olumsuz etkileyen önemli bir sorundur. Geleneksel İletim Gücü Kontrolü (TPC) yöntemleri, büyük miktarda veri toplama gerektirdiği için zahmetlidir ve bu durum da genellikle veri akışını azaltır. Tezde, kablosuz ortamı yormadan Access Point'ler (AP'ler) üzerinden veri toplayan ajan tabanlı bir model içeren Dijital İkiz WiFi Ağı (DTWN) önerilmektedir. Q-learning tabanlı TPC kullanarak, DTWN modeli gerçek zamanlı karar alma yeteneği sunmakta, böylece geleneksel yöntemlere kıyasla veri akışını önemli ölçüde artırmakta ve girişimi azaltmaktadır. Kablosuz ad-hoc ağlarda, özellikle Havacılık Ad-Hoc Ağları (AANETs) gibi ortamlarda, sürekli değişen ağ koşulları birçok yönetim zorluğunu beraberinde getirir. Bu zorluklar, genellikle verimsiz ağ seçim süreçleri nedeniyle gecikmelere ve paket kayıplarına yol açar. Tez, NDT'lerin bu sorunları nasıl ele alabileceğini göstererek, gerçek zamanlı sanal yönetim sağlayıp ağ seçimlerini optimize ederek paket teslimatını iyileştirdiğini ortaya koymaktadır. Senaryo simülasyonları aracılığıyla, NDT'lerin karmaşık ağ dinamiklerini yönetmede ve kablosuz ad-hoc ağların genel performansını artırmada son derece etkili olduğu kanıtlanmıştır. IoT ağları bağlamında, özellikle akıllı şehirlerde konuşlandırılanlar için, çoklu bağlam verilerinin yönetimi, net sıfır karbon salınımı gibi sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşmada kritik bir öneme sahiptir. Geleneksel IoT altyapıları, veri toplamada faydalı olmakla birlikte, akıllı şehir uygulamaları için gerekli olan yüksek hassasiyetli, uzun vadeli analizlerde yetersiz kalmaktadır. Tez, 6G destekli Dijital İkiz Hizmet olarak Altyapı (DTaaS) modelini tanıtarak, eCityGML adlı yeni bir veri modeli kullanmaktadır. Bu altyapı, çeşitli IoT cihazları ve sensörler arasında gerçek zamanlı, bağlam farkındalığı olan veri yönetimi sağlar. Tahmine dayalı bakım, yaşam döngüsü yönetimi ve“eğer-öyleyse”analizi gibi görevleri destekleyerek, DTaaS altyapısı NDT'leri akıllı şehir ağlarının karmaşıklıklarını yönetmede vazgeçilmez araçlar haline getirir ve net sıfır karbon şehirlerine ulaşılmasına katkı sağlar. Sonuç olarak, bu tez, NDT uygulanması ve değerlendirilmesi için kapsamlı bir çerçeve geliştirerek kablosuz ağ yönetimi alanına önemli katkılar sağlamaktadır. Teorik temelleri, veri yönetimi zorluklarını ve NDT'lerin pratik uygulamalarını ele alarak, araştırma gelecekteki ağ optimizasyonu ve yönetimi için bir yol haritası sunmaktadır. Bulgular, NDT'lerin veri akışı, gecikme, paket kaybı ve kapsama alanı gibi performans metriklerini etkili bir şekilde artırabileceğini ve yeni teknolojilerin mevcut ağ altyapılarına entegrasyonunu kolaylaştırabileceğini göstermektedir. Bu tezde önerilen metodolojiler ve çerçeveler, kablosuz iletişimin sürekli gelişen zorluklarına yenilikçi çözümler sunarak, gelecekteki araştırma ve geliştirme çalışmaları için bir temel oluşturmaktadır.
Özet (Çeviri)
In the age of rapid digital transformation, wireless networks are increasingly critical, connecting billions of devices and supporting bandwidth-heavy applications like virtual reality and HD video streaming. However, the surge in network traffic and the dynamic nature of modern networks have exposed limitations in traditional network management. These systems, which often rely on outdated data and lack predictive capabilities, struggle to manage the complexity of emerging technologies like 6G and the Internet of Things (IoT), leading to suboptimal performance, security vulnerabilities, and inefficiencies. This thesis explores Network Digital Twins (NDTs) as a solution to these challenges. NDTs are virtual replicas of physical networks that allow real-time monitoring, simulation, and optimization. By mirroring real network behavior, NDTs enable proactive management through predictive analytics and scenario simulations. These capabilities are vital for optimizing network performance, anticipating problems, and integrating new technologies seamlessly. The research introduces a new digital twin networking framework called T6CONF, designed for IPv6 infrastructures. This framework tackles communication and synchronization challenges in NDT ecosystems, ensuring robust, real-time network management. It incorporates a What-if Analysis module powered by AI, which generates synthetic data to simulate various network conditions and predict outcomes, improving decision-making across different network environments. Through various case studies, the thesis demonstrates how NDTs can enhance key performance metrics like throughput, latency, packet loss, and coverage. In WiFi networks, the proposed Digital Twin WiFi Network (DTWN) uses AI-based techniques to improve interference management and throughput. In wireless ad-hoc networks, NDTs optimize network selection and packet delivery, while in IoT networks, NDTs support context-aware data management, contributing to smart city initiatives and sustainability goals like net-zero carbon emissions. In conclusion, the thesis provides a comprehensive framework for implementing and evaluating NDTs in wireless network management. It highlights the potential of NDTs to improve network performance and scalability, paving the way for the future integration of emerging technologies. Through this research, NDTs are positioned as essential tools for managing the growing complexity of modern wireless networks.
Benzer Tezler
- Kentsel raylı sistem projeleri özelinde BIM ve akıllı sözleşme entegrasyonu
Integration of BIM and smart contract for urban rail system projects
UĞUR ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PELİN ALPKÖKİN
- Dijital ikiz çatıyapısı altında yapısal kirişlerin fizik bilgili sinir ağları ile dinamik modellenmesi
Dynamical modelling of structural beams under a digital twin framework with physics-informed neural networks
CEM SÖYLEYİCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Makine MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKKI ÖZGÜR ÜNVER
- Development of cloud-based intelligent healthcare system using digital twin
Dijital ikiz kullanılarak bulut tabanlı akıllı sağlık sisteminin geliştirilmesi
SARA JAMAL HUSSEIN HUSSEIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KARAKÖSE
- Ağ toplumunda dijitalleşen deneyim ve hibrit mekân
Digitalized experience and hybrid space in the network society
ELİF ŞENCAL
- Türk popüler müziğinde aranjörlüğün dönüşümü
Transformation of arranging in the Turkish popular music
İSMAİL SINIR
Doktora
Türkçe
2014
Müzikİstanbul Teknik ÜniversitesiMüzikoloji ve Müzik Teorisi Ana Bilim Dalı
PROF. SONGÜL KARAHASANOĞLU