Інтелектуальне управління інформаційними потоками в оптичних транспортних мережах

DOI: 10.31673/2412-4338.2019.030416

Анотація

В роботі представлено алгоритм агрегації навантаження на граничному вузлі транспортної технології OLS. Даний алгоритм розроблений на базі методів штучного інтелекту. Він дозволяє спрогнозувати розмір транспортного модуля технології OLS на базі попередньої інтенсивності вхідного трафіку, що говорить про здатність працювати із різноманітним трафіком, який змінюється протягом доби. Розроблений алгоритм рекомендовано використовувати на SDN контролері, який відповідає за збір даних із кожного граничного вузла, що дозволить підвищити точність прогнозування розміру блоку транспортного модуля.

Ключові слова: оптична транспортна мережа, повністю оптичний комутатор, штучний інтелект, балансування трафіку.

Список використаної літератури
1. Nail Akar. A survey of quality of service differentiation mechanisms for optical burst switching networks / Ezhan Karasana, Kyriakos G. Vlachos, Emmanouel A. Varvarigos, Davide Careglioc, Miroslaw Klinkowski,, Josep Solé-Pareta // Optical Switching and Networking. – 2010. – Vol. 7. – pp. 1-11.
2. Jae-Il Jung. Quality of service in telecommunications. I. Proposition of a QoS framework and its application to B-ISDN / Jae-Il Jung // IEEE Communications Magazine, Aug 1996. – Vol. 34, Issue 8. – pp. 108-111.
3. Sua F. An Overview of Optical Label Switching Technology / F. Sua, H. Jinb, F. Jin // International Conference on Physics Science and Technology (ICPST 2011). – 2011. – pp. 392-396.
4. Kaidan M. Model for determination the energy efficiency of all-optical transport networks / M. Kaidan, V. Andrushchak, M. Klymash // Smart Computing Rewiev. – August, 2016. – Vol.6, no.4. – pp.34-44.
5. ITU-T. ‘IMT-2020 Network high level requirements, how african countries can cope. Draft ITU-T Rec. Y.IMT 2020-reqts.’ [online]. Available: https://www.itu.int/en/ITU-T/Workshops-and-Seminars/standardization/20170402/Documents/S2_4.%20Presentation_IMT%202020%20Requirements-how%20developing%20countries%20can%20cope.pdf
6. Andrushchak V. Intelligent data flows management for performance improvement of optical label switched network / V. Andrushchak, T. Maksymyuk, S. Dumych, M. Kaidan, O. Urikova // 14th International Conference on Advanced Trends in Radioelectronics, Telecommunications and Computer Engineering (TCSET). – Slavsk. – 2018. – pp. 1143-1146.
7. Кайдан М.B. Дослідження принципів побудови транспортних мереж на основі технології OLS / М.В. Кайдан, В.С. Андрущак, С.С. Думич, В.З. Пашкевич // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. – 2016. – № 289 – С. 203-209.
8. Kaidan M. Research on the efficiency of optical resources utilization for OLS networks. / M. Kaidan, V. Andrushchak, M. Klymash // 3rd International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications Science and Technology, PIC S and T. – Kharkiv, October 2016. – pp.1-3.
9. Kaidan M. Calculation model of energy efficiency in optical transport networks / M. Kaidan, V Andrushchak, M. Pitsyk // 2nd International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications Science and Technology, PIC S and T 2015. – Kharkiv, October, 2017. – pp. 167-170.
10. Kaidan М. Configuration of network management for energy efficiency in optical transport networks using GMPLS and OBS techniques / М. Kaidan, V. Andrushchak, N. Kryvinska, M. Klymash, M, Seliuchenko // Simulation Modelling Practice and Theory. – 2017. – Vol.74. – pp.17-27.
11. Maksymyuk T. Study and Development of Next-Generation Optical Networks / T. Maksymyuk, S. Dumych, O. Krasko, M. Kaidan, B. Strykhalyuk // Smart Computing Rewiev, August, 2014. – Vol.4, no.6. – pp. 470-480.
12. Dumych S. Simulation of burst aggregation and signalling schemes for optical burst switched networks/ S. Dumych, T. Maksymyuk, P. Guskov // Proc. of Int. Conf. Computer Science and Engineering, Lviv Polytechnic National University, CSE-2013, Ukraine. – 2013. – pp.40-41.
13. Altexsoft. ‘Preparing Your Dataset for Machine Learning: 8 Basic Techniques That Make Your Data Better’, 2017. [online]. Available: https://www.altexsoft.com/blog/datascience/preparing-your-dataset-for-machine-learning-8-basic-techniques-that-make-your-data-better/
14. Andrushchak V. Research on the Scalability of All-Optical Switches in the OLS Networks / V. Andrushchak, M. Kaidan, S. Dumych, Y. Pyrih, T. Maksymyuk. // 2019 IEEE 15th International Conference on the Experience of Designing and Application of CAD Systems, CADSM 2019. – Polyana-Svalyava. – 2019.