Las redes oportunistas (OppNets) aprovechan las oportunidades de contactos entre los nodos, los cuales utilizan la habilidad de comunicarse directamente entre ellos, para hacer fluir los datos a través de una red sin infraestructura. A día de hoy, el rendimiento de las redes oportunistas depende de utilizar la estrategia de encaminamiento más conveniente al tipo de red oportunista en cuestión. Por otro lado, las redes definidas por software (SDN) es una paradigma aplicado a las redes cableadas donde se separa el plano de control del plano de datos. El plano de control supervisa la red para configurar de forma óptima el plano de datos. Nuestra propuesta utiliza controladores parecidos a los de SDN para hacerse una idea parcial de la situación de la red oportunista. La estrategia de encaminamiento utiliza esta información contextual para obtener una mejora del rendimiento de la red. Como caso de uso de nuestra propuesta, en el contexto de una OppNet que utilice un algoritmo de encaminamiento basado en una cuota máxima de replicación, presentamos una arquitectura dirigida por controladores para abordar el problema de la congestión derivado de la utilización de estrategias de encaminamiento basadas en multi-copia de mensajes. En particular, la arquitectura dirigida por controladores utiliza la información contextual de cuán congestionada está la red para, dinámicamente, determinar cuál es el límite de replicación de la estrategia de encaminamiento. Simulaciones basadas en trazas de movilidad reales y sintéticas muestran que la utilización de información contextual, proporcionada por el controlador, para configurar el protocolo de encaminamiento, incrementa la ratio de mensajes recibos manteniendo una buena latencia media de los mensajes y un coste bajo en la utilización de la red en comparación con los protocolos de encaminamiento marco basados en multi-copia. Los resultados obtenidos corroboran los beneficios de la utilización de información contextual supervisada en la estrategia de encaminamiento de las redes oportunistas.
A controller-driven approach for Opportunistic Networking
Toro Valdivia, M. C. D. (Autor/a). 27 ene 2023
Tesis doctoral