Optimización de políticas de enrutamiento basadas en la intención en SD-WAN

Mencione brevemente la metodología desarrollada.

Se desarrollo una metodología de la cual se hace simulaciones usando NSE3 con open Flow para ver y seleccionar el mejor enrutamiento, nos muestra dos tipos de línea, una con 1ms de retardo y la otra de 10ms de retardo, con capacidades de 4mbps y 8 Mbps. Estas conexiones se dan con MPLS, mientras que con las conexiones de internes hay retardo de 45 ms. Se dan diferentes tipos de tráfico, la simulación se da con un tiempo de 1200s.

[pic 1]

Se dan políticas para que se puedan priorizar el tráfico cada 5 segundos, se da una tabla para ver como nos da una precisión para los flujos más críticos. Se observa una gran precisión del modelo puesto.

[pic 2]

Los algoritmos usados tuvieron un buen rendimiento para tener una mejor optimización de las políticas, para tener una mejor calidad, el algoritmo utiliza una menor latencia (retraso) y para la menor congestión se da un menor MLU; en la siguiente tabla se observa los tiempos de SLA con alta calidad y baja congestión y con diferentes tipos de algoritmos.

[pic 3]

Los algoritmos usados con mayor precisión son el OM y LS con mayores predicciones de SLA. El algoritmo NM hay una degradación en los flujos, y para AL ( sin instrucciones del controlador) hay mayor degradación , debido a que no hay una coordinación de las políticas.

El método usado en esta investigación nos mención de como hay una exactitud con los diferentes tipos de algoritmos usados , y como depende mucho de que la empresa pide en los números que se desea , pero se ve una buena optimización a la hora de tener el uso de políticas y el uso de SD-WAN

3.Comente los resultados obtenidos y confirme si el autor cumplió el objetivo trazado.

• Los resultados indefectiblemente fueron óptimos debido a que se cumplen los SLA’s en los respectivos para los modelos. A partir de la simulación para la optimización de modelo de predicción de SLA, pudimos notar que el enfoque Polyfit es mucho más notorio para la predicción de latencia que el enfoque ML.
• Asimismo, se verifican que a nivel cuantitativo el modelo de optimización propuesto y el algoritmo de búsqueda son mucho más eficientes a nivel de calidad y de menor congestión cuando se hable de predecir un delay en las redes que los modelos tradicionales (OM).
• Finalmente, la implementación en SD-WAN en base a la intención mejora mucho la optimización en la decisión de realizar políticas de enrutamiento y el autor lo demuestra en las simulaciones y se verifican en las tablas mencionadas por cada punto de interés ,ya sea para negocios, tiempo real y masivo estimado, es decir cumple con lo propuesto en sus objetivos.

...