Estrategias de ruteos centralizados para redes espaciales tolerantes a demoras

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Tesis (Lic. en Cs. de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2020.

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Gasparini, Elías Lihue
Otros Autores: Fraire, Juan Andrés
Formato: bachelorThesis
Lenguaje:Español
Publicado: 2020
Materias:
Evaluación de rendimiento de redes
Protocolos de red
Algoritmos en redes
Enrutamiento en DTN
Enrutamiento centralizado
Redes tolerantes a demoras
Network performance evaluation
Network protocols
Network algorithms
Delay tolerant nerworks
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11086/17146
Aporte de:
Repositorio Digital Universitario (UNC) de Universidad Nacional de Córdoba
id I10-R141-11086-17146
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spelling I10-R141-11086-171462023-08-31T13:19:10Z Estrategias de ruteos centralizados para redes espaciales tolerantes a demoras Gasparini, Elías Lihue Fraire, Juan Andrés Evaluación de rendimiento de redes Protocolos de red Algoritmos en redes Enrutamiento en DTN Enrutamiento centralizado Redes tolerantes a demoras Network performance evaluation Network protocols Network algorithms Delay tolerant nerworks Tesis (Lic. en Cs. de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2020. Fil: Gasparini, Elías Lihue. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina. Las redes espaciales en órbita cercana a la tierra y en espacio profundo presentan características particulares respecto a las redes terrestres de Internet, lo que requiere de un abordaje distinto al problema del enrutamiento de datos. En este trabajo se realiza un análisis comparativo del enfoque distribuido de CGR y una primera versión centralizada del mismo. En base a esta última, se estudia el cómputo en tierra de todas las rutas posibles que cada satélite pueda llegar a necesitar en un momento dado, relajando la necesidad de cómputo a bordo. La contraparte de esta propuesta es que muchas de estas rutas posiblemente nunca se utilicen en órbita, lo cual resulta en una sobrecarga de la red, así como en un uso innecesario de memoria y energía. Mostraremos la necesidad de un procesamiento paralelizado para redes de tamaño considerable y discutiremos sobre el valor de una predicción acertada del tráfico futuro en la red. Dadas estas condiciones, el enfoque centralizado puede llegar a obtener ventaja en el aprovechamiento de los recursos sin la penalidad de una gran carga de almacenamiento. La contribución de este trabajo es, por lo tanto, una metodología acompañada de un conjunto de métricas que permiten medir este compromiso entre ambos enfoques. Además, se implementa una extensión de un simulador que permite analizar las contribuciones mencionadas a partir de su aplicación en diversos casos de estudios, algunos generados aleatoriamente y otros obtenidos de redes espaciales basadas en parámetros orbitales reales. Spatial networks, such as Low-earth orbit and deep space networks, differ from those on earth in multiple aspects. Routing messages becomes a challenging problem in a dynamic ever-changing topology, where nodes are not expected to have stable connections, where both energy and storage capacity are limited for most devices, and even no end-to-end connectivity is guaranteed. In this project we aim to provide an alternative to the distributed version of CGR by simulating a centralized version, in which every route the nodes would ever need is computed in advance on earth, therefore reducing the necessity of running the algorithm on-board. The main drawback of this idea is that computing all routes in an arbitrary graph can be extremely time consuming, even with the processing power on earth. Moreover, providing an excessively large list of routes to a node can result in a waste of memory, as most of them might never be used. We will discuss the need for parallelized computing for medium-sized networks and an accurate prediction of the network traffic. Therefore, we present a set of metrics to evaluate the behaviour of both centralized and distributed approaches. In addition, we extend the implementation of a DTN simulator to support the centralized version of CGR and run simulations on different case studies, comprising random generated networks and realistic orbit parameter networks. Fil: Gasparini, Elías Lihue. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina. 2020-12-23T16:21:13Z 2020-12-23T16:21:13Z 2020 bachelorThesis http://hdl.handle.net/11086/17146 spa Atribución-NoComercial 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
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