Redes bayesianas aplicadas a la predicción de errores en las redes definidas por software

Resumen

El presente artículo está enfocado al análisis de fallos detectados en las redes definidas por software (SDN) que son un conjunto de redes altamente eficiente, escalable, programable, con gran velocidad y capacidad de gestionar recursos de red. Se empezó la investigación planteando la identificación y selección de controladores y herramientas de emulación que se utilizan actualmente en SDN. Luego se propone diseñar e implementar un escenario para pruebas basado en métricas de evaluación. El sistema propuesto se basa en el aprendizaje de una red Bayesiana a partir de los datos extraídos y procesados de una SDN, buscando relaciones causales entre valores de los datos y estado de la red. Para emular el funcionamiento de una SDN real, se ha diseñado una simulación con varias redes libres de escala unidas, en las que se han inyectado varios tipos de tráfico. La red Bayesiana será utilizada posteriormente para diagnosticar nuevos fallos introducidos en la red, razonando con los datos extraídos de esta. Finalmente se analizan los resultados obtenidos con el controlador OpenDayLight, el protocolo OpenFlow y el emulador Mininet.

Palabras clave:

Redes definidas por Software (SDN), red bayesiana, diagnóstico de fallos, Mininet.

ABSTRACT

This article is focused on the analysis of failures detected in software-defined networks (SDNs), which are a highly efficient, scalable, programmable set of networks with high speed and the ability to manage network resources. The research began with the identification and selection of drivers and emulation tools currently used in SDN. Then it is proposed to design and implement a test scenario based on evaluation metrics. The proposed system is based on learning a Bayesian network from the data extracted and processed from an SDN, looking for causal relationships between data values and the state of the network. To emulate the operation of a real SDN, a simulation has been designed with several linked scale-free networks, in which various types of traffic have been injected. The Bayesian network will be used later to diagnose new failures introduced into the network, reasoning with the data extracted from it. Finally, the results obtained with the OpenDayLight controller, the OpenFlow protocol and the Mininet emulator are analyzed.

Keywords:

Software Defined Networks (SDN), Bayesian Network, Troubleshooting, Mininet.