Marco para el Análisis e Inferencia de Conocimiento en Redes 5G

Abstract

Resumen-Este trabajo propone un marco de análisis de información para la inferencia de conocimiento en el contexto del proyecto SELFNET, cuya finalidad es diagnosticar el estado de la red y predecir problemas potenciales que afecten la operatividad de la red, facilitándose también el proceso de toma de decisiones en redes 5G. Esta propuesta proporciona capacidades para el descubrimiento de hechos, reconocimiento de patrones, razonamiento y predicción con el objetivo de inferir conductas sospechosas que puedan ser mitigadas a través del despliegue de medidas de respuesta, tanto de forma reactiva como proactiva. Además, este marco de análisis utiliza una metodología basada en casos de uso, donde el operador es capaz de personalizar los parámetros de operación y las reglas para la inferencia de conocimiento. La propuesta ha sido evaluada sobre un caso de uso, donde se demuestra cómo a partir de una configuración sencilla es posible abastecer a las capas de inteligencia del conocimiento necesario para mejorar la toma de decisiones que permita adaptar la red a cambios en el volumen de datos monitorizados.Palabras Clave-5G, Conciencia Situacional, Inferencia de Conocimiento, NFV, Predicción, SDN. I. INTRODUCCIÓNEl crecimiento del número de dispositivos conectados a las infraestructuras móviles actuales y la demanda de servicios en línea han generado nuevos desafíos en la gestión de las infraestructuras de redes y telecomunicaciones. Los sistemas actuales requieren de respuestas rápidas frente a problemas típicos de red, tales como caída de enlaces o congestión, con el objetivo de garantizar la Calidad de Servicio (QoS) y la Calidad de Experiencia (QoE) de los usuarios finales. Se busca también que el tiempo de recuperación de servicios y los costes de capital (capex) y de operación (opex) disminuyan [2] cada vez más. Actualmente, la personalización de los servicios de red se ve limitada por la rigidez de las arquitecturas tradicionales debido a que tienen una fuerte dependencia de la configuración manual de dispositivos, así como de un lento proceso de estandarización (desde su diseño hasta su implementación) para la generación de nuevos productos y servicios. Según el reporte de la comisión Europea "Future Internet" la próxima generación de redes móviles (5G) superará dichas limitaciones, y se pronostican sus primeros resultados para el año 2020 [1].Éstas tienen por objetivo el proporcionar un entorno de comunicación confiable y de alto rendimiento que asegure la provisión eficiente de servicios, y que a su vez garantice el cumplimiento de los Acuerdos de Nivel de Servicio (SLAs) [3]. La nueva generación se caracterizarará por indicadores de desempeño muy superiores a los ofrecidos por las generaciones predecesoras, considerando entre ellos las altas capacidades de transmisión, baja latencia, altos niveles de QoE/QoS (evaluados según métricas objetivas [4]), gran densidad de dispositivos porárea geográfica, etc. Por lo tanto, 5G debe ser capaz no sólo de responder automáticamente a situaciones imprevistas que comprom...