Resumen

OVIEDO BAYAS, Bryon Wladimir  y  ZAMBRANO VEGA, Cristian. Redes bayesianas aplicadas a la predicción de errores en las redes definidas por software. Universidad y Sociedad [online]. 2021, vol.13, n.2, pp.419-429.  Epub 02-Abr-2021. ISSN 2218-3620.

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.

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