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Sistema de Balanceo de Carga Y Optimización de la Calidad de Servicios

AUTHOR Bayas, Byron Oviedo; Gómez, Jorge Gómez; Cueto, Juan Luis
PUBLISHER Publicia (09/30/2025)
PRODUCT TYPE Paperback (Paperback)

Description
Actualmente la creciente demanda de conectividad, sumada al exponencial aumento de tráfico de datos presenta desafíos significativos para las redes WiFi, entre lo que destaca la gestión de calidad de servicios y balanceo de carga. Estos problemas se agravan con la evolución tecnológica y la integración de sistemas como Inteligencia Artificial e IoT, los cuales generan volúmenes de datos tales que las infraestructuras actuales no manejan eficientemente; este proyecto planteó diseñar un sistema basado en entorno SDN que, utilizando el controlador Ryu, integró algoritmos de QoS y balanceo de carga en switches SDN, apoyados por técnicas de aprendizaje automático. La metodología aplicada abarcó análisis, diseño, implementación, evaluación y optimización mediante simulaciones y pruebas en diferentes escenarios controlados; entre lo esperado, el sistema mejoró aspectos como distribución de tráfico, reducción de latencia, pérdida de paquetes, y otros recursos de red, garantizando una mejor experiencia de uso y mayor eficiencia en la operación de las redes frente a las crecientes demandas.
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Product Format
Product Details
ISBN-13: 9783639556230
ISBN-10: 3639556232
Binding: Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language: Spanish
More Product Details
Page Count: 120
Carton Quantity: 58
Product Dimensions: 6.00 x 0.28 x 9.00 inches
Weight: 0.38 pound(s)
Country of Origin: US
Subject Information
BISAC Categories
Unassigned | General
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing
Actualmente la creciente demanda de conectividad, sumada al exponencial aumento de tráfico de datos presenta desafíos significativos para las redes WiFi, entre lo que destaca la gestión de calidad de servicios y balanceo de carga. Estos problemas se agravan con la evolución tecnológica y la integración de sistemas como Inteligencia Artificial e IoT, los cuales generan volúmenes de datos tales que las infraestructuras actuales no manejan eficientemente; este proyecto planteó diseñar un sistema basado en entorno SDN que, utilizando el controlador Ryu, integró algoritmos de QoS y balanceo de carga en switches SDN, apoyados por técnicas de aprendizaje automático. La metodología aplicada abarcó análisis, diseño, implementación, evaluación y optimización mediante simulaciones y pruebas en diferentes escenarios controlados; entre lo esperado, el sistema mejoró aspectos como distribución de tráfico, reducción de latencia, pérdida de paquetes, y otros recursos de red, garantizando una mejor experiencia de uso y mayor eficiencia en la operación de las redes frente a las crecientes demandas.
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