Optimisation des ressources de réseaux hétérogènes avec coeur de réseau MPLS
La qualité de service (QoS), liée au partage des ressources, prend tout son sens dans le cadre des réseaux multimédias. L'intégration de celle-ci dans les protocoles de routage, nécessite la prise en compte des phénomènes de congestion. Cela a favorisé l'apparition du protocole MPLS (Multi...
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INSA de Toulouse
2007
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[SPI:AUTO] Engineering Sciences/Automatic MPLS Routage Optimisation non-linéaire QoS conception de topologie d'accès Programmation dynamique branch and cut résilience Rachdi, Mohamed Anouar Optimisation des ressources de réseaux hétérogènes avec coeur de réseau MPLS |
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La qualité de service (QoS), liée au partage des ressources, prend tout son sens dans le cadre des réseaux multimédias. L'intégration de celle-ci dans les protocoles de routage, nécessite la prise en compte des phénomènes de congestion. Cela a favorisé l'apparition du protocole MPLS (Multi Protocol Label Switching). Cette nouvelle technologie, grâce à son routage par LSP (Label Swithed Path), permet une gestion plus fine des ressources disponibles dans le réseau. Nous traitons en première partie de ce travail le problème du routage des LSPs dans les réseaux IP/MPLS. Nous en formulons une modélisation originale qui tient compte de la QoS. Nous proposons aussi une heuristique de résolution (ILSP-OLS-ACO) qui gère un grand nombre de contraintes opérationnelles, tels que la bande passante, les contraintes d'affinités ou de sécurité sur les LSPs. Celle-ci fournit des solutions quasi-optimales tout en permettant le passage à l'échelle (grands réseaux, milliers de LSPs). La deuxième partie de notre travail concerne la conception optimale de topologie d'accès. L'originalité de l'approche réside dans le fait de prendre en compte le trafic générés par les clients ainsi que les coûts des équipements. Nous élaborons une modélisation basée sur la programmation linéaire en nombres entiers. Nous proposons pour la résoudre une méthode exacte basée sur des techniques de « Branch and Cut ». Nous proposons aussi une heuristique combinant une technique de « clustering » et une technique de recherche locale, qui permet d'obtenir très rapidement des solutions quasi-optimales. |
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