22 resultados para Data Center, Software Defined Networking, SDN


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Spectrum sensing su piattaforma software defined radio: Implementazione e test su stick dvb-t

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Dopo aver introdotto i concetti di Software Defined Networking, il protocollo Openflow ed il software di emulazione di reti Mininet, vengono mostrati lo svolgimento ed i risultati di una serie di test effettuati su reti emulate, mettendo in pratica i concetti precedentemente introdotti. Infine si sono utilizzate le conoscenze apprese per sviluppare una rete distribuita su più piattaforme Mininet.

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Questo documento affronta le novità ed i vantaggi introdotti nel mondo delle reti di telecomunicazioni dai paradigmi di Software Defined Networking e Network Functions Virtualization, affrontandone prima gli aspetti teorici, per poi applicarne i concetti nella pratica, tramite casi di studio gradualmente più complessi. Tali innovazioni rappresentano un'evoluzione dell'architettura delle reti predisposte alla presenza di più utenti connessi alle risorse da esse offerte, trovando quindi applicazione soprattutto nell'emergente ambiente di Cloud Computing e realizzando in questo modo reti altamente dinamiche e programmabili, tramite la virtualizzazione dei servizi di rete richiesti per l'ottimizzazione dell'utilizzo di risorse. Motivo di tale lavoro è la ricerca di soluzioni ai problemi di staticità e dipendenza, dai fornitori dei nodi intermedi, della rete Internet, i maggiori ostacoli per lo sviluppo delle architetture Cloud. L'obiettivo principale dello studio presentato in questo documento è quello di valutare l'effettiva convenienza dell'applicazione di tali paradigmi nella creazione di reti, controllando in questo modo che le promesse di aumento di autonomia e dinamismo vengano rispettate. Tale scopo viene perseguito attraverso l'implementazione di entrambi i paradigmi SDN e NFV nelle sperimentazioni effettuate sulle reti di livello L2 ed L3 del modello OSI. Il risultato ottenuto da tali casi di studio è infine un'interessante conferma dei vantaggi presentati durante lo studio teorico delle innovazioni in analisi, rendendo esse una possibile soluzione futura alle problematiche attuali delle reti.

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The 5th generation of mobile networking introduces the concept of “Network slicing”, the network will be “sliced” horizontally, each slice will be compliant with different requirements in terms of network parameters such as bandwidth, latency. This technology is built on logical instead of physical resources, relies on virtual network as main concept to retrieve a logical resource. The Network Function Virtualisation provides the concept of logical resources for a virtual network function, enabling the concept virtual network; it relies on the Software Defined Networking as main technology to realize the virtual network as resource, it also define the concept of virtual network infrastructure with all components needed to enable the network slicing requirements. SDN itself uses cloud computing technology to realize the virtual network infrastructure, NFV uses also the virtual computing resources to enable the deployment of virtual network function instead of having custom hardware and software for each network function. The key of network slicing is the differentiation of slice in terms of Quality of Services parameters, which relies on the possibility to enable QoS management in cloud computing environment. The QoS in cloud computing denotes level of performances, reliability and availability offered. QoS is fundamental for cloud users, who expect providers to deliver the advertised quality characteristics, and for cloud providers, who need to find the right tradeoff between QoS levels that has possible to offer and operational costs. While QoS properties has received constant attention before the advent of cloud computing, performance heterogeneity and resource isolation mechanisms of cloud platforms have significantly complicated QoS analysis and deploying, prediction, and assurance. This is prompting several researchers to investigate automated QoS management methods that can leverage the high programmability of hardware and software resources in the cloud.

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Questo documento si interroga sulle nuove possibilità offerte agli operatori del mondo delle Reti di Telecomunicazioni dai paradigmi di Network Functions Virtualization, Cloud Computing e Software Defined Networking: questi sono nuovi approcci che permettono la creazione di reti dinamiche e altamente programmabili, senza disdegnare troppo il lato prestazionale. L'intento finale è valutare se con un approccio di questo genere si possano implementare dinamicamente delle concatenazioni di servizi di rete e se le prestazioni finali rispecchiano ciò che viene teorizzato dai suddetti paradigmi. Tutto ciò viene valutato per cercare una soluzione efficace al problema dell'ossificazione di Internet: infatti le applicazioni di rete, dette middle-boxes, comportano costi elevati, situazioni di dipendenza dal vendor e staticità delle reti stesse, portando all'impossibilità per i providers di sviluppare nuovi servizi. Il caso di studio si basa proprio su una rete che implementa questi nuovi paradigmi: si farà infatti riferimento a due diverse topologie, una relativa al Livello L2 del modello OSI (cioè lo strato di collegamento) e una al Livello L3 (strato di rete). Le misure effettuate infine mostrano come le potenzialità teorizzate siano decisamente interessanti e innovative, aprendo un ventaglio di infinite possibilità per il futuro sviluppo di questo settore.

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In questo scritto si analizzeranno alcune alternative nella configurazione di rete della piattaforma di cloud computing open source OpenStack. Verrà mostrata un’ installazione in ambiente di laboratorio di un cluster completo basato sulla release Liberty di Openstack, per poi modificarne la componente dedicata al Networking in modo da sfruttare diversi plugin e diversi protocolli. Si osserverà il traffico generato all’interno e verso l’esterno del sistema Openstack in modo da avere un quadro generale del comportamento dell’infrastruttura.

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Con l'avanzare della tecnologia, i Big Data hanno assunto un ruolo importante. In questo lavoro è stato implementato, in linguaggio Java, un software volto alla analisi dei Big Data mediante R e Hadoop/MapReduce. Il software è stato utilizzato per analizzare le tracce rilasciate da Google, riguardanti il funzionamento dei suoi data center.