Description
Date depot: 7 juillet 2023
Titre: Automatically Driven Optical Networks
Directeur de thèse:
Petros ELIA (Eurecom)
Encadrant :
Fotios STAVROU (Eurecom)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini
Resumé: Optical networks are still manually operated today. This leads to configuration errors or the inability to perform complex configuration. One of the main problems in network automation is the need to preserve the performance of pre-existing services. Changing the physical characteristics of one service may affect the physical characteristics of other services co-propagating in the same components. For this reason, it is important to study optimization mechanisms that guarantee the performance of services already existing in the networks. Such mechanisms may rely on continuous network optimization and advanced performance prediction tools for predicting, within the framework of a digital twin, the impact of any decision before it is made, and adjust control decisions according to their expected impact.
Résumé dans une autre langue: Les réseaux optiques restent aujourd'hui opérés de manière très manuelle. Ceci induit des erreurs de configurations ou l'impossibilité de réaliser des configurations complexes. Une des problématiques principales lors de l'automatisation des réseaux est la nécessité de préserver la performance des services préexistants. Or, la modification d'une caractéristique physique d'un service peut influer sur les caractéristiques physiques d'autres services se co-propageant dans les mêmes composants. Pour cette raison, il est important d'étudier des mécanismes d'optimisation qui garantissent la performance des services déjà existants dans les réseaux. De tels mécanismes pourront se reposer sur une optimisation continue du réseau ; sur des variations lentes des différents actuateurs (aux dépends de la vitesse d'établissement de nouveaux services) ; et sur des outils de prédiction avancés de la performance, qui permettent de prédire, dans le cadre d'un jumeau numérique, l'impact de toute décision avant de l'effectuer, et d'ajuster les décisions de contrôle en fonction de leur impact prévu.
Doctorant.e: Sun Chenyu