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Diseño de un sistema para la optimización de la calidad de servicios y balanceo de carga en redes wifi mediante el controlador Ryu en una red definida por software

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dc.contributor.advisorGómez Gómez, Jorge Eliecer
dc.contributor.authorCueto Morelo, Juan Luis
dc.contributor.otherTorres Julio, Jose Maria
dc.date.accessioned2025-06-24T21:29:44Z
dc.date.available2025-06-24T21:29:44Z
dc.date.issued2025-06-24
dc.description.abstractActualmente 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; en síntesis, con la solución propuesta se optimizaron los problemas actuales de congestión y sobrecarga en redes WiFi con un enfoque basado en SDN y aprendizaje automático, ofreciendo una alternativa eficiente y escalable para mejorar la eficiencia de las redes modernas.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero(a) de Sistemas
dc.description.modalityTrabajos de Investigación y/o Extensión
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad de Córdoba
dc.identifier.reponameRepositorio Universidad de Córdoba
dc.identifier.repourlhttps://repositorio.unicordoba.edu.co/
dc.identifier.urihttps://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/9193
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad de Córdoba
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería
dc.publisher.placeMontería, Córdoba, Colombia
dc.publisher.programIngeniería de Sistemas
dc.relation.referencesFernández Rosa, (2023). STATISTA. Tecnología y telecomunicaciones. El uso de Internet a nivel mundial – Datos estadísticos. Recuperado desde https://es.statista.com/temas/9795/el-uso-de-internet-en-el-mundo/#editorsPicks
dc.relation.referencesGonzález Sarabia, P. S. (2023). Análisis de algoritmos balanceadores de carga utilizando máquinas virtuales para la optimización de tiempo y recursos en servidores web (Bachelor's thesis, Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Carrera de Tecnologías de la Información)
dc.relation.referencesGulbakhram, B., Zhidebayeba, A., Kopzhassarova, Z., Kozhabekova, P., Myrzakhmetova, B., Kerimbekov, M., Ussipbekova, D., Yeshenkozhaev (2024). Load Balancing in DCN Servers Through Software Defined Network Machine Learning. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 15(2)https://doi.org/10.14569/IJACSA.2024.0150254
dc.relation.referencesSridevi, K., & Saifulla, M. A. (2023/03//). LBABC: Distributed controller load balancing using artificial bee colony optimization in an SDN. Peer-to-Peer Networking and Applications, 16(2), 947-957. https://doi.org/10.1007/s12083-023-01448-2
dc.relation.referencesTodorov, D., Valchanov, H., & Aleksieva, V. (2020, October). Load balancing model based on machine learning and segment routing in SDN. In 2020 International Conference Automatics and Informatics (ICAI) (pp. 1-4). IEEE
dc.relation.referencesYang, C. T., Chen, S. T., Liu, J. C., Su, Y. W., Puthal, D., & Ranjan, R. (2019). A predictive load balancing technique for software defined networked cloud services. Computing, 101, 211-235
dc.relation.referencesZhou, Y., & Liu, C. (2024, March). Server Load Balancing Scheme Based on Weighted-Round Robin Combined with Least Connections Algorithm in SDN. In 2024 7th International Conference on Advanced Algorithms and Control Engineering (ICAACE) (pp. 1008-1012). IEEE
dc.relation.referencesZhou, Y., Zhu, M., Xiao, L., Ruan, L., Duan, W., Li, D., ... & Zhu, M. (2014, September). A load balancing strategy of sdn controller based on distributed decision. In 2014 IEEE 13th International Conference on Trust, Security and Privacy in Computing and Communications (pp. 851-856). IEEE
dc.relation.referencesAlhilali, A., Montazerolghaem, A. (2023). Internet of Things. Artificial intelligence-based load balancing in SDN: A comprehensive survey. Recuperado de https://doi.org/10.1016/j.iot.2023.100814
dc.relation.referencesShahzad, M., Liu, L., Belkout, N., & Antonopoulos, N. (2023/12//). Optimal controller selection and migration in large scale software defined networks for next generation internet of things. SN Applied Sciences, 5(12), 309. https://doi.org/10.1007/s42452-023-05535-0
dc.relation.referencesOlaya, M. E., Bernal, I., & Mejía, D. (2016, April). Application for load balancing in SDN. In 2016 8th Euro American Conference on Telematics and Information Systems (EATIS) (pp. 1-8). IEEE
dc.relation.referencesTache (Ungureanu), Maria Daniela, Ovidiu Păscuțoiu, and Eugen Borcoci. 2024. "Optimization Algorithms in SDN: Routing, Load Balancing, and Delay Optimization" Applied Sciences 14, no. 14: 5967. https://doi.org/10.3390/app14145967
dc.relation.referencesKarn, G., Sapkota, B., & Dawadi, B. R. (2023). Traffic Classification and Load Balancing in SDN Environment. En Proceedings of the 13th IOE Graduate Conference (Vol. 13, pp. 50–56). Institute of Engineering, Tribhuvan University. http://conference.ioe.edu.np/publications/ioegc13/IOEGC-13-020-050.pdf
dc.rightsCopyright Universidad de Córdoba, 2025
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.keywordsMachinelearningeng
dc.subject.keywordsSDNeng
dc.subject.keywordsQoSeng
dc.subject.keywordsWiFi networkseng
dc.subject.keywordsLoad balancingeng
dc.subject.proposalAprendizaje automáticospa
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dc.subject.proposalRedes WiFispa
dc.subject.proposalBalanceo de cargaspa
dc.titleDiseño de un sistema para la optimización de la calidad de servicios y balanceo de carga en redes wifi mediante el controlador Ryu en una red definida por software
dc.typeTrabajo de grado - Pregrado
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.contentText
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
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