Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Tese de Doutorado Nº 679
Aluno: Diego de Freitas Bezerra
Orientadora: Profa. Judith Kelner
Coorientador: Prof. Glauco Estácio Gonçalves (UFPA / Instituto de Tecnologia)
Título: Decentralized Multi-Objective Optimization for SFC Placement in
Multi-Domain B5G Environments
Data: 19/09/2025
Hora/Local: 8h – Virtual – Interessados em assistir entrar em contato com o aluno
Banca Examinadora:
Prof. Nelson Souto Rosa (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Paulo Romero Martins Maciel (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Cristiano Bonato Both (UNISINOS / Programa de Pós-Graduação em
Computação Aplicada)
Prof. Edmundo Roberto Mauro Madeira (UNICAMP / Instituto de Computação)
Prof. Eduardo James Pereira Souto (UFAM / Instituto de Computação)
RESUMO:
Um dos principais desafios das redes 5G é sua complexidade, consequência de uma arquitetura altamente distribuída e virtualizada. Com o avanço da softwarização e da desagregação dos componentes, essas redes passam a depender de um grande número de elementos de software e de sua orquestração. Esse cenário torna-se ainda mais desafiador quando se consideram múltiplos domínios administrativos e técnicos isolados, como a Rede de Acesso Rádio (Radio Access Network – RAN), a Computação de Borda (Multi-Access Edge Computing – MEC) e o Núcleo da Rede. Cada um deles demanda alocações capazes de evitar interrupções de serviço e de preservar a qualidade da experiência do usuário. Nesse contexto, a arquitetura 5G organiza muitas de suas funções virtualizadas em Cadeias de Funções de Serviço (Service Function Chains – SFCs). A falha de uma única função pode comprometer todo o serviço. Para mitigar esse risco, comumente são aplicadas estratégias de redundância, que precisam ser planejadas de forma otimizada e respeitando as limitações de recursos de cada domínio. Outro requisito igualmente relevante é a minimização do consumo de energia, já que os mecanismos de redundância tendem a ampliar o uso de recursos. Este trabalho propõe um arcabouço composto por diferentes modelos de otimização para o posicionamento de SFCs em múltiplos domínios isolados. O arcabouço considera, de forma conjunta, o risco de falha do serviço decorrente da estratégia de posicionamento e o consumo de energia. Os resultados incluem modelos de otimização que apresentam soluções para o posicionamento das SFCs em ambientes distribuídos, utilizando algoritmos evolutivos multiobjetivos como NSGA-II e GDE3. Esses modelos são avaliados por meio de simulações, que levam em conta requisições de SFCs em condições de alta mobilidade e em nós de rede com capacidades de computação heterogêneas. Dessa forma, o arcabouço proposto oferece aos operadores de rede um conjunto de soluções ótimas, permitindo balancear a resiliência do serviço e o consumo energético em infraestruturas 5G.
Palavras-chave: Beyond 5G, Algoritmos Meta-Heurísticos, Alta Disponibilidade, Eficiência Energética
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