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Autoescalado en funciones de red virtualizadas y nativas

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Mi contribución a este proyecto se llama IRONMAN-BRAIN: un sistema de autoescalado modular e inteligente que utiliza aprendizaje por refuerzo para escalar de forma proactiva y adaptativa funciones de red virtualizadas y nativas de la nube. IRONMAN-BRAIN emplea una red Q profunda (Deep Q-Network) para tomar las decisiones de autoescalado dentro de cadenas de funciones de servicio (SFC) desplegadas en plataformas OpenStack y Kubernetes. La integración con Open Source MANO (OSM) facilita la gestión del ciclo de vida, mientras que componentes SDN como OpenDaylight y Open vSwitch proporcionan un control programable de la infraestructura de red [1].

Algunos de los proyectos de este campo en los que he trabajado:

Marco avanzado para la gestión segura de extremo a extremo de redes virtualizadas y la provisión de ciberseguridad como servicio

Red Q profunda: entradas con el estado de la red, capas ocultas y acciones de escalado enviadas al modelo de decisión
Red Q profunda implementada para el escalado proactivo y adaptativo de funciones de red virtualizadas y nativas de la nube [1]
Neurona artificial: las entradas ponderadas y un sesgo se suman y pasan por una función de activación ReLU
Unidad neuronal artificial con función de activación ReLU implementada en la red Q profunda

Referencias

  1. Advanced framework for secure end-to-end management of virtualised networks and provision of cybersecurity services as a Service, proyecto financiado por IRONTEC, Internet y Sistemas sobre GNU/Linux, de ámbito regional.