Investigadores e ingenieros de CénitS han publicado el artículo "A Novel Methodology Based on Orthogonal Projections for a Mobile Network Data Set Analysis" en IEEE ACCESS, una de las revistas científicas más relevantes del ámbito de las telecomunicaciones.

En la actualidad, las redes están consideradas como uno de los puntos claves en la próxima revolución industrial. De hecho, en un corto espacio de tiempo, 5G será la red que conectará a los usuarios, la industria y los dispositivos inteligentes. Por este motivo es importante analizar y comprender cómo está siendo usada la red en este nuevo paradigma de 5G.

La analítica de datos de red incrementa el conocimiento, tanto de los recursos disponibles, como de los usuarios que hacen uso de ella, llevando a los gestores de la red, como son las grandes operadoras de telecomunicaciones, a tomar decisiones sobre la forma más inteligente de explotar los recursos, basadas en los datos extraídos de la propia red.

El artículo presenta una novedosa metodología que analiza datos reales de uso de una red en producción, y gracias a la propuesta se puede realizar una clasificación del uso de forma sencilla. Los resultados obtenidos en este trabajo demuestran que la metodología permite encontrar patrones de uso, como por ejemplo la detección de anomalías, o detectar eventos relevantes en la misma, información que puede ser usada para extrapolar futuros acontecimientos en la red.

Este trabajo se enmarca en el análisis inteligente de la red a través de técnicas de machine learning e inteligencia artificial, para extraer el conocimiento sobre lo que está pasando en la red, de forma que se puedan aprovisionar los recursos de la misma, donde los Centros de Proceso de Datos (CPD) juegan un papel muy relevante ya que sus recursos son esenciales para el despliegue de los servicios en las redes 5G. 

Más información:

• D. Cortés-Polo, L.I. Jiménez Gil, J. Calle-Cancho and J. González-Sánchez. A Novel Methodology Based on Orthogonal Projections for a Mobile Network Data Set Analysis. IEEE Access, vol. 7, pp. 158007-158015, 2019. doi: 10.1109/ACCESS.2019.2949804.

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