Thèse soutenue

Transpondeurs temps-réel flexibles pour les télécommunications optiques et virtualisés

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Auteur / Autrice : Alexandre Gouin
Direction : Fabienne Uzel-NouvelPatricia Layec
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Télécommunications
Date : Soutenance le 31/05/2022
Etablissement(s) : Rennes, INSA
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
Partenaire(s) de recherche : Entreprise : Nokia Bell Labs France (Nozay, Essonne ; 2005-....)
Laboratoire : Institut d'Électronique et de Télécommunications (Rennes)
Jury : Président / Présidente : Christelle Aupetit-Berthelemot
Examinateurs / Examinatrices : Fabienne Uzel-Nouvel, Patricia Layec, Christelle Aupetit-Berthelemot, Olivier Romain, Cédric Ware, Matthieu Gautier, Angélique Rissons, Jean-Christophe Prévotet
Rapporteurs / Rapporteuses : Olivier Romain, Cédric Ware

Résumé

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Les réseaux de transport optique subissent énormément de pression pour satisfaire les besoins croissants en capacité et en réduction de latence. Ces dernières années, l'adoption des concepts de flexibilité et de virtualisation a permis d'augmenter le débit et la réactivité du réseau. Dans ce manuscrit, nous nous concentrons sur le transpondeur optique. Les développements récents ont rendu cet équipement flexible et virtualisable, mais les reconfigurations forcent la mise en arrêt temporaire du transpondeur et demeurent encore rares. L'hyper concentration des prises de décision dans le plan de contrôle centralisé réduit aussi la réactivité du réseau en cas de dégradation du lien optique. Tout d'abord nous présentons un protocole d'auto-négociation pour transpondeur optique qui permet des changements de paramètres rapides et synchronisés. Intégré avec un transpondeur commercial et une solution de monitoring et de prise de décision embarquée, nous avons validé notre solution face à un plan de contrôle centralisé dans un banc de test réseau. Ensuite nous présentons ne solution de monitoring embarqué employant un réseau de neurones pour le plan de données optiques. Nous permettons avec notre solution de reconfigurer le poids des neurones et nous pensons que cette solution peut permettre des détection et résolutions de dégradation plus intelligentes et mettre a disposition du plan de contrôle des ressources computationnelles pour accélérer la prise de décision dans l'entièreté du réseau.