Gestión de recursos de red

Un procedimiento que se realiza en una o más redes de paquete de comunicación que comprenden dispositivos de usuario y elementos de red, comprendiendo el procedimiento las etapas de: enviar unos componentes de gestión de recursos de al menos alguno de los dispositivos de forma automática una informa...

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Hauptverfasser: WEDERSHOVEN, WIM, WIJBRANS, KLAAS, CARR, HUGH, DE BOER, MICHEL, OEZCELEBI, TANIR, RADOVANOVIC, IGOR
Format: Patent
Sprache:spa
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creator WEDERSHOVEN, WIM
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description Un procedimiento que se realiza en una o más redes de paquete de comunicación que comprenden dispositivos de usuario y elementos de red, comprendiendo el procedimiento las etapas de: enviar unos componentes de gestión de recursos de al menos alguno de los dispositivos de forma automática una información de actualización de recursos a un servidor de disponibilidad de recursos, y usar el servidor de disponibilidad de recursos dicha información de actualización de recursos para generar un modelo de predicción para características de recursos de red para sesiones de comunicación, y hacer disponibles los datos de modelo de predicción e información de actualización de recursos como datos de salida de servidor, en el que el servidor de disponibilidad de recursos genera un modelo de predicción de una red de acceso para predecir unas características que afectan a una sesión entre un elemento de red o dispositivo en dicha red de acceso y otro elemento de red o dispositivo; y en el que el servidor de disponibilidad de recursos recibe una información de actualización que incluye datos de realimentación con respecto a una renegociación de sesión por los componentes de gestión de calidad de sesión de los dispositivos y elementos de red y actualiza el modelo de predicción en consecuencia; en el que el modelo de predicción incluye un modelo de autoaprendizaje para aprender el comportamiento de una red de acceso a lo largo del tiempo; y en el que el modelo de predicción incluye un modelo lineal que realiza un seguimiento del uso actual; y en el que los datos de salida de servidor incluyen el factor de carga y la congestión de red predichos; y en el que los datos de salida de servidor incluyen una información histórica asociada con fechas o momentos del día o con la ubicación; en el que, cuando se genera el modelo de predicción, el servidor calcula el factor de carga de la red usando factores de carga de elemento de red o dispositivo individuales como muestras; y en el que el servidor modela una red agregando dispositivos basándose en un análisis de vecino más cercano usando intervalos de dirección de IP y/o ubicación geográfica y/o tipo de acceso; y en el que el servidor calcula el factor de carga usando filtros, en los que la totalidad de los factores de carga de los dispositivos individuales forman un vector de entrada para un filtro y la salida es el factor de carga agregado para la red como un todo; y en el que el servidor almacena los factores de carga en una base de
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The invention provides real time dynamic resource management to improve end-to-end QoS by mobile devices regularly updating a resource availability server (RAS) with resource update information. Examples of resource update information are device battery status, available memory, session bandwidth, delay, packet loss, and jitter, network element storage capacity, network element processing power. This information is made available by the RAS. In addition, the RAS generates and maintains predictive models and makes available predictive data from these models. Network elements and devices retrieve this information in the form of notifications from the RAS or by way of querying the RAS. The network elements and devices, based on these predictions, act to negotiate sessions to optimise QoS. In one embodiment the RAS is updated by only mobile devices subscribed to the operator which hosts the RAS. The update information is addressed to the RAS as a stand-alone entity. However, it is envisaged that the server may be hosted by multiple operators and may receive updates from devices subscribed to different operators. Also, it is envisaged that not only mobile devices but also network elements such as MMSCs may send update information.</description><language>spa</language><subject>ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE ; ELECTRICITY ; TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHICCOMMUNICATION</subject><creationdate>2012</creationdate><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktohtml>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&amp;date=20120523&amp;DB=EPODOC&amp;CC=ES&amp;NR=2381142T3$$EHTML$$P50$$Gepo$$Hfree_for_read</linktohtml><link.rule.ids>230,308,780,885,25564,76547</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&amp;date=20120523&amp;DB=EPODOC&amp;CC=ES&amp;NR=2381142T3$$EView_record_in_European_Patent_Office$$FView_record_in_$$GEuropean_Patent_Office$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>WEDERSHOVEN, WIM</creatorcontrib><creatorcontrib>WIJBRANS, KLAAS</creatorcontrib><creatorcontrib>CARR, HUGH</creatorcontrib><creatorcontrib>DE BOER, MICHEL</creatorcontrib><creatorcontrib>OEZCELEBI, TANIR</creatorcontrib><creatorcontrib>RADOVANOVIC, IGOR</creatorcontrib><title>Gestión de recursos de red</title><description>Un procedimiento que se realiza en una o más redes de paquete de comunicación que comprenden dispositivos de usuario y elementos de red, comprendiendo el procedimiento las etapas de: enviar unos componentes de gestión de recursos de al menos alguno de los dispositivos de forma automática una información de actualización de recursos a un servidor de disponibilidad de recursos, y usar el servidor de disponibilidad de recursos dicha información de actualización de recursos para generar un modelo de predicción para características de recursos de red para sesiones de comunicación, y hacer disponibles los datos de modelo de predicción e información de actualización de recursos como datos de salida de servidor, en el que el servidor de disponibilidad de recursos genera un modelo de predicción de una red de acceso para predecir unas características que afectan a una sesión entre un elemento de red o dispositivo en dicha red de acceso y otro elemento de red o dispositivo; y en el que el servidor de disponibilidad de recursos recibe una información de actualización que incluye datos de realimentación con respecto a una renegociación de sesión por los componentes de gestión de calidad de sesión de los dispositivos y elementos de red y actualiza el modelo de predicción en consecuencia; en el que el modelo de predicción incluye un modelo de autoaprendizaje para aprender el comportamiento de una red de acceso a lo largo del tiempo; y en el que el modelo de predicción incluye un modelo lineal que realiza un seguimiento del uso actual; y en el que los datos de salida de servidor incluyen el factor de carga y la congestión de red predichos; y en el que los datos de salida de servidor incluyen una información histórica asociada con fechas o momentos del día o con la ubicación; en el que, cuando se genera el modelo de predicción, el servidor calcula el factor de carga de la red usando factores de carga de elemento de red o dispositivo individuales como muestras; y en el que el servidor modela una red agregando dispositivos basándose en un análisis de vecino más cercano usando intervalos de dirección de IP y/o ubicación geográfica y/o tipo de acceso; y en el que el servidor calcula el factor de carga usando filtros, en los que la totalidad de los factores de carga de los dispositivos individuales forman un vector de entrada para un filtro y la salida es el factor de carga agregado para la red como un todo; y en el que el servidor almacena los factores de carga en una base de datos históricos, y correlaciona los datos históricos basándose en el momento del día, el día de la semana, y la semana del año con el factor de carga actual medido a través de los filtros, y el modelo de predicción proporciona una predicción a corto plazo basándose en una tendencia histórica para indicar si se espera que la calidad se deteriore o mejore; y en el que el servidor, antes del modelado de predicción, determina la medida en la que los dispositivos tienen una correlación fuerte con respecto al comportamiento de QoS entre sí, y aplica un umbral a la correlación requerida para los dispositivos que estén en la misma red. The invention provides real time dynamic resource management to improve end-to-end QoS by mobile devices regularly updating a resource availability server (RAS) with resource update information. Examples of resource update information are device battery status, available memory, session bandwidth, delay, packet loss, and jitter, network element storage capacity, network element processing power. This information is made available by the RAS. In addition, the RAS generates and maintains predictive models and makes available predictive data from these models. Network elements and devices retrieve this information in the form of notifications from the RAS or by way of querying the RAS. The network elements and devices, based on these predictions, act to negotiate sessions to optimise QoS. In one embodiment the RAS is updated by only mobile devices subscribed to the operator which hosts the RAS. The update information is addressed to the RAS as a stand-alone entity. 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y en el que el servidor de disponibilidad de recursos recibe una información de actualización que incluye datos de realimentación con respecto a una renegociación de sesión por los componentes de gestión de calidad de sesión de los dispositivos y elementos de red y actualiza el modelo de predicción en consecuencia; en el que el modelo de predicción incluye un modelo de autoaprendizaje para aprender el comportamiento de una red de acceso a lo largo del tiempo; y en el que el modelo de predicción incluye un modelo lineal que realiza un seguimiento del uso actual; y en el que los datos de salida de servidor incluyen el factor de carga y la congestión de red predichos; y en el que los datos de salida de servidor incluyen una información histórica asociada con fechas o momentos del día o con la ubicación; en el que, cuando se genera el modelo de predicción, el servidor calcula el factor de carga de la red usando factores de carga de elemento de red o dispositivo individuales como muestras; y en el que el servidor modela una red agregando dispositivos basándose en un análisis de vecino más cercano usando intervalos de dirección de IP y/o ubicación geográfica y/o tipo de acceso; y en el que el servidor calcula el factor de carga usando filtros, en los que la totalidad de los factores de carga de los dispositivos individuales forman un vector de entrada para un filtro y la salida es el factor de carga agregado para la red como un todo; y en el que el servidor almacena los factores de carga en una base de datos históricos, y correlaciona los datos históricos basándose en el momento del día, el día de la semana, y la semana del año con el factor de carga actual medido a través de los filtros, y el modelo de predicción proporciona una predicción a corto plazo basándose en una tendencia histórica para indicar si se espera que la calidad se deteriore o mejore; y en el que el servidor, antes del modelado de predicción, determina la medida en la que los dispositivos tienen una correlación fuerte con respecto al comportamiento de QoS entre sí, y aplica un umbral a la correlación requerida para los dispositivos que estén en la misma red. The invention provides real time dynamic resource management to improve end-to-end QoS by mobile devices regularly updating a resource availability server (RAS) with resource update information. Examples of resource update information are device battery status, available memory, session bandwidth, delay, packet loss, and jitter, network element storage capacity, network element processing power. This information is made available by the RAS. In addition, the RAS generates and maintains predictive models and makes available predictive data from these models. Network elements and devices retrieve this information in the form of notifications from the RAS or by way of querying the RAS. The network elements and devices, based on these predictions, act to negotiate sessions to optimise QoS. In one embodiment the RAS is updated by only mobile devices subscribed to the operator which hosts the RAS. The update information is addressed to the RAS as a stand-alone entity. 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