Politiques QoS adaptatives dans les réseaux mobiles des villes intelligentes

L'augmentation de la complexité liée à l'architecture des villes intelligentes nécessite une adaptation sophistiquée et intelligente des techniques de qualité de service (QoS) pour satisfaire les besoins distincts des différents utilisateurs mobiles et applications. La coexistence de divers services sensibles à la latence, gourmands en bande passante et critiques pour les missions dans les villes intelligentes impose des exigences QoS dynamiquement changeantes qui ne peuvent pas être satisfaites par des politiques traditionnelles statiques ou de meilleur effort. Cet article propose un cadre de politique QoS adaptatif basé sur le réseau défini par logiciel (SDN), l'informatique en périphérie mobile (MEC) et des modèles de prédiction basés sur l'apprentissage automatique (ML) pour la livraison de QoS de service spécifique sensible au contexte en temps réel. Ce cadre se concentre sur le moteur de politique QoS adaptatif (AQPE), qui exécute la classification dynamique du trafic tout en permettant l'allocation prédictive des ressources et le changement de politique en utilisant l'apprentissage par renforcement. Le système a été simulé dans NS-3 avec un contrôleur SDN OpenFlow intégré aux modules MEC développés en Python. Il a été testé contre les normes du secteur en matière de latence, de gigue, de débit global et de ratio de livraison de paquets (PDR). Les résultats suggèrent que le modèle atteint, en moyenne, jusqu'à 46 % de réduction de latence, 25 % d'amélioration du débit et plus de 10 % d'augmentation du PDR par rapport aux approches de référence. Les résultats montrent la valeur d'employer l'intelligence d'apprentissage et l'informatique en périphérie dans les architectures de réseaux mobiles destinées aux villes intelligentes. Comme noté précédemment, l'approche métropolitaine adaptative fournit une politique de configuration QoS extensible, contrôlable, en temps réel et sensible aux services répondant aux exigences des systèmes de communication urbains de prochaine génération.