Byron Oviedo Bayas / Jorge Gómez Gómez / Juan Luis Cueto
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Atualmente, a crescente procura de conetividade, aliada ao aumento exponencial do tráfego de dados, apresenta desafios significativos para as redes WiFi, incluindo a gestão da qualidade de serviço e o balanceamento de carga. Estes problemas são agravados pela evolução tecnológica e pela integração de sistemas como a Inteligência Artificial e a IoT, que geram volumes de dados que as infraestruturas atuais não conseguem tratar de forma eficiente; este projeto teve como objetivo conceber um sistema baseado num ambiente SDN que, utilizando o controlador Ryu, integrou algoritmos de QoS e de balanceamento de carga em switches SDN, suportados por técnicas de machine learning. A metodologia aplicada incluiu análise, desenho, implementação, avaliação e otimização através de simulações e testes em diferentes cenários controlados; entre os resultados esperados, o sistema melhorou aspectos como a distribuição do tráfego, a redução da latência, a perda de pacotes e outros recursos da rede, garantindo uma melhor experiência do utilizador e uma maior eficiência na operação das redes face às crescentes exigências.
