Un servidor híbrido adaptativo para difusión de informacíon en entornos de comunicación asimétricos con restricciones temporales

Abstract

Los constantes avances en el terreno de las comunicaciones incluyendo la proliferación de Internet, el intenso desarrollo de redes sin cables para usuarios móviles y la creciente disponibilidad de enlaces de banda ancha para usuarios finales han impulsado el desarrollo de un
amplio rango de aplicaciones de acceso a todo tipo de información.Los sistemas y servicios de datos para usuarios móviles representan un segmento en constante crecimiento y de creciente importancia en la industria de las comunicaciones. En estos entornos de comunicación surgen nuevos retos en el acceso a la información, ya que tanto la
localización como el número de usuarios varían con el tiempo. Existen restricciones añadidas como el ancho de banda limitado. En la mayoría de los casos, los usuarios requieren que la información les llegue cumpliendo ciertos plazos temporales. Teniendo en cuenta que el volumen de información transmitido por el servidor es mucho mayor que el transmitido por los usuarios, nos referimos a estos
escenarios como entornos de comunicación asimétricos con restricciones temporales. Esta tesis presenta un modelo de servidor de difusión híbrido adaptativo con las características necesarias para funcionar de manera efectiva en dichos entornos de comunicación. El servidor presentado extiende la funcionalidad y prestaciones de
modelos anteriores por medio de un algoritmo de planificación adaptativo que tiene en cuenta la frecuencia de acceso a la información, las limitaciones de ancho de banda en los canales de comunicación y restricciones temporales asociadas a las peticiones. El servidor adapta dinámicamente la cantidad y el contenido de la información diseminada con el objetivo de minimizar el número total de
plazos perdidos frente a perfiles de acceso cambiantes.Los resultados obtenidos mediante simulación ponen de manifiesto que el modelo de servidor expuesto resulta claramente superior en número de usuarios satisfechos y requisitos computacionales a otros modelos existentes.