Author(s): Alice, Celso José Monteiro
Date: 2016
Persistent ID: http://hdl.handle.net/10400.21/6969
Origin: Repositório Científico do Instituto Politécnico de Lisboa
Subject(s): Eficiência energética; Consumo energético; Rede de acesso; OPEX; CAPEX; Energy efficiency; Energy consumption; Access networks
Trabalho final de mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Eletrónica e Telecomunicações
O tráfego de internet está a crescer de forma exponencial e assim irá continuar nos próximos anos. Este crescimento é guiado por um conjunto de fatores, entre os quais está o aumento de utilizadores e o aparecimento de novos serviços e aplicações com elevados requisitos de largura de banda. A medida que o tráfego cresce, a quantidade, a capacidade, o custo e consumo energético dos equipamentos necessários para distribuir o tráfego também cresce, como resultado, a contribuição do setor das telecomunicações para consumo de energia a nível mundial aumentou consideravelmente na última década. Sendo o consumo energético um elemento importante para o OPEX (Operational Expenditure), consequentemente, em adição aos habituais cálculos de capacidade, throughput e QoS(Quality of Service), que impactuam o CAPEX (Capital Expenditure), é importante tê-lo em conta no momento de decidir que tecnologia adotar, no entanto o consumo energético ainda é geralmente ignorado no debate sobre a implementação da rede. Neste trabalho, dois modelos de avaliação do consumo energético de uma rede de acesso, que se focam no desempenho energético dos dispositivos ativos na rede de acesso,são analisados e aplicados a um conjunto de tecnologias de rede óticas atuais e futuras selecionadas para o estudo. Inicialmente os modelos são aplicados a uma rede com rácio de divisão de 1:64 e capaz de servir 16384 utilizadores. De seguida, os modelos são novamente aplicados, agora com os rácios de divisão ajustados de forma a se obter o máximo rendimento de cada tecnologia ótica. Desse modo, o consumo de energia das diversas tecnologias deredes de acesso de próxima geração é avaliado, bem como em que situações podem ser extraídos o máximo potencial das mesmas. Os cálculos são realizados através da ferramenta Matlab, num estado estático globalda rede. Depois de avaliar os resultados, são tiradas conclusões sobre as diferenças no consumo de energia. Destaca-se, portanto, o efeito sobre o consumo de energia da tecnologia e o desempenho a longo prazo bem como as diferenças entre os modelos.
Abstract: The Internet traffic is growing exponentially and so will continue in the coming years. This growth is guided by a number of factors, among which are an increase in users and the appearance of new services and applications with high bandwidth requirements. As traffic grows, the quantity, capacity, cost and power consumption of the equipment needed to deliver traffic also grows as a result, the contribution of the telecommunications sector to energy consumption worldwide has increased considerably in the last decade. As the energy consumption an important element in the OPEX, consequently, in addition to the usual calculations of capacity, throughput and QoS, which influence CAPEX, it is important to take it into account when deciding to adopt technology, but energy consumption is still generally ignored in the debate on the implementation of the network. In this study, two models of the energy consumption of an access network, which focus the energy performance of the active devices in access network are analyzed and applied to a current set of optical network technologies and future selected for the study. Initially the models are applied to a network with a 1:64 split ratio and capable of serving 16384 users. Then, the templates are reapplied, now with the division ratios adjusted to obtain the maximum yield of each optical technology. Thus, the power consumption of the various technologies of the next generation access networks is evaluated, and in which situations can be extracted from the full potential thereof. Calculations are performed by Matlab, in a global static state of the network. After evaluating the results, conclusions are drawn about the differences in energy consumption. It is noteworthy, therefore, the effect on the power consumption of the technology and the longterm performance as well as differences between models.
