Predictive OMS Switchover towards Proactive Disaster Recovery in 5G Networks - F. Santos, Charles; V. Neto, Augusto; Fontes, Ramon R.; Immich, Roger; Sousa Jr., Vicente; da Silva, Helber W. (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2025)
A crescente complexidade e a natureza crítica dos Sistemas de Operações e Manutenção (OMS) em redes móveis 5G exigem soluções robustas de Recuperação de Desastres (DR) para garantir a continuidade do serviço e o mínimo de tempo de inatividade. Os Sistemas de Recuperação de Desastres (DRS) são essenciais para manter a resiliência da rede, facilitando processos de failover e recuperação sem interrupções. A função principal da comutação permite que um DRS assegure a continuidade do serviço 5G durante desastres imprevistos. Esta pesquisa aborda as limitações das técnicas tradicionais de tomada de decisão baseadas em regras que frequentemente dependem de lógica de comutação binária, inadequada para as demandas intrincadas das redes 5G. Propomos a Comutação Preditiva do OMS (pOM2S), uma abordagem orientada por aprendizado de máquina (ML) que utiliza dados sobre métricas de computação e rede para estimar o tempo de transição para cada um dos candidatos redundantes. Com essa estimativa, nossa solução é capaz de selecionar o OMS de backup mais rápido em um evento de desastre. Avaliados em um ambiente de emulação 5G que simula condições do mundo real, os resultados demonstraram a precisão superior da Floresta Aleatória (MAE: 1,68s, R²: 0,94) em comparação com Regressão Linear, Redes Neurais Artificiais e técnicas de Máquinas de Vetores de Suporte. Os resultados experimentais validam a eficácia do pOM2S em equilibrar precisão preditiva e praticidade operacional, sugerindo que o método de tomada de decisão preditiva depende de um modelo altamente preciso.