DOMINOS: Dissecting and Modeling Interdependencies in Communication Networks

Kommunikasjonsinfrastruktur er i ferd med å bli den mest sårbare og viktigste infrastrukturen i samfunnet i dag. Samtidig øker kompleksiteten i disse nettene raskt. Samspillet mellom disse nettene og økosystemet rundt, alt fra fysisk infrastruktur til reguleringene av bruken, er langt fra å være forstått. Forståelsen av disse avhengigheten er nødvendig for å unngå fatale feil. DOMINOS hadde som mål å undersøke avhengigheter i komplekse nettverkssystemer. Metoden var eksperimentell ved hjelp av målinger i virkelige systemer. Deretter vi utviklet en agent-basert modell, som representerer virkelige nettverk, for å besvare komplekse hva-hvis spørsmål. Vi mener at dette vil hjelpe å forstå avhengigheter i kommunikasjonsnettverk, samt gi input til andre disipliner som studerer komplekse nettverksstrukturer. Så langt har vi utviklet metoder for å avlede avhengigheter mellom nettverksoperatører. Vi har målt svært liten sammenheng i sannsynligheten for utfall mellom operatørene. Funnene våre ble kommunisert til de aktuelle interessentene og vil forhåpentligvis hjelpe til med å bygge bedre infrastruktur. Fremover planlegger vi å forbedre disse metodene og bruke dem til neste generasjon mobilnett, 5G.

DOMINOS has contributed to expand our understanding about how to empirically characterising correlations within a complex system. These results will help us monitoring interdependencies in the upcoming multi-service multi-tenant networks that cater for even more critical services e.g. 5G networks. Going forward, this may help conceptualising new projects that aim to monitor and control interdependencies in real-time. DOMINOS results have been communicated to relevant stakeholders, including telecom operators, regulators and use case owners like emergency networks. We plan to continue sharing our insights and engage in active dialogue with these stakeholders about the building of the next generation emergency networks on commercial networks. The approaches, that we have developed in DOMINOS, for identifying correlations can be applied to other systems, which we envision to help us in building new interdisciplinary collaborations.

In today's society, communication infrastructures are evolving to be the single most important point of failure. At the same time, the complexity of these networks is increasing at an unfollowable pace. The interaction between these networks and their surrounding eco-system, encompassing everything from the physical infrastructure they run on to the policies regulating their operations, are far from being understood. Understanding these interdependencies is crucial for avoiding large-scale failures. This proposal aims to investigate interdependencies in complex systems that are organized as a network of networks with emphasis on communication networks. We will follow an experimental approach by measuring real systems. Then develop agent-based computational model that adequately resembles real networks and use to answer intricate what-if questions. We believe that this work can help both expanding our understanding of interdependencies in communication networks as well as serve as an input to other disciplines that study complex interdependent networks.