Contexto empresarial
Una empresa de telecomunicaciones desea identificar la 'columna vertebral' crítica de su red de fibra óptica regional. Necesitan saber qué nodos (ciudades/routers) forman el núcleo más denso de la red para priorizar el mantenimiento. Se simulará una red más densa para evaluar la capacidad de identificar la jerarquía de conectividad.
Preparación de datos
Generación procedimental de una red mallada con 100 nodos y múltiples conexiones aleatorias para simular complejidad.
¡Copiado!
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| 2 | DATA casuser.red_fibra; |
| 3 | call streaminit(123); |
| 4 | DO i=1 to 100; |
| 5 | DO j=i+1 to 100; |
| 6 | IF rand('UNIFORM') < 0.15 THEN OUTPUT; |
| 7 | END; |
| 8 | END; |
| 9 | |
| 10 | RUN; |
| 11 |
Étapes de réalisation
1
Ejecución de network.core en modo no dirigido (infraestructura física) solicitando resumen del grafo.
¡Copiado!
| 1 | |
| 2 | PROC CAS; |
| 3 | network.core / links={name='red_fibra'} direction='UNDIRECTED' outNodes={name='nodos_criticos', replace=true} outGraphList={name='resumen_topologia', replace=true}; |
| 4 | |
| 5 | RUN; |
| 6 |
2
Análisis de frecuencia para ver la distribución de la densidad de la red.
¡Copiado!
| 1 | |
| 2 | PROC CAS; |
| 3 | SIMPLE.freq / TABLE={name='nodos_criticos'} inputs={'core'}; |
| 4 | |
| 5 | RUN; |
| 6 |
Resultado esperado
La acción debe procesar la red simulada sin errores. La tabla 'nodos_criticos' contendrá el 'core number' para cada nodo. La tabla de frecuencias mostrará una distribución donde pocos nodos tienen el número de núcleo máximo (la columna vertebral), permitiendo a la empresa identificar los puntos críticos de fallo.