Browsing by Subject "programowalna sieć komputerowa"

Now showing 1 - 1 of 1

Access status: Open Access ,
Elephant traffic engineering : adaptive routing with intelligent flow classification
(Data obrony: 2025-09-18) Kądziołka, Bartosz
Wydział Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji
Celem rozprawy jest wykazanie, że integracja sieci sterowanych programowo (SDN), uczenia maszynowego (ML) i adaptacyjnego rutingu przepływów (FAMTAR) poprawia zarządzanie ruchem i jakość usług (QoS) w sieciach komputerowych, szczególnie poprzez wczesną identyfikację i obsługę dużych przepływów. Opracowano i oceniono mechanizmy łączące klasyfikację przepływów z inżynierią ruchu. W klasyfikacji zaproponowano metody wczesnego wykrywania elephant flows na podstawie nagłówków pakietów (5-tuple) przy użyciu ML. Badania dowiodły, że reprezentacja bitowa zwiększała dokładność, a najlepsze wyniki uzyskał klasyfikator drzew ekstremalnie zrandomizowanych, redukując operacje w tablicach przepływów 66,35- krotnie. W inżynierii ruchu zaproponowano system łączący klasyfikację ML z FAMTAR i SDN, który segreguje przepływy, optymalizuje routing i ogranicza przeciążenia. Skupienie się wyłącznie na największych przepływach zmniejsza wymagania wobec tablic FFT przełączników. Wkładem pracy jest opracowanie skutecznych technik klasyfikacji, porównanie modeli ML oraz ich integracja z FAMTAR i SDN. Wyniki potwierdzają, że takie podejście poprawia efektywność i stabilność sieci oraz QoS, zwłaszcza przy dużych obciążeniach.