Оптимізований адаптивний метод балансування навантаження в мережах SDN на основі ANT COLONY OPTIMIZATION
DOI:
https://doi.org/10.25140/2411-5363-2023-3(33)-141-149Ключові слова:
програмно-визначені мережі; балансування навантаження; мережі SDN; адаптивний мураши-ний метод; динамічне налаштування параметрівАнотація
У сучасних програмно-визначених мережах (SDN) забезпечення ефективного балансування навантаження є клю-човим завданням для оптимального використання ресурсів та забезпечення стабільної якості обслуговування. Для досягнення цих цілей у цій статті ми пропонуємо покращений метод балансування навантаження для мереж SDN, заснований на мурашиному алгоритмі з динамічним налаштуванням параметрів.
Запропонований метод демонструє високу ефективність в умовах змінної динаміки мережі та різноманітного навантаження на вузли. Його основною перевагою є здатність адаптуватися до мінливих умов навантаження і трафіку в режимі реального часу. Алгоритм безперервно аналізує навантаження на вузли і динамічно коригує вагові коефіцієнти для забезпечення оптимального розподілу трафіку.
Запропонований метод виділяється своєю здатністю ефективно підтримувати баланс навантаження при різноманітних викликах і навантаженнях, що робить його потужним інструментом забезпечення надійності і про-дуктивності в мережах SDN.
Посилання
Garcia-Saavedra, A., Serrano, P., Banchs, A., Costa-Perez, X. (2018). Machine learning for network automation: Overview, architecture, and applications. IEEE Communications Magazine, 56(3), 11-17. DOI: 10.1109/MCOM.2018.1700980.
Tang, L., Han, S., Zhang, H., Gerla, M. (2016). Resilient SDN traffic engineering: A survey. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 18(4), 2682-2706. DOI: 10.1109/COMST.2016.2581599.
Dorigo, M., Maniezzo, V., Colorni, A. (1996). Ant system: optimization by a colony of coop-erating agents. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics), 26(1), 29-41. DOI: 10.1109/3477.484436.
Jamal, M., Siddiqui, A. S. (2020). A comparative study of software defined networking load balancer algorithms. IEEE Access, 8, 155905-155919.
Ghorbani, S., Sama, M. R. B., Abolhasani, M. (2015). An efficient load balancing algorithm for software-defined networking. Proceedings of the 2015 IEEE/ACM 8th International Conference on Utility and Cloud Computing (pp. 80-85).
Chen, C. C., & Chen, M. (2015). A weighted round robin algorithm for software defined net-working. Proceedings of the 2015 IEEE/ACM 8th International Conference on Utility and Cloud Com-puting (pp. 138-143).
Bari, M. F., Boutaba, R., Esteves, R., Granville, L. Z., Podlesny, M., Rabbani, G., & Zhang, Q. (2013). Data center network virtualization: A survey. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 15(3), 1614-1634.
Ren, Y., Luo, H., Xiang, D., Zeng, L., & Pan, Y. (2019). Load balancing strategy for SDN based on improved ant colony algorithm. IEEE Access, 7, 151536-151543.
Mehmood, R., Ahmed, F. (2020). Enhanced dynamic ant colony load balancing algorithm for SDN. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 11, 5907-5921. DOI: 10.1007/s12652-020-01906-4.
Bilyi, V. S., Pupskyn, I. I. (2019). Adaptive method of load balancing in software-controlled networks. Information technologies and computer engineering, 4(44).
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
