КОНЦЕПТУАЛЬНА МОДЕЛЬ ІНТЕЛЕКТУАЛІЗОВАНОГО КЕРУВАННЯ МЕРЕЖНИМИ РЕСУРСАМИ ЗА РЕАЛІЗАЦІЇ ПАРАДИГМИ SDN/NFV

Автор(и)

  • Денис БОРОДАЙ, асп. Київський національний університет імені Тараса Шевченка, Київ, Україна Автор https://orcid.org/0009-0009-2531-056X
  • Юрій КРАВЧЕНКО, д-р техн. наук, проф. Київський національний університет імені Тараса Шевченка, Київ, Україна Автор https://orcid.org/0000-0002-0281-4396

DOI:

https://doi.org/10.17721/AIT.2024.1.09

Ключові слова:

телекомунікаційна мережа, керування мережними ресурсами, нечітка логіка, нейронні мережі, віртуалізація мережних функцій, програмно-конфігуровані мережі, ANFIS, MATLAB.

Анотація

В с т у п . З розвитком і поширенням мережних технологій, проблема ефективного керування мережами зв’язку набуває все більшої актуальності. Одним із підходів для розв’язання цієї проблеми є використання віртуалізації мережних пристроїв, а саме концепції програмно-конфігурованих мереж (SDN) і віртуалізації мережних функцій (NFV), які дозволяють використовувати неспеціалізоване обладнання, включно з обладнанням на архітектурі процесорів х86, та роблять мережі ефективнішими за рахунок оптимального використання та розподілення ресурсів. Завдяки цьому з’являється можливість використання власних моделей і методів для керування мережами зв’язку. Метою роботи є пошук та розроблення концептуальної моделі інтелектуалізованого керування мережними ресурсами у програмно- конфігурованих мережах, яка на відміну від існуючих може динамічно виділяти ресурси, залежно від потреб мережі та бути пристосованою до можливих незначних розбіжностей між отриманими даними та реальними потребами в умовах дії зовнішніх і внутрішніх дестабілізуючих факторів. М е т о д и . Використано нейромережні методи, методи нечіткої логіки й методи імітаційного моделювання. Р е з у л ь т а т и . У роботі запропоновано концептуальну модель керування мережними ресурсами, що базується на гібридній нейронній мережі з використанням нечіткої логіки та нечіткого продукційного виведення (ANFIS), що дозволяє динамічно реагувати на потреби мережі та менш чутлива до швидкого старіння одержаних даних щодо її потреб. Отримана модель була протестована на змодельованій мережі зв’язку у середовищі MATLAB у двох сценаріях, з низьким і високим навантаженням на мережу, та показала хороший результат, який дозволяв віртуальним пристроям обробляти запити без перевантажень і мати певний запас обчислювальних можливостей для ефективної роботи й можливого незначного зростання потреб мережі. В и с н о в к и . Розроблена модель керування мережними ресурсами в середовищі MATLAB показала високу ефективність, що доводить необхідність та актуальність подальших досліджень із використання нечіткої логіки у керуванні мережами.

Завантажити

Дані для завантаження поки недоступні.

Посилання

Carrascal, D., Rojas, E., Arco, J., Lopez-Pajares D., Alvarez-Horcajo, J., & Carral J. (2023). A Comprehensive Survey of In-Band Control in SDN: Challenges and Opportunities. Electronics, 12(6), 1265; https://doi.org/10.3390/electronics12061265

Jang, J. (1993). ANFIS: adaptive-network-based fuzzy inference system. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 23(3), 665–685. https://doi.org/10.1109/21.256541

Palahin, V., Yevtushenko, I., & Hozhyi, O. (2021). Virtualization as an environment of realization of network functions. Bulletin of Cherkasy State Technological University, (2), 31–38 [in Ukrainian]. https://doi.org/10.24025/2306-4412.2.2021.234703

Pliushch, O., Kravchenko, Y., & Trush, O. (2023). Recurrent algorithm of telecommunication systems and networks design. Advanced Information Technology, 1(2), 64–72 [in Ukrainian]. https://doi.org/10.17721/AIT.2023.1.10

Skulysh, M., & Sulima, S. (2019). Resource management for virtualized network functions. In V. Bezruka, L. Globa, O. Strizhak (Eds). Science-intensive optimization and control technologies in information communication networks (pp. 97–126). Institute of the gifted child of the National Academy of educational sciences of Ukraine [in Ukrainian]. https://ela.kpi.ua/items/3533990e-c8c9-464e-84c2-1c77516f7292

Srinivas, J., Sakthivel, S., Sudha, R., Rohit, K., Ranjan, W., & Lokesh, M. (2021). SDN network load balancing using environmental congenital ACO methodology. International Journal of Biology, Pharmacy and Allied Sciences (IJBPAS), 10(11), 913–923. http://dx.doi.org/10.31032/IJBPAS/2021/10.11.1079

Sulima, S., & Skulysh, M. (2017). Hybrid resource provisioning system for virtual network functions. Radio Electronics, Computer Science, Control, 1, 16–23 [in Ukrainian]. https://doi.org/10.15588/1607-3274-2017-1-2

Завантаження

Опубліковано

2024-12-20

Номер

Розділ

Мережеві та інтернет технології

Як цитувати

Статті цього автора (цих авторів), які найбільше читають