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Tipo de material: bachelorThesis
Título : Machine learning based traffic steering for software defined networks
Autor : Rodríguez Flor, Marlon Sebastián
Director de Tesis : Pérez, Noel, director
Descriptores : Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Tesis y disertaciones académicas
Palabras clave : Ciencias
Ciencias
Fecha de publicación : 2021
Editorial : Quito
Citación : Tesis (Ingeniero en Ciencias de la Computación) , Universidad San Francisco de Quito , Colegio de Ciencias e Ingenierías ; Quito, Ecuador, 2021
Páginas : 27 h.
Acceso: openAccess
CC0 1.0 Universal
Resumen : En este trabajo se propone utilizar modelos de aprendizaje automático supervisado para dirigir el tráfico en una red definida por software. El objetivo es balancear el tráfico considerando el ancho de banda de los enlaces existentes en la red. En este trabajo se creó una red virtual, para la cual se desarrolló una aplicación de control para direccionar el tráfico por diferentes enlaces. Considerando el funcionamiento convencional, se generó tráfico en la red para construir datasets y alimentar los modelos de aprendizaje automático...
Descripción : In this work we propose to use supervised machine learning models to direct traffic in a software-defined network. The objective is to balance the traffic considering the bandwidth of the existing links in the network. In this work, a virtual network was created, for which a control application was developed to direct traffic through different links. Considering the conventional operation, traffic was generated on the network to build datasets and feed machine learning models. Specifically, two datasets were created, and the models used are: artificial neural networks, support vector machines, and k-nearest neighbors, for which empirical configurations are provided...
URI : http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/10684
Aparece en las colecciones: Tesis - Ingeniería en Ciencias de la Computación

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