Machine learning based traffic steering for software defined networks

Abstract

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...