Отримано 20.08.2024, Доопрацьовано 08.11.2024, Прийнято 26.12.2024

Оптимізація якості обслуговування та ефективності мережі у класичних мережах за допомогою інтеграції SDN та широкосмугового доступу до інтернету

Олександр Підпалий

Мета дослідження полягала в розробці емпіричної моделі для оптимізації якості обслуговування та підвищення ефективності телекомунікаційних мереж шляхом інтеграції технологій software-defined networking (SDN) і широкосмугового доступу до інтернету. У дослідженні використано методи симуляційного моделювання, аналізу сценаріїв та аналітичні моделі з застосуванням інструментів моделювання. Основні результати дослідження вказали на значний потенціал інтеграції технологій SDN і широкосмугового доступу. Було продемонстровано концепції SDN, які забезпечують централізоване управління мережею і гнучкість у налаштуванні, а також широкосмуговий доступ, що пропонує високу швидкість передачі даних і покращену пропускну здатність. Виявлено роль кожного елемента мережі, включаючи маршрутизатори, комутатори і контролери, та їх вплив на ефективність мережі. Аналіз взаємодії SDN з мережами широкосмугового доступу показав, що така інтеграція дає змогу оптимізувати маршрутизацію, балансування навантаження та управління трафіком, що сприяє покращенню швидкості і надійності мережі. Показники якості обслуговування продемонстрували, що інтеграція різних технологій веде до суттєвого покращення пропускної здатності, зниження пакетних втрат, зменшення затримок і варіативності затримок. Загалом, модель мережі показала ефективність інтеграції SDN та широкосмугового доступу в оптимізації мережевої продуктивності та якості обслуговування, а огляд методів моделювання мережі підтвердив, що використання симуляційних інструментів допомагає детально оцінити ефективність інтеграції технологій і підтвердити їх позитивний вплив на продуктивність мережі. Таким чином, отримані результати показали, що інтеграція технологій SDN і широкосмугового доступу суттєво покращує ефективність телекомунікаційних мереж, що свідчить про ефективність нових технологій у підвищенні загальної продуктивності мереж

програмне управління; бездротові технології; віртуалізація ресурсів; аналіз пропускної спроможності; адаптивні системи
29-42
Pidpalyi, O. (2024). Optimising service quality and network efficiency in legacy networks by integrating SDN and broadband. Information Technologies and Computer Engineering, 21(3), 29-42. https://doi.org/10.63341/vitce/3.2024.29

Використані джерела

[1] Aboughaly, M., & Hannan, S.A. (2024). Enhancing quality-of-service in software-defined networks through the integration of firefly-fruit fly optimization and deep reinforcement learning. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 15(1), 408-419. doi: 10.14569/IJACSA.2024.0150138.

[2] Ait Oulahyane, H., Bahnasse, A., Bakali, A., Said, B., El-Hasnony, I.M., & Talea, M. (2023). Secure model for dynamic access control and unreliable access point detection: Enhancing QoS through SDN in wireless networks. SN Computer Science, 5, article number 88. doi: 10.1007/s42979-023-02407-7.

[3] Alioua, A. (2019). Integration software-defined networking (SDN) into vehicle ad hoc networks (VANETs). Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/331488754_Integration_Software-Defined_Networking_SDN_into_ Vehicle_Ad_hoc_Networks_VANETs.

[4] Dawadi, B.R., Manzoni, P., Galán-Jiménez, J., Shah, V.K., & Polverini, M. (2022). SDN migration challenges and practices in ISP/telcos networks. Madrid: Frontiers in Communications and Networks.

[5] Drovovozov, V.I., Ahmed Arshed, A.-S., Zhuravel, N.V., & Kotsyur, A.B. (2022). Comparative analysis of service quality of wireless networks with inter-level interaction. Problems of Informatization and Management, 1(69), 30-34. doi: 10.18372/2073-4751.69.16810.

[6] Dulska, I. (2019). Broadcast internet access statistics adaptation problems in Ukraine to international indicators. European Scientific Journal of Economic and Financial Innovation, 1(3), 46-61. doi: 10.32750/2019-0104.

[7] Galán-Jiménez, J., Polverini, M., Lavacca, F.G., Herrera, J.L., & Berrocal, J. (2022). Joint energy efficiency and load balancing optimization in hybrid IP/SDN networks. Annals of Telecommunications, 78, 13-31. doi: 10.1007/s12243022-00921-y.

[8] He, C., Wang, R., Wu, D., Tan, Z., & Dai, N. (2022). Energy-aware virtual network migration for internet of things over fiber wireless broadband access network. IEEE Internet of Things Journal, 9(23), 24492-24505. doi: 10.1109/ JIOT.2022.3189081.

[9] Ikhelef, I. (2024). Optimization of placement and chaining of network functions according to the SDN/NFV paradigm. (Doctoral thesis, Sorbonne Paris Nord University, Paris, France). doi: 10.13140/RG.2.2.27452.21120.

[10] Javanmardi, S., Shojafar, M., Mohammadi, R., Persico, V., & Pescapè, A. (2023). S-FoS: A secure workflow scheduling approach for performance optimization in SDN-based IoT-fog networks. Journal of Information Security and Applications, 72, article number 103404. doi: 10.1016/j.jisa.2022.103404.

[11] Kang, S., Song, I., Tam, P., & Kim, S. (2024). Graph neural networks-based modeling for delay – Aware routing optimization in SDN-enabled networks. In Proceedings of the 6th International conference on interdisciplinary research on computer science, psychology, and education (pp. 60-62). Pattaya: ICICPE.

[12] Khan, S., Shah, M.A., & Javaid, N. (2021). Resource allocation and bandwidth optimization in SDN-based cellular network. Islamabad: COMSATS University Islamabad.

[13] Khekare, G., Kumar, K.P., Prasanthi, N., Godla, S.R., Rachapudi, V., Al Ansari, M.S., & El-Ebiary, Y. (2023). Optimizing network security and performance through the integration of hybrid GAN-RNN models in SDN-based access control and traffic engineering. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 14(12), 596-606. doi: 10.14569/IJACSA.2023.0141262.

[14] Klinkowski, M. (2023). Modeling and optimization of network slicing in 5g packet-switched Xhaul networks. Rochester: SSRN. doi: 10.2139/ssrn.4611048.

[15] Kovacs, R., Buzura, S., Iancu, B., Dadarlat, V., Peculea, A., & Cebuc, E. (2024). Practical implementation of a blockchainenabled SDN for large-scale infrastructure networks. Applied Sciences, 14(5), article number 1914. doi: 10.3390/ app14051914.

[16] Kulshreshtha, P., & Garg, A.K. (2024). Traffic optimization and optimal routing in 5G SDN networks using deep learning. In R.N. Shaw, P. Siano, S. Makhilef, A. Ghosh & S.L. Shimi (Eds.), Innovations in electrical and electronic engineering (pp. 33-41). Singapore: Springer. doi: 10.1007/978-981-99-8661-3_3.

[17] Lonare Mahesh, M., & Devi, M.S. (2022). Optimization of network paths in congested SDN using genetic algorithm: Optimization of virtual network functions using SDN. International Journal of Next-Generation Computing, 13(3). doi: 10.47164/ijngc.v13i3.805.

[18] Ma, H., Wang, M., Lv, H., Liu, J., Di, X., & Qi, H. (2024). A SDN improvement scheme for multi-path QUIC transmission in satellite networks. Computational Intelligence, 40(3), article number e12650. doi: 10.1111/coin.12650.

[19] Mahajan, M. (2024). SDN, IOT and network security. Chandigarh: Chitkara university.

[20] Mehraban, S., & Yadav, R.K. (2024). Traffic engineering and quality of service in hybrid software defined networks. China Communications, 21(2), 96-121. doi: 10.23919/JCC.fa.2022-0860.202402.

[21] Modem vs router vs switch: How to choose? (2024). Retrieved from https://reolink.com/blog/modem-vs-router-vsswitch/.

[22] Oredola, C., & Ashraf, A. (2024). A systematic mapping study on SDN controllers for enhancing security in IoT networks. ArXiv. doi: 10.48550/arXiv.2408.01303.

[23] Rangsietti, A.K., & Kodali, S.S. (2022). SDN-enabled network virtualization and its applications. In A. Nayyar, B. Singla & P. Nagrath (Eds.), Software defined networks: Architecture and applications. Hoboken: John Wiley & Sons. doi: 10.1002/9781119857921.ch8.

[24] Rasool, S.M., Boujelben, Y., & Zarai, F. (2024). Optimizing high availability multi-controller placement in SDN/NFV 5G networks: A survey. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 34(3), 1800-1813. doi: 10.11591/ ijeecs.v34.i3.pp1800-1813.

[25] Sahana, D.S., & Savadatti, B. (2024). Authentication-centric and access-controlled architecture for edge-empowered SDN-IoT networks. Journal of the Institution of Engineers, 105, 1497-1509. doi: 10.1007/s40031-024-01053-8.

[26] Sarabia, D., Giménez, S., Liatifis, A., Grasa Gras, E., Catalan, M., & Pliatsios, D. (2024). Progressive adoption of RINA in IoT networks: Enhancing scalability and network management via SDN integration. Applied Sciences, 14(6), article number 2300. doi: 10.3390/app14062300.

[27] Stilinski, D., & Potter, K. (2024). Software-defined networking (SDN) and network function virtualization (NFV) for 5G core networks. EasyChair Preprint, 14096.

[28] Tang, L., Li, Z., Li, J., Fang, D., Li, L., & Chen, Q. (2024). DT-assisted VNF migration in SDN/NVF-enabled IoT networks via multiagent deep reinforcement learning. IEEE Internet of Things Journal, 11(14), 25294-25315. doi: 10.1109/ JIOT.2024.3392574.

[29] Trivedi, S.A. (2024). Cross-layer design in software defined networks (SDNs): Issues and possible solutions. Retrieved from http://surl.li/vvzxgo.

[30] Vasylkivskyi, M., Prykmeta, A., Oliinyk, A., & Ksondz, N. (2023). Optimization of software-configurable flying access networks. Computer-Integrated Technologies Education Science Production, 52, 128-139. doi: 10.36910/6775-25240560-2023-52-16.

[31] Zhang, C., Wang, X., Dong, A., Zhao, Y., Huang, M., & Li, F. (2020). Dynamic network service deployment across multiple SDN domains. Transactions on Emerging Telecommunications Technologies, 31(2), article number e3709. doi: 10.1002/ett.3709.