Geri Dön

Openflow ağları üzerinde çalışan çıkarsamaya dayalı uçtan uca çokluortam akışlandırma uygulaması

An inference based end-to-end video streaming application running over openflow networks

  1. Tez No: 390347
  2. Yazar: TUBA UZAKGİDER
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MÜGE SAYIT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Science and Technology, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Klasik ağ mimarisinden farklı bir yaklaşım olarak, kontrol düzlemini ve veri düzlemini birbirinden ayıran“Yazılım Tanımlı Ağlar (ing. Software Defined Networking-SDN)”, günümüzde popülerlik kazanmış konular arasında gelmektedir. Bu tez çalışmasında, YTA üzerinde çalışan video akışlandırma uygulamaları için pekiştirmeli öğrenme tabanlı bir yaklaşım geliştirilmiştir. Önerilen sistemde, trafik akışlarının yeniden yönlendirilmesi ve video gönderim kalitesinin değiştirilmesi için en iyi zamanı belirleyen bir öğrenme modeli tasarlanmıştır. Öğrenme modeli, dinamik olarak yönlendirme ve video kalitesi uyarlaması yaparken, paket kayıp oranını, kalite değişimlerini ve kontrol birimi maliyetini minimum seviyeye çekmeye amaçlamaktadır. Öğrenme tabanlı bu yaklaşım, en kısa yol yönlendirmesi ve aç-gözlü yaklaşım ile karşılaştırılarak test edilmiştir. Sonuçlar, önerilen sistemin farklı ağ senaryolarında, Deneyim Kalitesi (Quality of Experience- QoE) ve ağ maliyeti bakımından önemli ölçüde daha iyi başarıma sahip olduğunu göstermektedir.

Özet (Çeviri)

As a different approach from the conventional network architecture, Software Defined Networks (SDN), which decouples the control and data plane, is one of the topics that have gain popularity nowadays. In this thesis, Reinforcement Learning based approach for adaptive video streaming systems running over SDN is proposed. In the proposed system, a learning model is developed in order to determine the optimal time to re-route traffic flows and to change the bitrate of the video. The learning model aims to minimize packet loss rate, quality changes and controller cost while dynamically adapts the flow routes and video quality. the performance of this learning based approach is tested by comparing it to the shortest path routing and a greedy approach. The results show that the proposed system significantly outperforms these approaches in terms of Quality of Experience (QoE) and network cost under different network scenarios.

Benzer Tezler

  1. Nevşehir doyduk sulama alanı drenaj-tuzluluk sorunları ve çözüm yolları

    Drainage-salinity problems and solution means in the Nevşehir doyduk irrigation area

    CENGİZ KOÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    ZiraatAnkara Üniversitesi

    Kültürteknik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TURHAN AKÜZÜM

  2. Yaygın gelişimsel bozukluğu (Otizm spektrumu) olan çocuklarda klinik ve elektroensefalografi bulguları.

    Başlık çevirisi yok

    SEMİH AYTA

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Nörolojiİstanbul Üniversitesi

    Nöroloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEFKURE ERAKSOY

  3. Hidrolik kontrol valflerinde çalışma kuvvetleri

    Operating forces in hydraulic control valves

    MUSTAFA İNAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. MUSTAFA GEDİKTAŞ

  4. İçme suyu filtrelerinin geri yıkanmasında en uygun gözeneklilik tayini

    Optimum porosity of granular water filters during backwashing

    MUSTAFA TURAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. İSTEMİ ÜNSAL