Openflow ağları üzerinde çalışan çıkarsamaya dayalı uçtan uca çokluortam akışlandırma uygulaması
An inference based end-to-end video streaming application running over openflow networks
- Tez No: 390347
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MÜGE SAYIT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 54
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
- Joint server and route selection in SDN networks
SDN ağlarda ortak yol ve sunucu seçimi
HASAN ANIL AKYILDIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
- Adaptive video streaming over openflow networks with quality of service
Özgürakış ağlarda servis kaliteli uyarlanır görüntü aktarımı
HİLMİ ENES EĞİLMEZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET MURAT TEKALP
- Congestion and packet classification based flow management for software-defined networks
Yazılım tanımlı ağlarda tıkanıklık ve paket sınıflandırmaodaklı akış yönetimi
MERTKAN AKKOÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BERK CANBERK
- Grade of service (GoS) based controller framework for software defined heterogeneous networks (SDHetN)
Yazılım tanımlı heterojen ağlar için servis derecesi tabanlı kontrolör yapısı
MÜGE EREL
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BERK CANBERK
- Wireless access management design in software defined networks
Yazılım tanımlı ağlarda kablosuz erişim yönetimi tasarımı
MEHMET ARİMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BERK CANBERK