A Q-learning based load balanced and QoS-aware SDN approach: A case study in defence industry
Q-öğrenme tabanlı yük dengeleme ve servis kalitesi farkında bir YTA yaklaşımı: Savunma sanayii endüstrisinde bir vaka çalışması
- Tez No: 759002
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CEREN TUNCER ŞAKAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 103
Özet
Geleneksel ağ rotalama yöntemleri üstel artan veri, cihaz çeşitliliği ve değişken hizmet talepleri karşısında yetersiz kalmakta ve daha yönetilebilir rotalama yöntemlerinin gerekliliğini hem Internet hem de LAN (İng. Local Area Networks) seviyesinde hissettirmektedir. SDN (İng. Software Defined Networks) yaklaşımının programlanabilir ve merkezi yönetim yapısı sayesinde dijital dünyanın veri trafiğinin akıllı algoritmalar ile daha demokratik şekilde yönetebileceği öngörülmektedir. Bu çalışmada, LAN altyapısına bir savunma sanayi şirketinin ağ ortamı vaka çalışması olarak belirlenmiştir. Bu iç ağ, onlarca anahtarlayıcı ile çok çeşitli istemcilere hizmet vermektedir. Mevcutta STP (İng. Spanning Tree Protocol) ile yönlendirme yapan tesisin ağ topolojisinin bir bölümü ve trafiği kabul gören yöntemler ile simule edilmiştir. Bu ağ ortamında; STP, kural tabanlı bir SDN yaklaşımı ve Q-öğrenme tabanlı SDN yaklaşımımız ile çeşitli test senaryoları çalışılmıştır. İstemcilere talep ettiği QoS (İng. Quality of Service) sağlarken sistemin yük dengelemesi de gerçekleştiren önerimiz çeşitli QoS performans metrikleri ve yük dengeleme göstergeleri altında etkin sonuçlar elde etmiştir.
Özet (Çeviri)
Traditional network routing methods are insufficient in the face of exponentially increasing data, device diversity and service demands' variety, making the necessity of more manageable routing methods felt at both the Internet and Local Area Networks (LAN). It is predicted that the Software Defined Networks (SDN) are going to be able to manage the data traffic of the digital world in a more democratic way with smart algorithms, due to their programmable and centralized management structure. In this study, the network environment of a defense industry company that has a LAN infrastructure on a large campus was selected as a case study. This internal network serves a a wide variety of devices with dozens of switches. A part of its topology and its traffic that currently routed with Spanning Tree Protocol (STP) has been simulated with widely used methods. In this network environment; various test scenarios have been studied with STP, a rule-based SDN, and our Q-learning based SDN approach. Our proposal, which performs the load balancing of the system while providing the requested QoS to the clients, has achieved effective results under various QoS performance metrics and load balancing indicators.
Benzer Tezler
- Energy management of smart grid based on multi agent system and reinforcement learning
Çok ajanlı sistem ve takviye öğrenimine dayalı akıllı şebeke enerji yönetimi
ALI ABDULHASAN SALMAN AL-SAADI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiFen Bilimleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. OĞUZ KARAN
- Congestion-aware adaptive routing algorithm design for 3D Network-on-Chip
3D yonga-üstü-ağlar için tıkanıklığa duyarlı uyarlanabilen yönlendirme algoritma tasarımı
NURETTİN BÖLÜCÜ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜLEYMAN TOSUN
- Bina içi kablosuz ağlarda erişim noktası seçiminde öğrenim
Learning in access point selection for indoor wireless networks
MUHAMMED CİRİT
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SERDAR UFUK TÜRELİ
- Towards more reliable medium access control with data-driven spectrum allocation
Veri tabanlı spektrum tahsisi ile daha güvenilir ortam erişim kontrolüne doğru
UMURALP KAYTAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SİNEM ÇÖLERİ ERGEN
- Modifiye q-öğrenme yöntemi ile elektrik dağıtım sistemlerinin kendi kendini iyileştirme uygulaması
Self healing of electrical distribution systems by using modified q-learning method
BEYZA NUR DİLBER
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA BAĞRIYANIK