МЕТОДИ МАРШРУТИЗАЦІЇ ДЛЯ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ЯКОСТІ МЕРЕЖНОГО СЕРВІСУ
Ключові слова:
багатопоточна маршрутизація, метод, програмно-конфігурована мережа, QoS, мережний сервіс, методика, мультимедійний сервіс, Multipath TCP, Flow Distribution Management Protocol
Анотація
Актуальність. Актуальність методів маршрутизації для забезпечення якості мережного сервісу залишається високою в сучасному цифровому світі. Суттєве збільшення обсягів передачі даних у мережах зумовлене зростанням кількості підключених пристроїв і розвитком інтернету речей. Це вимагає більш ефективного управління пропускною спроможністю та затримкою для забезпечення відповідної якості обслуговування. Сучасні мережі використовуються для широкого спектра застосунків: від веб-перегляду та електронної пошти до відеоконференцій, онлайн-ігор, і потокового відео високої чіткості. Кожен застосунок має свої унікальні вимоги до якості сервісу, що зумовлює потребу в різноманітних методах маршрутизації для забезпечення оптимальної продуктивності.Слід також зазначити, що збільшення популярності потокових мультимедійних сервісів, таких як Netflix, YouTube, і Spotify, вимагає високої пропускної спроможності та низької затримки для забезпечення задовільного рівня сервісу. З огляду на ці фактори, методи маршрутизації для забезпечення якості мережного сервісу залишаються ключовим елементом в проектуванні та управлінні мережевою інфраструктурою, а їх розвиток і оптимізація є невід'ємною частиною забезпечення високої продуктивності та надійності мережевих сервісів. Метою даної роботи є дослідження існуючих методів маршрутизації для забезпечення якості мережного сервісу. Об’єктом дослідження є методи багатопоточної маршрутизації комп’ютерних мереж. Предметом дослідження є метод керування контролером програмно-конфігурованої мережі для реалізації побудованих маршрутів багатопоточного з’єднання. Результати. Проведено аналіз існуючих методів багатопоточної маршрутизації. Проаналізовано існуючі роботи з аналізу ефективності багатопоточної маршрутизації. Для проведення порівняльного аналізу обрані протоколи Multipath TCP та Flow Distribution Management Protocol як представники статичного та динамічного методів. Основною методологією дослідження є поєднання імітаційного моделювання та статистичних тестів. Основна гіпотеза полягає в тому, що динамічні методи будуть перевершувати статичні методи багатопоточної маршрутизації. Ця гіпотеза перевіряється на основі моделювання поведінки багатопоточних методів маршрутизації з розглянутих стратегій роботи контролера SDN. Наведено опис методу управління контролерами в програмно-конфігурованих мережах для реалізації побудованих маршрутів багатопоточного з’єднання.Завантаження
Дані про завантаження поки що недоступні.
Посилання
1. Diachenko V. Інтелектуальні підходи енергозбереження у безпровідних сенсорних комп’ютерних мережах. Системи управління, навігації та зв’язку. Полтава: ПНТУ, 2020. Т. 4 (62). С. 114-118. doi: https://doi.org/10.26906/SUNZ.2020.4.114
2. Kovalenko, A., Kuchuk, H., Kuchuk, N. and Kostolny, J. (2021), “Horizontal scaling method for a hyperconverged network”, 2021 International Conference on Information and Digital Technologies (IDT), Zilina, Slovakia, doi: https://doi.org/10.1109/IDT52577.2021.9497534
3. Petrovska, I., Kuchuk, H., Mozhaiev, M. (2022), Features of the distribution of computing resources in cloud systems, 2022 IEEE 4th KhPI Week on Advanced Technology, KhPI Week 2022 - Conference Proceedings, 03-07 October 2022, Code 183771, doi: https://doi.org/10.1109/KhPIWeek57572.2022.9916459
4. Kuchuk, H., Kovalenko, A., Ibrahim, B.F. and Ruban, I. (2019), “Adaptive compression method for video information”, International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering, vol. 8(1), pp. 66–69, doi: http://dx.doi.org/10.30534/ijatcse/2019/1181.22019
5. Petrovska, I. and Kuchuk, H. (2023), “Adaptive resource allocation method for data processing and security in cloud environment”, Advanced Information Systems, Vol. 7, No. 3, pp. 67–73, doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2023.3.10
6. Semenov, S., Mozhaiev, O., Kuchuk, N., Mozhaiev, M., Tiulieniev, S., Gnusov, Yu., Yevstrat, D., Chyrva, Yu. & Kuchuk, H. (2022), “Devising a procedure for defining the general criteria of abnormal behavior of a computer system based on the improved criterion of uniformity of input data samples”, Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2022, 6 (4(120)), pp. 40–49, doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.269128
7. Datsenko, S. and Kuchuk, H. (2023), “Biometric authentication utilizing convolutional neural networks”, Advanced Information Systems, Vol. 7, no. 2, pp. 87–91, doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2023.2.12
8. Pfaff B. et al. OpenFlow Switch Specification—1.3 Version //Open Networking Foundation: Menlo Park, CA, USA. – 2012. NoviFlow Inc. 2021. NoviSwitch 2122 Datasheet (2019). Retrieved "May 17, 2021" from https://noviflow.com/wpcontent/uploads/2019/11/NoviSwitch-2122-Datasheet-400_V5.pdf.
2. Kovalenko, A., Kuchuk, H., Kuchuk, N. and Kostolny, J. (2021), “Horizontal scaling method for a hyperconverged network”, 2021 International Conference on Information and Digital Technologies (IDT), Zilina, Slovakia, doi: https://doi.org/10.1109/IDT52577.2021.9497534
3. Petrovska, I., Kuchuk, H., Mozhaiev, M. (2022), Features of the distribution of computing resources in cloud systems, 2022 IEEE 4th KhPI Week on Advanced Technology, KhPI Week 2022 - Conference Proceedings, 03-07 October 2022, Code 183771, doi: https://doi.org/10.1109/KhPIWeek57572.2022.9916459
4. Kuchuk, H., Kovalenko, A., Ibrahim, B.F. and Ruban, I. (2019), “Adaptive compression method for video information”, International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering, vol. 8(1), pp. 66–69, doi: http://dx.doi.org/10.30534/ijatcse/2019/1181.22019
5. Petrovska, I. and Kuchuk, H. (2023), “Adaptive resource allocation method for data processing and security in cloud environment”, Advanced Information Systems, Vol. 7, No. 3, pp. 67–73, doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2023.3.10
6. Semenov, S., Mozhaiev, O., Kuchuk, N., Mozhaiev, M., Tiulieniev, S., Gnusov, Yu., Yevstrat, D., Chyrva, Yu. & Kuchuk, H. (2022), “Devising a procedure for defining the general criteria of abnormal behavior of a computer system based on the improved criterion of uniformity of input data samples”, Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2022, 6 (4(120)), pp. 40–49, doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.269128
7. Datsenko, S. and Kuchuk, H. (2023), “Biometric authentication utilizing convolutional neural networks”, Advanced Information Systems, Vol. 7, no. 2, pp. 87–91, doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2023.2.12
8. Pfaff B. et al. OpenFlow Switch Specification—1.3 Version //Open Networking Foundation: Menlo Park, CA, USA. – 2012. NoviFlow Inc. 2021. NoviSwitch 2122 Datasheet (2019). Retrieved "May 17, 2021" from https://noviflow.com/wpcontent/uploads/2019/11/NoviSwitch-2122-Datasheet-400_V5.pdf.
Опубліковано
2024-09-06
Як цитувати
Diachenko Vladyslav Методи маршрутизації для забезпечення якості мережного сервісу / Vladyslav Diachenko, Evgeny Kolisnyk, Anastasia Lyashova, Oleksandr Mozhaev // Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. – Полтава: ПНТУ, 2024. – Т. 3 (77). – С. 116-120. – doi:https://doi.org/10.26906/SUNZ.2024.3.116.
Розділ
Інформаційні технології
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
