Yazılım tanımlı ağlarda yük dengeleme probleminin optimizasyonu
Optimizing the load balancing problem in software-defined networks
Yazar: ŞEYMA AYMAZ
Danışman: DOÇ. DR. TUĞRUL ÇAVDAR
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Son zamanlarda, Yazılım Tanımlı Ağlarda trafik mühendisliği konusuna yönelik önemli bir ilgi vardır. Özellikle, veri düzleminde sunucu tabanlı ve bağlantı tabanlı yük dengeleme konusu ilgi çekicidir. Sunucu tabanlı yük dengeleme aynı özelliklere sahip sunucular arasında yükün dengelenmesini ele alırken, bağlantı tabanlı yük dengeleme kaynak ile hedef arasında belirlenen yollar arasında en az yüke sahip yolun belirlenmesini ele almaktadır. Tez çalışması kapsamında bu iki konu için de farklı yaklaşımlar önerilmiş ve başarıları kanıtlanmıştır. Bağlantı tabanlı yük dengelemede farklı özelliklere sahip akışların aynı yönlendirme stratejisi ile yönlendirilmesi gerçekçi değildir. Bu nedenle, tez çalışmasında akışlar sınıflandırılarak fil akışlar tespit edilmiştir. Fil akış tespiti için önerilen algılayıcı yedi farklı sınıflandırıcı ile test edilmiş ve yöntemlerin başarısı simülasyon sonuçları ile kanıtlanmıştır. Sonuçlar incelendiğinde Karar Ağaçları, Destek Vektör Makineleri ve Derin Öğrenme yöntemlerinin fil akış tespiti için daha başarılı sonuçlar ürettiği belirlenmiştir. Tez çalışması kapsamında, fil akışlar, bağlantı tabanlı yük dengeleme yaklaşımı için önerilen, yükü dinamik olarak dengeleyen Ayrık – Parçacık Sürü Optimizasyon yöntemi ile yönlendirilmektedir. Fare akışlar ise geleneksel Round Robin veya Rastgele yöntemleriyle yönlendirilmektedir. En başarılı sonuç Derin Öğrenme yöntemine göre fil akış tespiti yaparak fare akışların Round Robin'e göre yönlendirildiği yöntemden elde edilmiştir.

Abstract:
Recently, there has been considerable interest in traffic engineering in Software-Defined Networks. In particular, the issue of server-based and connection-based load balancing in the data plane is of interest. Server-based load balancing deals with load balancing between servers with the same specifications, while connection-based load balancing deals with determining the path with the least load among the paths between the source and the destination. Within the scope of the thesis, different approaches have been proposed for these two subjects, and their success has been proven. Routing flows with different characteristics with the same routing strategy in connection-based load balancing is unrealistic. For this reason, in the thesis study, elephant flows were determined by classifying the flows. The proposed framework for elephant flow detection has been tested with seven different classifiers, and simulation results have proved the success of the methods. When the results were examined, it was determined that Decision Trees, Support Vector Machines and Deep Learning methods produced more successful results for elephant flow detection. Within the scope of the thesis, the elephant flows are routed by the Discrete–Particle Swarm Optimization method, which dynamically balances load, which is recommended for the connection-based load balancing approach. Also, Mouse flows are routed by traditional Round-robin or Random methods. The most successful result was obtained from the method in which the mouse flows were routed according to Round Robin by performing elephant flow detection according to the Deep Learning method.