Yazılım tanımlı ağ oluşturma ve makineler arası iletişim
Software-defined networking and machine-to-machine communication
Yazar: ZEYNEP FEYZA HASIRCI ILĞAZ
Danışman: DOÇ. DR. ÜLVİYE HACIZADE
Haliç Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu tez çalışmasında, YTA ve makine öğrenmesi teknolojilerinin entegrasyonu ele 
alınarak, ağ performansının artırılması ve yönetim süreçlerinin optimize edilmesi 
hedeflenmiştir. YTA, ağ kontrol düzlemini veri düzleminden ayırarak merkezi ve 
programlanabilir bir yönetim sunar. Bu özellik, ağ esnekliğini artırırken daha karmaşık 
ve dinamik sistemlerin yönetilmesine olanak tanır. Tezde, bu avantajlardan 
yararlanarak YTA mimarisinin performansını analiz etmek ve makine öğrenmesi ile 
desteklenen karar alma mekanizmaları geliştirmek amaçlanmıştır.
Çalışmada, YTA mimarisinin temel bileşenleri ve işlevleri teorik olarak incelenmiş, 
ardından bu bileşenlerin gerçek dünyadaki ağ senaryolarında uygulanabilirliği 
üzerinde durulmuştur. Farklı ağ trafiği türleri ve kullanım durumları için veri toplama 
ve analiz yöntemleri tasarlanmıştır. Toplanan veriler, ağ trafiği optimizasyonu, 
anomali tespiti, güvenlik açıklarının belirlenmesi, bant genişliği yönetimi ve gecikme 
süresi analizi gibi çeşitli problemleri çözmek için kullanılmıştır.
Makine öğrenmesi tekniklerinin entegrasyonu, YTA altyapısının daha akıllı ve özerk 
hale gelmesini sağlamıştır. Çalışmada, denetimli ve denetimsiz öğrenme 
algoritmalarının yanı sıra pekiştirmeli öğrenme yöntemleri de kullanılarak farklı ağ 
koşullarında performans analizleri yapılmıştır. Yapılan deneyler, özellikle ağ 
trafiğinin tahmini ve anomali tespiti gibi konularda makine öğrenmesi destekli 
yaklaşımların etkinliğini ortaya koymuştur.
Sonuçlar, makine öğrenmesi ile güçlendirilmiş YTA sistemlerinin, geleneksel ağ 
yapılarına kıyasla daha yüksek performans, düşük gecikme ve daha iyi kaynak 
yönetimi sağladığını göstermiştir. Bu tez, YTA ve makine öğrenmesi entegrasyonunun 
ağ yönetiminde yenilikçi bir yaklaşım sunduğunu ve gelecekteki akıllı ağların tasarımı 
için bir temel oluşturabileceğini göstermektedir. Bu bağlamda, hem akademik hem de 
endüstriyel uygulamalarda kullanılabilirliği açısından önemli bir katkı sunmaktadır.

Abstract:
This thesis focuses on the integration of Software-Defined Networking (SDN) and 
machine learning technologies to enhance network performance and optimize 
management processes. SDN decouples the control plane from the data plane, 
providing centralized and programmable network management. This feature increases 
network flexibility and enables the management of more complex and dynamic 
systems. The objective of this study is to analyze the performance of SDN architectures 
and develop decision-making mechanisms supported by machine learning.
The study begins with a theoretical examination of the fundamental components and 
functionalities of SDN, followed by an exploration of its applicability to real-world 
network scenarios. Methods for data collection and analysis were designed for various 
network traffic types and use cases. The collected data was employed to address 
several challenges, such as traffic optimization, anomaly detection, identifying 
security vulnerabilities, bandwidth management, and latency analysis.
The integration of machine learning techniques has made SDN infrastructures smarter 
and more autonomous. Both supervised and unsupervised learning algorithms, as well 
as reinforcement learning methods, were utilized to perform performance analyses 
under different network conditions. Experiments demonstrated the effectiveness of 
machine learning-assisted approaches, particularly in predicting network traffic and 
detecting anomalies.
The results reveal that SDN systems enhanced with machine learning achieve superior 
performance, lower latency, and better resource management compared to traditional 
network architectures. This thesis underscores the innovative potential of SDN and 
machine learning integration for network management and establishes a foundation 
for the design of future intelligent networks. Consequently, it provides significant 
contributions to both academic research and industrial applications.