STATISTICAL INFERENCE BASED LOAD BALANCED ROUTING IN SOFTWARE DEFINED NETWORKS


Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Enformatik Enstitüsü, Bilişim Sistemleri Anabilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2020

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: SEMİH KAYA

Danışman: Altan Koçyiğit

Özet:

Bilgisayar ağları veri, kırk yıldan fazla bir süredir, veri aktarımının ana yöntemi olmuştur. Son yirmi yıl içerisinde trafik hacmi ağların büyüklükleri kayda değer şekilde artmıştır. Bu büyümeden kaynaklı olarak ağlarda veri iletiminde kullanılan geleneksel yöntemler yetersiz kalmıştır. Böylece ağ planlama ve akıllı yönlendirme yöntemleri önem kazanmıştır. Bu doğrultuda daha hızlı ve etkin veri iletimi gereksinimlerini karşılamak için trafik mühendisliği yöntemleri konuşlandırılmaktadır. Bu yöntemlerin faydaları ispat edilmiştir ve bilgisayar ağlarının her seviyesinde hala kullanılmaktadırlar. Yakın geçmişte, yazılım tanımlı ağlar ağların ve ağ donanımlarının mimarisini yeniden tanımlamıştır. Bu yeni mimari daha esnek bir ağ ve trafik yönetimi için yeni yollar açmıştır. Bu tezde, yazılım tanımlı ağlarda en yüksek kullanımı asgari düzeye indiren yeni bir yönlendirme yöntem öneriyoruz. Önerilen yöntem, ağ içinde trafiği eşit dağıtmak için istatistiksel çıkarım üzerine kurulu bir hat maliyeti ölçütü tanımlamaktadır. Farklı yapay ağ yükleri altındaki sanal bir yazılım tanımlı ağ topolojisi üzerinde yöntem gösterilmiş ve başarımı değerlendirilmiştir. Gerçekleştirilen deneyler, önerilen yöntemin yazılım tanımlı ağlar üzerinde düzgün trafik dağılımı sağladığını ve en yüksek bağlantı kullanımını asgari seviyeye indirdiğini göstermektedir.