АНАЛІЗ СУЧАСНИХ МЕТОДІВ БАЛАНСУВАННЯ НАВАНТАЖЕННЯВ SDN МЕРЕЖАХ - ЩУР, ВАДИМ; КУЛАКОВ, ЮРІЙ (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2023)
У даній статті виконано аналіз сучасних підходів до балансування навантаження в програмно-конфігурованих мережах (SDN). Досліджено різні методи балансування, спрямовані на досягнення рівномірного розподілу трафіку між серверами з метою забезпечення більшої продуктивності та надійності мережі. Проаналізовано методи балансування на рівні транспортного рівня. Зокрема, розглянуті підходи, такі як Round Robin, Least Connections та Weighted Round Robin, які сприяють ефективному розподілу навантаження. Далі розглянуто методи на рівні додатку, такі як використання HTTP-проксі, що дозволяє інтелектуальніше розподіляти трафік в залежності від характеристик додатків та користувачів. Також проаналізовано використання методів балансування на рівні SDN контролера, які централізовано керують розподілом трафіку у програмованих мережах. Особлива увага приділена перспективам покращення стратегії балансування навантаження. Висвітлено важливість використання методів машинного навчання для оптимізації процесу балансування. Застосування цих методів дозволить системі адаптуватися до зміни умов мережі та навантаження, що покращить ефективність та оптимальність розподілу трафіку. Також розглянуто можливість врахування специфічних вимог користувачів та додатків для досягнення найкращого балансування навантаження. Зазначено, що перехід до динамічного керування навантаженням може сприяти оптимальному використанню ресурсів мережі та попередженню перевантажень. Додатково, в аналізі враховано можливість використання контексту та додаткової інформації про додатки для більшої розуміння їхньої поведінки та потреб. Це може сприяти застосуванню більш інтелектуальних та контекстноорієнтованих стратегій балансування, що покращить розподіл трафіку та якість обслуговування. Незважаючи на досягнуті успіхи в галузі балансування навантаження в програмно-конфігурованих мережах (SDN), існують важливі виклики та багатообіцяючі напрямки для подальших досліджень. Розвиток методів машинного навчання, динамічного керування та інтеграція з новітніми технологіями можуть допомогти зробити стратегію балансування ще більш ефективною та надійною для різноманітних сценаріїв.