Openflow ağları üzerinde çalışan çıkarsamaya dayalı uçtan uca çokluortam akışlandırma uygulaması

Klasik ağ mimarisinden farklı bir yaklaşım olarak, kontrol düzlemini ve veri düzlemini birbirinden ayıran "Yazılım Tanımlı Ağlar (ing. Software Defined Networking-SDN)", günümüzde popülerlik kazanmış konular arasında gelmektedir. Bu tez çalışmasında, YTA üzerinde çalışan video akışlandırma uygulamaları için pekiştirmeli öğrenme tabanlı bir yaklaşım geliştirilmiştir. Önerilen sistemde, trafik akışlarının yeniden yönlendirilmesi ve video gönderim kalitesinin değiştirilmesi için en iyi zamanı belirleyen bir öğrenme modeli tasarlanmıştır. Öğrenme modeli, dinamik olarak yönlendirme ve video kalitesi uyarlaması yaparken, paket kayıp oranını, kalite değişimlerini ve kontrol birimi maliyetini minimum seviyeye çekmeye amaçlamaktadır. Öğrenme tabanlı bu yaklaşım, en kısa yol yönlendirmesi ve aç-gözlü yaklaşım ile karşılaştırılarak test edilmiştir. Sonuçlar, önerilen sistemin farklı ağ senaryolarında, Deneyim Kalitesi (Quality of Experience- QoE) ve ağ maliyeti bakımından önemli ölçüde daha iyi başarıma sahip olduğunu göstermektedir.