Statistical inference based load balanced routing in software defined networks

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. Anahtar Sözcükler: Yazılım Tanımlı Ağ, Yönlendirme, Trafik Mühendisliği, En Yüksek Bağlantı Kullanımının Asgari Düzeye İndirgenmesi, İstatistiksel Çıkarım