'
Абаев Д., Акмырадов М., Алланазаров Ы.
СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ТРАФИКОМ: ИННОВАЦИИ В УПРАВЛЕНИИ СЕТЕВЫМИ РЕСУРСАМИ *
Аннотация:
системы управления трафиком обеспечивают не только балансировку нагрузки, но и возможность адаптивного реагирования на изменения в сетевой среде. Использование технологий машинного обучения и искусственного интеллекта позволяет анализировать большие объемы данных в реальном времени, предсказывать поведение пользователей и автоматически регулировать распределение ресурсов.
Ключевые слова:
системы управления трафиком, управление сетевыми ресурсами, оптимизация потоков данных, качество обслуживания, машинное обучение, искусственный интеллект, программируемые сети, виртуализация сетей, балансировка нагрузки, адаптивное управление трафиком
Введение.Современные телекоммуникационные сети сталкиваются с растущими вызовами, связанными с увеличением объема данных и числом подключенных устройств. Появление устройств Интернета вещей, широкое использование мобильных приложений и активный рост видеоконтента создают значительную нагрузку на существующие сетевые инфраструктуры, что делает управление трафиком критически важным аспектом для обеспечения стабильной работы и качества обслуживания.Системы управления трафиком представляют собой набор инструментов и технологий, направленных на оптимизацию потоков данных, снижение задержек и повышение общей производительности сети. Эффективное управление трафиком не только позволяет поддерживать высокое качество обслуживания, но и обеспечивает адаптацию к динамическим изменениям в сети, что особенно важно в условиях внезапных всплесков нагрузки.Одной из ключевых задач систем управления трафиком является обеспечение качества обслуживания. Это включает в себя приоритизацию трафика для критически важных приложений, таких как видеоконференции и онлайн-игры, которые требуют минимальной задержки и высокой стабильности соединения. Разработка эффективных алгоритмов для управления обеспечения качества обслуживания становится неотъемлемой частью систем управления трафиком.Современные инновации, такие как машинное обучение и искусственный интеллект, играют ключевую роль в трансформации систем управления трафиком. Эти технологии позволяют анализировать большие объемы данных в реальном времени, предсказывать изменения в сетевых нагрузках и автоматизировать процессы управления ресурсами. Это существенно снижает время реакции на изменения и позволяет операторам более эффективно управлять трафиком.Программируемые сети и виртуализация сетевых функций открывают новые горизонты для создания гибких и масштабируемых решений. Программируемые сети позволяет централизованно управлять сетью, изменяя ее конфигурацию без физического вмешательства, что облегчает внедрение новых услуг и адаптацию к изменяющимся условиям. Виртуализация сетевых функций, в свою очередь, предлагает возможность виртуализировать сетевые функции, что снижает затраты на оборудование и упрощает развертывание новых приложений.Заключение.Современные инновации, такие как программируемые сети и виртуализация сетевых функций, кардинально меняют подходы к управлению трафиком, позволяя создавать гибкие, масштабируемые и эффективные решения. Использование технологий машинного обучения и искусственного интеллекта значительно повышает возможности аналитики и предсказания, что позволяет операторам своевременно реагировать на изменения в сетевой среде и обеспечивать высокий уровень обслуживания пользователей.
Номер журнала Вестник науки №9 (78) том 4
Ссылка для цитирования:
Абаев Д., Акмырадов М., Алланазаров Ы. СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ТРАФИКОМ: ИННОВАЦИИ В УПРАВЛЕНИИ СЕТЕВЫМИ РЕСУРСАМИ // Вестник науки №9 (78) том 4. С. 309 - 312. 2024 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/17394 (дата обращения: 05.11.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2024. 16+
*