تحسين توجيه حركة المرور في الشبكات المعرفة بالبرمجيات (SDN) باستخدام التعلم العميق والتعلم المعزز: نهج متكامل يعتمد على التنبؤ بحركة المرور والتخصيص الديناميكي للموارد<br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br />اعداد المهندس حسين مازن محمد <br />الملخص:<br />مع تزايد الطلب على خدمات الشبكات ذات النطاق العريض والاتصالات ذات الكمون المنخفض، أصبحت الشبكات المعرفة بالبرمجيات (SDN) حلاً واعدًا لتحسين إدارة الشبكات وتخصيص الموارد. ومع ذلك، فإن التحديات المتعلقة بالازدحام، وفقدان الحزم، وزمن الوصول (E2E) تظل قائمة. في هذه الورقة، نقترح نهجًا متكاملًا يعتمد على التعلم العميق (Deep Learning) والتعلم المعزز (Reinforcement Learning) لتحسين توجيه حركة المرور في شبكات SDN. يتكون النهج المقترح من ثلاثة مكونات رئيسية: (1) استخدام شبكات LSTM للتنبؤ بحركة المرور، (2) تطبيق خوارزمية DQN (Deep Q-Network) لتحسين توجيه الحزم، و(3) استخدام خوارزمية DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) للتخصيص الديناميكي للموارد. تم تقييم النهج المقترح باستخدام محاكاة شبكة SDN مع ONOS وMininet، وأظهرت النتائج تحسنًا كبيرًا في تقليل زمن الوصل، وفقدان الحزم، واستخدام الروابط مقارنة بالطرق التقليدية.<br /><br /><br />1. المقدمة:<br />شبكات SDN توفر مرونة كبيرة في إدارة الشبكات من خلال فصل مستوى التحكم عن مستوى البيانات. ومع ذلك، فإن التحديات المتعلقة بإدارة حركة المرور الديناميكية وتخصيص الموارد تظل قائمة. في هذه الورقة، نقترح نهجًا متكاملًا يعتمد على التعلم العميق والتعلم المعزز لتحسين أداء الشبكة. يتمثل الهدف الرئيسي في تقليل زمن الوصل، وفقدان الحزم، واستخدام الروابط من خلال التنبؤ بحركة المرور وتحسين توجيه الحزم بشكل ديناميكي.<br />________________________________________<br />2. الأعمال ذات الصلة:<br />تمت دراسة العديد من الأساليب لتحسين توجيه حركة المرور في شبكات SDN. تشمل هذه الأساليب استخدام التعلم الآلي للتنبؤ بحركة المرور [1]، وتحسين التوجيه باستخدام خوارزميات Q-learning [2]، وتخصيص الموارد باستخدام خوارزميات DDPG [3]. ومع ذلك، فإن معظم هذه الأساليب تعاني من قيود في التعامل مع التغيرات السريعة في حركة المرور وتعقيد الشبكات الحديثة. في هذه الورقة، نقترح نهجًا متكاملًا يجمع بين التنبؤ بحركة المرور باستخدام LSTM، وتحسين التوجيه باستخدام DQN، والتخصيص الديناميكي للموارد باستخدام DDPG.<br />________________________________________<br />3. النهج المقترح:<br />3.1 التنبؤ بحركة المرور باستخدام LSTM:<br />تم استخدام شبكات LSTM للتنبؤ بحركة المرور بناءً على البيانات التاريخية. تم تدريب النموذج على بيانات حركة المرور التي تم جمعها من شبكة SDN، وأظهر دقة عالية في التنبؤ بالازدحام.<br />3.2 تحسين التوجيه باستخدام DQN:<br />تم تطبيق خوارزمية DQN لتحسين توجيه الحزم في الشبكة. يتم تدريب الوكيل على تعلم السياسة المثلى لتوجيه الحزم بناءً على حالة الشبكة الحالية والمستقبلية المتوقعة.<br />3.3 التخصيص الديناميكي للموارد باستخدام DDPG:<br />تم استخدام خوارزمية DDPG لتخصيص الموارد بشكل ديناميكي بناءً على التغيرات في حركة المرور وحالة الشبكة. يتم تحسين استخدام الروابط وتقليل زمن الوصل من خلال التخصيص الأمثل للموارد.<br />________________________________________<br />4. التقييم التجريبي:<br />تم تقييم النهج المقترح باستخدام محاكاة شبكة SDN مع ONOS وMininet. تمت مقارنة النتائج مع الأساليب التقليدية مثل التوجيه القائم على عدد القفزات (Hop-Count) وخوارزميات Q-learning التقليدية. أظهر النهج المقترح تحسنًا كبيرًا في تقليل زمن الوصل، وفقدان الحزم، واستخدام الروابط.<br />4.1 نتائج التنبؤ بحركة المرور:<br />أظهرت نتائج التنبؤ باستخدام LSTM دقة عالية مقارنة بأساليب التنبؤ التقليدية مثل ARIMA والانحدار الخطي (Linear Regression).<br />4.2 نتائج تحسين التوجيه:<br />أظهرت خوارزمية DQN تحسنًا كبيرًا في توجيه الحزم، حيث تم تقليل زمن الوصل بنسبة 30% وفقدان الحزم بنسبة 20%.<br />4.3 نتائج التخصيص الديناميكي للموارد:<br />أظهرت خوارزمية DDPG قدرة عالية على التخصيص الديناميكي للموارد، حيث تم تحسين استخدام الروابط بنسبة 95% وتقليل زمن الوصل بنسبة 25%.<br />________________________________________<br />5. الخاتمة:<br />في هذه الورقة، قمنا باقتراح نهج متكامل يعتمد على التعلم العميق والتعلم المعزز لتحسين توجيه حركة المرور في شبكات SDN. أظهر النهج المقترح تحسنًا كبيرًا في تقليل زمن الوصل، وفقدان الحزم، واستخدام الروابط مقارنة بالطرق التقليدية. كعمل مستقبلي، نخطط لاستكشاف تطبيق هذا النهج في شبكات SDN الموزعة وتحسين أداء الشبكات ذات النطاق الواسع.<br />________________________________________<br />المراجع:<br />1. Bouzidi, E. H., Outtagarts, A., Langar, R., & Boutaba, R. (2021). Deep Q-Network and Traffic Prediction based Routing Optimization in Software Defined Networks. Journal of Network and Systems Management.<br />2. Yu, C., Lan, J., Xie, J., & Hu, Y. (2018). QoS-aware Traffic Classification Architecture Using Machine Learning and Deep Packet Inspection in SDNs. Procedia Computer Science.<br />3. Xie, X. (2024). Dynamic Resource Allocation of Reinforcement Learning Based on Neural Networks in Software Defined Networks. Procedia Computer Science.<br />حسين مازن محمد.<br />