СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ТРАФИКОМ: ИННОВАЦИИ В УПРАВЛЕНИИ СЕТЕВЫМИ РЕСУРСАМИ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 004.7 Абаев Д., Акмырадов М., Алланазаров Ы.

Абаев Д.

студент

Институт телекоммуникаций и информатики Туркменистана (г. Ашхабад, Туркменистан)

Акмырадов М.

студент

Институт телекоммуникаций и информатики Туркменистана (г. Ашхабад, Туркменистан)

Алланазаров Ы.

студент

Институт телекоммуникаций и информатики Туркменистана (г. Ашхабад, Туркменистан)

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.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. "Управление сетевым трафиком: Современные подходы и технологии" / Под ред. А.В. Смирнова. М.: Наука и Техника, 2023;

2. "Программируемые сети и их применение в управлении трафиком" / Под ред. И.М. Сидорова. СПб.: ИТ-Издательство, 2022;

3. "Качество обслуживания в телекоммуникационных системах" / Под ред. О.А. Петрова. М.: Издательство МГТУ, 2023

Abaev D., Akmyradov M., Allanazarov Y.

Abaev D.

Institute of Telecommunications and Informatics of Turkmenistan

(Ashgabat, Turkmenistan)

Akmyradov M.

Institute of Telecommunications and Informatics of Turkmenistan

(Ashgabat, Turkmenistan)

Allanazarov Y.

Institute of Telecommunications and Informatics of Turkmenistan

(Ashgabat, Turkmenistan)

TRAFFIC MANAGEMENT SYSTEMS: INNOVATIONS IN NETWORK RESOURCE MANAGEMENT

Abstract: traffic management systems provide not only load balancing, but also the ability to adaptively respond to changes in the network environment. The use of machine learning and artificial intelligence technologies allows analyzing large amounts of data in real time, predicting user behavior and automatically adjusting resource allocation.

Keywords: traffic management systems, network resource management, data flow optimization, quality of service, machine learning, artificial intelligence, programmable networks, network function virtualization, load balancing, adaptive traffic management.