Моделі та методи управління трафіком в корпоративній комп'ютерній мережі

Abstract

Метою кваліфікаційної роботи є дослідження існуючих методів та моделей управління трафіком у корпоративних мережах, а також розробка та практична реалізація адаптивного методу управління трафіком у корпоративній мережі з використанням машинного прогнозування навантаження для забезпечення ефективного розподілу мережевих ресурсів, підвищення якості обслуговування та стійкості до перевантажень у динамічних умовах функціонування інформаційної інфраструктури. У ході виконання кваліфікаційної роботи обґрунтовано актуальність проблеми, проаналізовано класифікацію існуючих методів управління трафіком, здійснено їх порівняльний аналіз за критеріями точності, адаптивності, ресурсоємності та придатності до масштабування. Особливу увагу зосереджено на побудові та впровадженні адаптивно-пріоритетного методу управління трафіком, що поєднує принципи пріоритетного обслуговування з машинним прогнозуванням навантаження. Метод реалізовано в середовищі Google Colaboratory з використанням бібліотек Python. Проведено генерацію синтетичних типів трафіку, побудовано прогнозну модель із використанням алгоритмів машинного навчання (лінійна регресія, дерево рішень, випадковий ліс), виконано аналіз точності та ефективності прийняття рішень щодо обслуговування різних класів даних.