論文の概要: A transformer-based deep q learning approach for dynamic load balancing in software-defined networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12829v1
• Date: Wed, 22 Jan 2025 12:16:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:57:41.041134
• Title: A transformer-based deep q learning approach for dynamic load balancing in software-defined networks
• Title（参考訳）: ソフトウェア定義ネットワークにおける動的負荷分散のためのトランスフォーマーに基づくディープラーニングアプローチ
• Authors: Evans Tetteh Owusu, Kwame Agyemang-Prempeh Agyekum, Marinah Benneh, Pius Ayorna, Justice Owusu Agyemang, George Nii Martey Colley, James Dzisi Gazde,
• Abstract要約: 本研究では,トランスフォーマーを用いたDQN(Deep Q-Network)を用いたSDN(Software-Defined Networks)における動的ロードバランシング手法を提案する。 ラウンドロビン(RR)やライトドラウンドロビン(WRR)のような従来のロードバランシングメカニズムは静的であり、しばしば変動する交通条件に適応するのに苦労し、ネットワーク性能の非効率をもたらす。 SDNは集中管理と柔軟性を提供し、機械学習駆動最適化戦略を実装するための理想的なプラットフォームを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This study proposes a novel approach for dynamic load balancing in Software-Defined Networks (SDNs) using a Transformer-based Deep Q-Network (DQN). Traditional load balancing mechanisms, such as Round Robin (RR) and Weighted Round Robin (WRR), are static and often struggle to adapt to fluctuating traffic conditions, leading to inefficiencies in network performance. In contrast, SDNs offer centralized control and flexibility, providing an ideal platform for implementing machine learning-driven optimization strategies. The core of this research combines a Temporal Fusion Transformer (TFT) for accurate traffic prediction with a DQN model to perform real-time dynamic load balancing. The TFT model predicts future traffic loads, which the DQN uses as input, allowing it to make intelligent routing decisions that optimize throughput, minimize latency, and reduce packet loss. The proposed model was tested against RR and WRR in simulated environments with varying data rates, and the results demonstrate significant improvements in network performance. For the 500MB data rate, the DQN model achieved an average throughput of 0.275 compared to 0.202 and 0.205 for RR and WRR, respectively. Additionally, the DQN recorded lower average latency and packet loss. In the 1000MB simulation, the DQN model outperformed the traditional methods in throughput, latency, and packet loss, reinforcing its effectiveness in managing network loads dynamically. This research presents an important step towards enhancing network performance through the integration of machine learning models within SDNs, potentially paving the way for more adaptive, intelligent network management systems.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,Transformer-based Deep Q-Network (DQN) を用いたSDN(Software-Defined Networks)における動的ロードバランシング手法を提案する。 ラウンドロビン(RR)やライトドラウンドロビン(WRR)のような従来のロードバランシングメカニズムは、静的であり、しばしば変動する交通条件に適応するのに苦労し、ネットワーク性能の非効率をもたらす。 対照的に、SDNは集中管理と柔軟性を提供し、機械学習駆動最適化戦略を実装するための理想的なプラットフォームを提供する。 本研究のコアとなるのは、正確なトラフィック予測を行うTFT(Temporal Fusion Transformer)と、リアルタイムな動的ロードバランシングを実現するDQNモデルを組み合わせることである。 TFTモデルは、DQNが入力として使用する将来のトラフィック負荷を予測し、スループットを最適化し、レイテンシを最小化し、パケットロスを減らすインテリジェントなルーティング決定を可能にする。 提案手法は,データレートの異なるシミュレーション環境において,RRとWRRに対して試験を行い,ネットワーク性能を著しく改善した。 500MBのデータレートでは、DQNモデルは平均スループット0.275で、RRは0.202、WRRは0.205だった。 さらに、DQNは平均遅延とパケット損失を低く記録した。 1000MBのシミュレーションでは、DQNモデルはスループット、レイテンシ、パケット損失の従来の手法よりも優れており、ネットワーク負荷の動的管理におけるその効率が向上した。 本研究は、SDN内の機械学習モデルの統合を通じてネットワーク性能を向上させるための重要なステップを示し、より適応的でインテリジェントなネットワーク管理システムへの道を開く可能性がある。

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