Разработка и апробация методики балансировки трафика в сетях SDN на базе комбинированного параметра QoS

Актуальность. Рост трафика реального времени (видеосвязь, стриминг, облачные сервисы) предъявляет повышенные требования к качеству обслуживания в сетях. Традиционные методы балансировки нагрузки, ориентированные только на загрузку узлов сети, не учитывают потерю пакетов, задержку и джиттер. Существует потребность в усовершенствованных алгоритмах балансировки для программно-конфигурируемых сетей, способных динамически учитывать, как нагрузку трафика на узлы сети, так и его качественные характеристики.

Цель: разработка, теоретическое обоснование и экспериментальная апробация методики балансировки сетевого трафика на базе комбинированного параметра качества для программно-конфигурируемых сетей, обеспечивающей соблюдение требований к качеству обслуживания клиентского трафика.

Методы: теоретический анализ SLA операторов связи для выявления ключевых параметров качества обслуживания в сетях, математическое моделирование и формализация процедуры нормализации разнородных параметров качества, метод балансировка трафика на основе модифицированного алгоритма Enhanced Weighted Round–Robin, с использованием разработанного программного обеспечения имитационного моделирования балансировки трафика в сети SDN.

Решение. Разработана методика динамической балансировки, с интегрированным расчетом комбинированного параметра качества обслуживания в сетях. Предложен механизм нормализации параметров качества в единый весовой коэффициент на основе анализа отраслевых стандартов. Экспериментально доказана эффективность: методика обеспечила равномерное распределение нагрузки и улучшение комбинированного показателя качества обслуживания в сетях на 46 % по сравнению с методикой балансировки только по нагрузке.

Новизна. Впервые разработана оригинальная адаптивная модель математической нормализации разнородных параметров Quality of Service. Создано специализированное программное обеспечение для имитационного моделирования и визуализации метода балансировки с учетом Quality of Service.

Практическая значимость. Разработка готового инструмента для моделирования и тестирования устойчивости инфраструктуры. Демонстрация практической реализации интеллектуальной балансировки для внедрения в контроллеры SDN.

1. McKeown N., Andersonet T., Balakrishnan H., Parulkar G., Peterson L., Rexford J., et al. OpenFlow: enabling innovation in campus networks. ACM SIGCOMM Computer Communication Review. 2008;38(2):69–74. DOI:10.1145/1355734.1355746.

2. ONF TR-502. SDN architecture. 2014. URL: https://www.opennetworking.org/wp-content/uploads/2013/02/TR_SDN_ARCH_1.0_06062014.pdf (Accessed 20.01.2026)

3. RFC 7426 Software-Defined Networking (SDN): Layers and Architecture Terminology // IETF.org. 2015. URL: https://tools.ietf.org/html/rfc7426 (Accessed 20.01.2026)

4. SDN Architecture Overview. Version 1.0. Open Networking Foundation. 2013. URL: https://opennetworking.org/wp-content/uploads/2014/10/TR-521_SDN_Architecture_overview.pdf (Accessed 20.01.2026)

5. Sinha G., Sinha D.K. Enhanced Weighted Round Robin Algorithm to Balance the Load for Effective Utilization of Resource in Cloud Environment // EAI Endorsed Transactions on Cloud Systems. 2020. Vol. 6. Iss. 18. DOI:10.4108/eai.7-9-2020.166284

6. Priya S.S., Rajendran T. Enhanced Weighted Round Robin: A New Paradigm in Cloud Load Balancing // Indian Journal of Science and Technology. 2025. Vol. 18. Iss. 15. PP. 1220–1228. DOI:10.17485/IJST/v18i15.3976

7. Rec. ITU-Y.1541. Network performance objectives for IP-based services. 2011.

8. Рекомендация МСЭ-Т E.800 Определения терминов, связанных с качеством обслуживания. 2008.

9. Дмитриева Ю.С., Елагин В.С., Рыбин И.П., Сербин А.А. Клиентская панель управления, настройки и визуализации результатов экспериментов имитационного моделирования. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № RU 2025662025 от 29.04.2025. Опубл. 16.05.2025. EDN:NNHGGO