ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДУ БАГАТОШЛЯХОВОЇ МАРШРУТИЗАЦІЇ ТРАФІКУ В МЕРЕЖІ ІНТЕРНЕТУ РЕЧЕЙ
DOI:
https://doi.org/10.18372/2310-5461.63.19780Ключові слова:
багатошляхова маршрутизація, Інтернет речей, динамічне програмування, мережеві ресурсиАнотація
Балансування навантаження є процесом перерозподілу мережевого трафіку між кількома каналами з метою зменшення навантаження на перевантажені лінії зв'язку. Це досягається завдяки застосуванню протоколів багатошляхової маршрутизації, які мають можливість перенаправляти дані по альтернативних шляхах, що сприяє більш ефективній доставці інформації. Агрегація пропускної здатності, відома також як пулінг, полягає в процесі розподілу потоку даних на кілька потоків та їх маршрутизації через різні шляхи. Це дозволяє агрегувати або підсумовувати ефективну пропускну здатність, що особливо корисно в ситуаціях, коли вузол має кілька низькошвидкісних каналів, але потребує пропускної здатності, яка перевищує можливості окремого каналу. При формуванні групи маршрутів із різними технічними характеристиками розподіл трафіку відіграє ключову роль. Неправильний розподіл трафіку може призвести до зниження еквівалентної швидкості передачі даних. Тому необхідна методологія, яка враховує як вибір оптимального набору маршрутів, так і визначення коефіцієнтів розподілу трафіку на кожному з них.
Запропонований метод ґрунтується на принципах динамічного програмування для оптимального вибору підмножини маршрутів і визначення значень коефіцієнтів розподілу трафіку, що забезпечує їхню узгодженість із мережею. Результати імітаційного моделювання демонструють, що запропонована стратегія дозволяє значно підвищити ефективність використання мережевих ресурсів. У порівнянні з випадковим вибором маршрутів і рівномірним розподілом трафіку, швидкість передачі даних збільшується в середньому на 40%.
Посилання
Майданюк В. П., Романюк О. Н.,Тужанський С. Є.Основи теорії інформації та кодування : електронний навчальний посібник комбінованого (локального та мережного) використання. Вінниця : ВНТУ, 2022. 133 с.
Ford L., Fulkerson D. Flows in networks(Princeton Landmarks in Mathematics and Physics). Princeton University Press; Revised edition (October 31, 2010). 216 p.
Gallager R. A minimum delay routing algorithm using distributed computation. IEEE Trans. on communications. 1975. Vol. 25, №1. P.73-85.
Dimitri P. Bertsekas,Eli Gafni, Robert G. Gallager. Second Derivative Algorithms for Minimum Delay Distributed Routing in Networks. September 1984 IEEE Transactions on Communications COM-32(8):Р. 911 – 919.
Wang Y., Wang Z. Explicit routing algorithms for Internet Traffic Engineering. Proc. of 8th International Conference on Computer Communications and Networks. Paris, 1999. P. 582-588.
Medhi D., Ramasamy K. Network routing: algorithms, protocols, and architectures. Morgan Kaufmann. 2007. 788 p.
Narvaez P. , Siu K. Y. Efficient Algorithms for Multi-Path Link State Routing. In Proceedings of ISCOM’99, 1999.
De S. Dynamic Multipath Routing (DMPR): An Approach to Improve Resource Utilization in Networks for Real-Time Traffic. In Proceedings of MASCOTS’01, 2001.
Suri S., Waldvogel M., Bauer D., Warkhede P. R. Profile-based routing and traffic engineering. Computer Communications. 2003. No. 4(26). P. 351–365.
Wang Y., Wang Z., Zhang L. Internet traffic engineering without full mesh overlaying. Proc. of INFOCOM'2001. 2001. P. 565–571.
Devi M., Gill N. S. Mobile ad hoc networks and routing protocols in IoT enabled. J. Eng. Appl. Sci. 2019. Vol. 14. P. 802–811.
Li J., Wang M., Zhu P., Wang D., You X. Highly reliable fuzzy-logic-assisted AODV routing algorithm for mobile ad hoc networks. Sensors. 2021. Vol. 21, No. 17. P. 59–65.
Nasipuri and S. Das, “On-Demand Multipath Routing for Mobile Ad Hoc Networks,” in 8th Intl. Conference on Computer Communications and Networks (IC3N 99), 1999.
Marina M.K. and Das S.R. On-demand Multipath Distance Vector Routing in Ad Hoc Networks. Proc. of the Ninth International Conference for Network Protocols (ICNP), Riverside, CA, Nov. 2001.
De S., Qiao C., and Wu H.. Meshed Multipath Routing: An Efficient Strategy in Sensor Network. Computer Networks, Special Issue on Wireless Sensor Networks, vol. 43, issue 4, Nov. 2003. P. 481-497.
Hashimoto M. Partial Traffic Engineering over Cost Metric Network and Analysis on Its Oversubscription Capability. Cyber Journals: Multidisciplinary Journals in Science and Technology, Journal of Selected Areas in Telecommunications (JSAT), December Edition. 2011. P. 9-14.
Лемешко А. В., Антоненко А. В., Матвійчук О. М., Дмитренко О. С., Берездецький В. Ю. Управління трафіком в гібридній програмно-визначеній мережі. Itsynergy. 2023. (2). С. 98–114. DOI: https://doi.org/10.53920/ITS-2023-2-7
Youssef, M., et al. Routing metrics of cognitive radio networks: A survey. IEEE Communications Surveys and Tutorials, 2014. 16(1), P. 92–109.
R. Leung; Jilei Liu; E. Poon; A.-L.C. Chan; Baochun Li. MP-DSR: a QoS-aware multi-path dynamic source routing protocol for wireless ad-hoc networks. Proceedings LCN 2001. 26th Annual IEEE Conference on Local Computer Networks. 2001, P. 132-141, doi: 10.1109/LCN.2001.990778.
Чумаченко С.С., Чумаченко Б.С., та ін. Модель інтернет мережі з урахуванням мережевого розташування. Проблеми інформатизації та управління, 2(78). 2024. С. 124-134.
Wenxv Ding, Ying Li. Dual complex structure-preserving algorithm of dual quaternion singular value decomposition and its applications. Computational and Applied Mathematics. 2024. 44(1)
Chumachenko S., Odarchenko R. and oth. Traffic Analysis During Communication with UAV. 2024 IEEE 7th International Conference on Actual Problems of Unmanned Aerial Vehicles Development (APUAVD). 2024, P. 99 – 104
Чумаченко С.С., Чумаченко Б.С., та ін. Моделювання М2М трафіку сучасних мереж зв’язку. Наукоємні технології. № 3(63), 2024. С. 390-400
Satyanand Singh, Joanna Rosak-Szyrocka, Balàzs Lukàcs. Emerging Science Journal Design and Analysis of a Bandwidth Aware Adaptive Multipath N-Channel Routing Protocol for 5G Internet of Things (IoT). February 2024. Emerging Science Journal 8(1).
