SDNにおける強化学習を用いた負荷分散方式

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-031

グループ名: 【全国大会】令和6年電気学会全国大会論文集

発行日: 2024/03/01

タイトル(英語): A Study on Load balancing Method using Reinforcement Learning in SDN

著者名: 松村太希（関東学院大学）,銭飛（関東学院大学）

著者名(英語): Matsumura Taiki (Graduate School of Engineering, Kanto Gakuin University),Qian Fei (Graduate School of Engineering, Kanto Gakuin University)

キーワード: SDN|ネットワーキング|負荷分散|学習オートマトン|強化学習|SDN|networking|load balancing|Learning Automaton|Reinforcement Learning

要約(日本語): 近年インターネットの普及に伴い利用者が増加している。それに従いネットワークサービスへのリクエストも増加している。それにより，応答が遅くなったり，接続が低下したりすることでサービス低下を招きかねない。また，ネットワークインフラは日常生活に不可欠なものになりつつあるうえで次の3つが大切である。1つ目は能力が不足したときに拡張できること。2つ目は故障した際にサービスを停止しないこと。3つ目にサービスを止めずに保守・修理ができること。この3つが求められている。これらの要求を解決するための1つの手段として負荷分散技術がある。本稿ではSDNにおける強化学習を利用した負荷分散方式の研究を報告する。

本誌掲載ページ: 46-48 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 668 Kバイト