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01.04.2021 | Ausgabe 2/2021

Journal of Network and Systems Management 2/2021

Machine Learning-Based Multipath Routing for Software Defined Networks

Zeitschrift:
Journal of Network and Systems Management > Ausgabe 2/2021
Autoren:
Mohamad Khattar Awad, Marwa Hassan Hafez Ahmed, Ali F. Almutairi, Imtiaz Ahmad
Wichtige Hinweise

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

Network softwarization has recently been enabled via the software-defined networking (SDN) paradigm, which separates the data plane from control plane allowing for a flexible and centralized control of networks. This separation facilitates implementation of machine learning techniques for network management and optimization. In this work, a machine learning-based multipath routing (MLMR) framework is proposed for software-defined networks with quality-of-service (QoS) constraints and flow rules space constraints. The QoS-aware multipath routing problem in SDN is modeled as multicommodity network flow problem with side constraints, that is known to be NP-hard. The proposed framework utilizes network status estimates, and their corresponding routing configurations available at the network central controller to learn a mapping function between them. Once the mapping function is learned, it is applied on live-inputs of network status and routing requests to predict a multipath routing solutions in real-time. Performance evaluations of the MLMR framework on real traces of network traffic verify its accuracy and resilience to noise in training data. Furthermore, the MLMR framework demonstrates more than 98.99% improvement in computational efficiency.

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