ال شبكة معرفة برمجيا لمنظومة مراقبة فديوية اعتمادا على تحسين خوارزمات التوجيه
الشريط الجانبي للمقالة
محتوى المقالة الرئيسي
الملخص
تعتبر شبكة معرفة برمجيا (SDN) تقنية جديدة التي تفصل مستوى التحكم عن مستوى البيانات. توفر SDN خيارًا في التشغيل التلقائي والبرمجة أسرع من الشبكة التقليدية. وهو يدعم جودة الخدمة (QoS) لتطبيق المراقبة بالفيديو. واحدة من أهم القضايا في المراقبة بالفيديوية هي كيفية العثور على أفضل مسار لتوجيه الحزم بين المصدر (كاميرات IP) وجهة التسليم (مركز المراقبة). يتطلب نظام المراقبة بالفيديوية إرسالًا سريعًا وتسليمًا موثوقًا به وجودة خدمة عالية. لتحسين جودة الخدمة (QoS) ولتحقيق المسار الأمثل ، يتم استخدام بنية SDN في هذه الورقة. بالإضافة إلى ذلك، يتم استخدام خوارزميات التوجيه المختلفة مع خطوات مختلفة. أولاً، نقوم بتقييم نقل الفيديو عبر SDN باستخدام خوارزمية .Bellman Ford بعد ذلك ، نظرًا لمساوئ خوارزمية Bellman ford ، يتم استخدام خوارزمية Dijkstra لتغيير المسار عند حدوث ازدحام. علاوة على ذلك، يتم استخدام خوارزمية Dijkstra مع وحدتي تحكم لتقليل الوقت المستغرق في وحدة التحكم. SDN يتم استخدام وحدات التحكم POX و Pyretic SDN بحيث تكون وحدة تحكم POX مسؤولة عن مراقبة الشبكة ، بينما تكون وحدة التحكم Pyretic مسؤولة عن خوارزمية التوجيه واختيار المسار. وأخيرًا ، يتم أيضًا اقتراح وتقييم خوارزمية Dijkstra معدلة باستخدام وحدتي تحكم لتحسين الأداء. وأظهرت النتائج أن خوارزمية Dijkstra المعدلة تفوقت على الطرق الأخرى في جانب معلمات جودة الخدمة.(QoS)
تفاصيل المقالة
كيفية الاقتباس
