پروپوزال توسعه یک سیستم توازن بار هوشمند در شبکه‌های نرم‌افزار محور با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و بهینه‌سازی فازی

توسعه یک سیستم توازن بار هوشمند در شبکه‌های نرم‌افزار محور با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و بهینه‌سازی فازی

این پروپوزال به بررسی و توسعه یک سیستم توازن بار هوشمند در شبکه‌های نرم‌افزار محور می‌پردازد که با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تکنیک‌های بهینه‌سازی فازی، قادر به توزیع بهینه بار بین سرورها و منابع شبکه است. این سیستم می‌تواند با تحلیل داده‌های ترافیکی و وضعیت سرورها، تصمیمات بهینه‌ای برای مدیریت بار اتخاذ کند.

اهداف

تحلیل داده‌های ترافیکی: جمع‌آوری و تحلیل داده‌های مربوط به ترافیک شبکه و وضعیت سرورها برای شناسایی الگوهای بار.
طراحی مدل یادگیری ماشین: توسعه یک مدل مبتنی بر یادگیری ماشین که بتواند به طور خودکار بار را بین سرورها توزیع کند.
ارزیابی عملکرد سیستم: بررسی کارایی سیستم در مقایسه با روش‌های سنتی توازن بار و ارزیابی تأثیر آن بر زمان پاسخ و کارایی شبکه.

توضیحات تکمیلی

در این پروپوزال، به چالش‌ها و نیازهای خاص در زمینه توازن بار در شبکه‌های نرم‌افزار محور پرداخته خواهد شد. همچنین، روش‌های مختلف یادگیری ماشین مانند درخت تصمیم و شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی بار بررسی می‌شوند. این تحقیق می‌تواند به افزایش کارایی و کاهش زمان پاسخ در شبکه‌ها کمک کند و راهکارهای مؤثری برای مدیریت منابع ارائه دهد.
با توجه به اهمیت روزافزون توازن بار در شبکه‌های نرم‌افزار محور، این تحقیق می‌تواند به عنوان یک مرجع علمی برای محققان و توسعه‌دهندگان در حوزه فناوری اطلاعات و مدیریت شبکه مورد استفاده قرار گیرد.