Andere Kunden interessierten sich auch für
![Miglioramento del bilanciamento dinamico del carico con le formiche in ambiente cloud]( "Miglioramento del bilanciamento dinamico del carico con le formiche in ambiente cloud")
Miglioramento del bilanciamento dinamico del carico con le formiche in ambiente cloud26,99 €![Bilanciamento del carico delle risorse cloud per la gestione delle attività in tempo reale]( "Bilanciamento del carico delle risorse cloud per la gestione delle attività in tempo reale")
Bilanciamento del carico delle risorse cloud per la gestione delle attività in tempo reale29,99 €![Migliorare la qualità del servizio nel cloud utilizzando la gestione della fiducia]( "Migliorare la qualità del servizio nel cloud utilizzando la gestione della fiducia")
Migliorare la qualità del servizio nel cloud utilizzando la gestione della fiducia23,99 €![Software as a Service nella prospettiva della valutazione della qualità del servizio]( "Software as a Service nella prospettiva della valutazione della qualità del servizio")
Software as a Service nella prospettiva della valutazione della qualità del servizio23,99 €![Valutazione delle strategie di bilanciamento del carico]( "Valutazione delle strategie di bilanciamento del carico")
Valutazione delle strategie di bilanciamento del carico40,99 €![Qualità del servizio percepita dall'uomo per le applicazioni multimediali]( "Qualità del servizio percepita dall'uomo per le applicazioni multimediali")
Qualità del servizio percepita dall'uomo per le applicazioni multimediali32,99 €![Caching e bilanciamento del carico nei sistemi a oggetti basati su middleware]( "Caching e bilanciamento del carico nei sistemi a oggetti basati su middleware")
Caching e bilanciamento del carico nei sistemi a oggetti basati su middleware45,99 €
Attualmente, la crescente domanda di connettività, unita all'aumento esponenziale del traffico dati, presenta sfide significative per le reti WiFi, tra cui la gestione della qualità del servizio e il bilanciamento del carico. Questi problemi sono aggravati dall'evoluzione tecnologica e dall'integrazione di sistemi come l'Intelligenza Artificiale e l'IoT, che generano volumi di dati che le infrastrutture attuali non sono in grado di gestire in modo efficiente; questo progetto ha avuto l'obiettivo di progettare un sistema basato su un ambiente SDN che, utilizzando il controller Ryu, ha integrato algoritmi di QoS e di bilanciamento del carico negli switch SDN, supportati da tecniche di machine learning. La metodologia applicata comprendeva l'analisi, la progettazione, l'implementazione, la valutazione e l'ottimizzazione attraverso simulazioni e test in diversi scenari controllati; tra i risultati attesi, il sistema ha migliorato aspetti quali la distribuzione del traffico, la riduzione della latenza, la perdita di pacchetti e altre risorse di rete, garantendo una migliore esperienza utente e una maggiore efficienza nel funzionamento delle reti a fronte di una domanda crescente.