# SDN与机器学习的融合探索
## 引言
软件定义网络（SDN，Software Defined Networking）是一种网络架构，通过将网络的控制层与数据层分离，使得网络管理和配置变得更加灵活和高效。而机器学习（Machine Learning）作为一个快速发展的技术领域，能够从数据中学习和发现模式，帮助我们实现更智能的网络管理。本文将探讨SDN与机器学习的结合，对两者的概念进行介绍，
SDN介绍一． 什么是SDN?二．SDN解决什么问题？三．传统网络概念和结构体系传统网络数据控制与转发：传统网络架构：四．SDN概述SDN（Software Defined Network）软件定义网络。SDN的分类五．SDN网络架构SDN网络体系架构的三层模型：SDN网络部署方式六．SDN的价值网络业务快速创新：简化网络：网络设备白牌化：业务自动化：网络路径流量优化： 一． 什么是SDN?SD
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2023-06-20 10:19:56
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一、SDN驱动力 数据中心设计和维护上如下新的需求：1、适应虚拟化技术（vSphere、Hyper-V、Fusioncompute）2、开放式框架（联动和标准化）3、可编程化的网络4、自动部署和运维二、SDN的关键益处如下： 面向业务：可容易地与计算功能整合，便于开展资源管理和维护。它可以更好地使网络与业务目标保持一致。 可定制：任何一名开发人员都可编写软件，在网络的使用方式、操作方式上实现
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2023-11-01 22:35:02
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SDN的概念已经流行了很多年了，从一开始的实验室产品到2012年谷歌宣布其主干网络已经全面运行在OpenFlow上，使广域线路的利用率从30%提升到接近饱和。从而证明了OpenFlow不再仅仅是停留在学术界的一个研究模型，而是已经完全具备了可以在产品环境中应用的技术成熟度。SDN社区力量在2014年的时候还很薄弱，控制器才只有floodlight、Ryu和极不成熟的opendaylight，科研机
前言就像导航软件对于交通的知道决策一样，导航软件把拥堵信息通告给驾驶员, 由驾驶员自行决定如何绕开拥堵时, 而大部分驾驶员会选择推荐的最短的不拥堵路径行进, 而这种分布式路径决策很可能会导致新的拥堵，这不是我们所期望的，通信网络也几乎面临相同的问题：1．IP分组网络，基本原理就是全分布式路径决策；2．分布式自主选路过程（每个网络设备通过一些路由协议收集网络拓扑，自主选择最短路径转发报文）；3．网络
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2024-05-28 22:33:20
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SDN的学习第3章 SDN相关组织及利益纠纷ONFODLNFV和SDN的关系
原创
2022-05-23 13:02:35
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软件定义网络(Software DefinedNetworking，SDN)是一种新型的网络架构，它将网络的控制平面与数据平面分离，逻辑上集中式的控制平面使网络变的可编程、易管理。控制器在SDN网络中是中枢系统，它的性能对网络的性能有着重要的影响。SDN控制器主要使用LLDP(Link Layer DiscoveryProtocol，链路层发现协议)作为链路发现协议。该
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2023-10-24 09:51:00
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# 如何在 SDN 控制器上使用机器学习
## 引言
软件定义网络（SDN）是网络架构的一种新兴方式，通过将控制平面和数据平面分离，使得网络管理更加灵活和高效。随着网络复杂性的增加，了对数据流量分析和决策制定的需求也日益增强，这为机器学习技术在 SDN 控制器中的应用提供了广阔的前景。本文将探讨如何在 SDN 环境中利用机器学习来解决网络流量预测问题，并提供相关的实现示例。
## 解决的问题
随之网络安全的地位不断提高，越来越多的攻击得以解决，但随之而来的也是新的攻击在变着花样地出现，就好比DDoS攻击与CC攻击就是这些年较为常见的攻击手段，这两种攻击分别针对网站的应用层和网络层。 我们网站运维人员一定要做好功课，学习如何防御DDoS攻击与CC攻击。那么这两种攻击到底是怎么产生的呢？它们之间有什么区别，下来我们来看看。DDoS攻击DDoS攻击（分布式拒绝服务攻击）DDoS攻击
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2024-07-30 08:32:44
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SDN/NFV出现的原因 随着网络规模快速扩大、用户需求动态变化、专用设备日趋庞杂、流量模型难预测等，现有网络无法满足当前社会发展的需求。 为解决互联网在不断发展中出现的新问题，人们采用的传统做法是不断向现有网络添加各种协议。如 NAT、VLAN、VXLAN等，再加上厂商设备的封闭性，总体来说，这样 ...
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2021-09-24 11:59:00
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科学技术在不断发展并且总能够针对某一时段出现的问题，提供优质、简便、合算的解决方案。在后网络2.0时代，数据通信多次加速，超过百分之五十的数据通信属于实时视频数据流，因此，设计一个新的网络迫在眉睫。网络的发展需要跟上数科学技术在不断发展并且总能够针对某一时段出现的问题，提供优质、简便、合算的解决方案。在后网络2.0时代，数据通信多次加速，超过百分之五十的数据通信属于实时视频数据流，因此，设计一个新
原创
2014-04-28 13:07:37
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简单的一句话：让机器从数据中学习，进
原创
2022-07-15 15:20:01
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机器学习的动机与应用数据挖掘与机器学习数据挖掘：英文为data mining，也就是从数据中挖掘出有用的信息。机器学习：因为是machine learning，是计算机科学和统计学的交叉学科，基本目标是学习一个X到Y的函数，来做分类或者回归的工作。联系： 机器学习经常和数据挖掘合在一起讲是因为好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的。数据挖掘是做什么，机器学习是怎么做。数据挖掘是目标，
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2023-09-08 11:17:46
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机器学习的介绍和相关概念1. 定义机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能 ——百度百科机器学习(Machine-Learning)是一门让编程计算机从数据中进行学习的一门计算机科学；一个计算机程序在完成任务T之后，获取经验值(结果)E，
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2023-09-27 20:25:45
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文章目录一：机器学习基本概念（1）机器学习定义（2）损失函数二：机器学习范围三：深度学习和人工智能（1）深度学习（2）人工智能四：机器学习算法 一：机器学习基本概念（1）机器学习定义机器学习（ML）：从广义上来说，机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。机器学习不是基于
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2023-09-06 13:45:01
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一、何为机器学习(Mechine Learning)？答：利用已有数据(经验)，来训练某种模型，利用此模型来预测未来。机器学习是人工智能的核心Mechine Learning。 例如：你和狗蛋儿7点在老槐树下集合，如何一块约去开黑，前两次狗蛋儿都7点10分才到。这两次狗蛋晚到10分钟就是经验。之后你会通过自己的经验判断，下次你会不会出发时晚10分钟，从而利用这10分钟干些有意义的事情。 对于机器学
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2023-09-26 19:32:08
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机器学习是多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论，凸分析，算法复杂度理论等多门学科，用来研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。机器学习定义为探究和开发一系列算法来如何是计算机不需要通过外部明显的指示，而可以自己通过数据来学习，建模，并利用建好的模型和新的输入来进行预测的学科。
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2019-08-03 11:39:41
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最近在研究机器学习，随手将学习的过程记录下来，方面自己的学习与回顾1. 机器学习是什么？ 机器学习(Machine Learning，ML)是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的一门科学技术。它使用计算机技术，应用微积分、概率论、统计学、信息论、逼近论、凸分析、算法等多种不同的理论与学科，针对分析目标建立有针对性的数据模型
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2023-07-27 19:15:47
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机器学习（Machine Learning）是一种通过从数据中学习来自适应改进预测和决策的人工智能技术。简单来说，机器学习就是通过让计算机自动从数据中学习并不断优化算法模型，从而实现对数据的自动分析、预测、分类和决策等任务。机器学习的定义是什么？机器学习可以用来干什么？机器学习的核心是通过训练数据来学习算法模型，然后将该模型用于新的数据进行预测或分类。在训练过程中，机器学习算法会自动调整模型的参数
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2023-10-02 08:47:14
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简介：机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。机器学习的定义：1、机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，
特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。
2、机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。
3、机器学习是用数
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2023-08-28 22:04:46
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