Метод оцінки та підвищення користувальницького досвіду абонентів в програмно-конфігурованих мережах на основі використання машинного навчання

Abstract

Еволюційні процеси, які в першу чергу торкнулися комп'ютерних технологій, призвели до появи кількох типів обчислювальних мереж, що представляють сукупність комп'ютерних пристроїв, об'єднаних в одну систему. Основним призначенням такої системи є доступ користувачів до спільних ресурсів та можливість обміну даними між абонентами у процесі роботи. Такі мережі називаються програмно-конфігурованими – SDN. Мережі SDN вже давно стали основою побудови телекомунікаційних мереж операторського класу. Проте, в них є певна кількість недоліків, які необхідно усунути. Об’єктом дослідження є процес оцінки та підвищення користувальницького досвіду абонентів в програмно-конфігурованих мережах. Предметом дослідження є метод оцінки та підвищення користувальницького досвіду абонентів в програмно-конфігурованих мережах на основі використання машинного навчання. Мета роботи полягає у розробці моделі та відповідного методу оцінки якості користувальницького досвіду абонентів мереж SDN. У результаті дослідження вперше було розроблено метод оцінки та підвищення користувальницького досвіду абонентів мереж SDN на основі використання машинного навчання. Метод полягає у послідовному проведенні автоматизованого опитування користувачів, вимірюванні показників якості обслуговування абонентів, виборі й побудові регресійної моделі із множини визначених моделей та керування користувальницьким досвідом за виміряними параметрами якості обслуговування абонентів мережі SDN. Розроблений метод на відміну від відомих, надає змогу підвищувати якість користувальницького досвіду у режимі реального часу. Висновки. Проведене дослідження існуючих механізмів керування користувальницьким досвідом абонентів та аналіз регресійних моделей на можливість їх використання для встановлення взаємозв’язку між параметрами мережі та користувальницьким досвідом, дозволило розробити узагальнену модель оцінки та підвищення користувальницького досвіду абонентів мереж SDN, на основі використання машинного навчання, та розробити алгоритм роботи методу. Розроблений метод дозоляє будувати точні моделі взаємозв’язку параметрів QoE та QoS та підвищує на величину до 10% якість користувальницького досвіду абонентів мереж SDN.Evolutionary processes, which primarily affected computer technologies, led to the appearance of several types of computer networks, representing a set of computer devices combined into one system. The main purpose of such a system is user access to shared resources and the ability to exchange data between subscribers during work. Such networks are called software-configurable networks - SDN. SDN networks have long been the basis for building carrier-class telecommunication networks. However, they have a certain number of shortcomings that must be eliminated. The object of the study is the process of evaluating and improving the user experience of subscribers in software-configured networks. The subject of the study is a method of eval-uating and improving the user experience of subscribers in software-configured networks based on the use of machine learning. The purpose of the work is to develop a model and a corresponding method for assessing the quality of the user experience of subscribers of SDN networks. As a result of the research, for the first time, a method of evaluating and improving the user experience of subscribers of SDN networks was developed based on the use of machine learning. The method consists in sequen-tially conducting an automated survey of users, measuring indicators of subscriber service quality, selecting and building a regression model from a set of defined models, and managing the user experience according to the measured parameters of SDN subscriber service quality. The developed method, in contrast to the known ones, makes it possible to improve the quality of the user experience in real time. Conclusions. The research of existing mechanisms for managing the user experience of subscribers and the analysis of regression models for the possibility of using them to establish the relationship between network parameters and user experience allowed to develop a generalized model for evaluating and improving the user experience of subscribers of SDN networks, based on the use of machine learning, and to develop an algorithm works of the method. The developed method makes it possible to build accurate models of the relationship of QoE and QoS parameters and increases the quality of the user experience of subscribers of SDN networks by up to 10%.