基于P4和机器学习的路由选择方案探讨

摘要

传统路由解决方案存在着网络不可感知、收敛慢等缺点.随着数据平面编程语言P4的发展,数据平面具备了实时采集网络状态信息的能力.但大量采集数据通过人为方式难以处理,应用机器学习工具可以很好地解决数据处理困难的问题.在以上2个基础上,通过搭建平台对基于P4和机器学习的路由选择方案进行实验,测试结果表明使用强化学习算法协助路由策略生成的方案表现出良好的性能.由此观之,机器学习在网络领域的潜力巨大,是实现网络智能化的重要工具.