基于Transformer架构的智能SDN管理系统

软件定义网络(SDN)被誉为新一代网络架构的基石,其核心优势在于通过集中式控制机制来精简网络架构,提升整体运作效率。本文针对SDN环境下的流量管理需求,提出了一种融合Transformer架构与MLP-Mixer模型的深度学习预测模型。针对这两种框架的功能及其在模型中的作用进行了深入研究和探索,实现了网络流量预测的高效协同,并将SDN环境中的数据输入模型中进行训练和预测。本文揭示了潜在的风险点,并针对性地提出了解决方案。这些研究成果不仅简化了运维人员的管理流程,也显著提升了用户的网络体验。