Virtualisation and network management: Best practices for improving efficiency

Abstract

Метою роботи було визначення оптимальних підходів до підвищення ефективності процесів мережевого менеджменту та віртуалізації. Під час дослідження було розглянуто чотири ключові методи: оптимізація розподілу ресурсів за допомогою інтелектуальних алгоритмів, прогнозування навантаження з використанням моделей Machine Learning, динамічне балансування навантаження за допомогою технологій програмно-визначених мереж, а також автоматизоване управління ресурсами на основі політик. Основні результати включали детальний аналіз кожного із запропонованих методів, а саме опис їхніх принципів роботи та етапів впровадження. У дослідженні були представлені схеми, які демонструють архітектуру та механізми функціонування цих методів, а також наведено приклади їх практичного застосування в різних інфраструктурах, таких як хмарні середовища, програмно-визначені мережі та корпоративні дата-центри. Крім того, показано програмні реалізації на мові Python, які дозволили наочно продемонструвати роботу запропонованих підходів. Загалом, результати вказали, що оптимізація розподілу ресурсів забезпечила ефективне використання обчислювальних потужностей у хмарних середовищах, а прогнозування навантаження допомагло заздалегідь адаптувати інфраструктуру до пікових періодів активності. Балансування навантаження на основі програмно-визначених мереж дозволило централізовано керувати трафіком і знижувати затримки, що є критичним для сучасних корпоративних мереж. Автоматизоване управління ресурсами за допомогою політик забезпечило зниження витрат та підтримку стабільності систем шляхом гнучкого реагування на зміну навантаження. В свою чергу, проведене порівняння методів показало, що кожен із методів має свої переваги та обмеження, які потрібно враховувати залежно від специфіки інфраструктури. Отримані результати підтверджують доцільність застосування розглянутих підходів для підвищення продуктивності та стабільності віртуалізованих середовищ і мережевих систем.

This study aimed to identify optimal approaches for enhancing the efficiency of network management and virtualisation processes. Four key methods were examined: resource allocation optimisation using intelligent algorithms, load forecasting through Machine Learning models, dynamic load balancing enabled by software-defined networking technologies, and automated resource management guided by policy-based frameworks. The research provided a detailed analysis of each method, including their operating principles and implementation stages. Diagrams illustrating the architecture and operational mechanisms of these methods were presented, alongside practical examples of their application in various infrastructures, such as cloud environments, software-defined networks, and corporate data centres. Additionally, software implementations in Python were developed, demonstrating the functionality of the proposed approaches. The findings highlighted several key benefits: resource allocation optimisation effectively improved the utilisation of computing power in cloud environments; load forecasting enabled proactive infrastructure adaptation to peak activity periods; SDN-based load balancing facilitated centralised traffic management and reduced latency, which is critical for modern corporate networks; and automated resource management through policies reduced costs and supported system stability by dynamically responding to load variations. A comparative analysis of the methods revealed distinct advantages and limitations for each approach, emphasising the importance of selecting the appropriate method based on the specific requirements of the infrastructure. Overall, the results confirmed the viability of these approaches for enhancing the performance and stability of virtualised environments and network systems.