Sử dụng công nghệ SD WAN để cải thiện chất lượng truyền tải trong hệ thống mạng thế hệ mới

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA VÕ NGỌC TIẾN - VÕ NGỌC TIẾN KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ SD-WAN ĐỂ CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG TRUYỀN TẢI TRONG HỆ THỐNG MẠNG THẾ HỆ MỚI LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ K41.KĐT Đà Nẵng – Năm 2022 THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Lưu hành nội ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - VÕ NGỌC TIẾN SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ SD-WAN ĐỂ CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG TRUYỀN TẢI TRONG HỆ THỐNG MẠNG THẾ HỆ MỚI Chuyên ngành : Kỹ Thuật Điện Tử Mã số: 8520203 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS TĂNG ANH TUẤN Đà Nẵng – Năm 2022 THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Lưu hành nội LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan đề tài “Sử Dụng Công Nghệ SD-WAN Để Cải Thiện Chất Lượng Truyền Tải Trong Hệ Thống Mạng Thế Hệ Mới” thực hướng dẫn trực tiếp thầy TS Tăng Anh Tuấn Các nội dung nghiên cứu, kết luận văn trung thực chưa cơng bố hình thức trước Tất tài liệu tham khảo phục vụ cho luận văn nêu nguồn gốc rõ ràng mục tài liệu tham khảo khơng có việc chép tài liệu đề tài khác mà không ghi rõ tài liệu tham khảo Nếu có phát gian lận luận văn này, tơi xin hồn tồn chịu trách nhiệm nội dung luận văn Đà Nẵng, ngày 25 tháng 05 năm 2022 Học viên THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Lưu hành nội LỜI CẢM ƠN Khi nghiên cứu đề tài, trình thực luận văn cố gắng, nỗ lực thân tơi nhận hướng dẫn, giúp đỡ q báu từ phía thầy giáo, giáo bạn bè Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy TS Tăng Anh Tuấn trực tiếp định hướng giúp đỡ tận tình hướng dẫn, giải đáp thắc mắc hỗ trợ tơi hồn thành đề tài luận văn Đồng thời xin cảm ơn đến thầy giáo, cô giáo môn bạn nhiệt tình chia sẻ, giúp đỡ, suốt q trình làm luận văn Mặc dầu tơi cố gắng, nỗ lực, nhiên với thời gian ngắn phải tìm hiểu nghiên cứu lượng lớn kiến thức Cho nên không tránh khỏi thiếu sót Vì vậy, tơi mong nhận góp ý, bảo tận tình q thầy giáo, giáo bạn Tôi xin chân thành cảm ơn! THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Lưu hành nội SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ SD-WAN ĐỂ CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG TRUYỀN TẢI TRONG HỆ THỐNG MẠNG THẾ HỆ MỚI Học viên: Võ Ngọc Tiến Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử Mã số: 8520203 Khóa: K41.KĐT Trường Đại học Bách khoa - ĐHĐN Tóm tắt - Mạng diện rộng định nghĩa phần mềm (SD-WAN - Software-defined Wide Area Network) cho phép điều khiển quản lý mạng thông minh, đồng thời sử dụng hiệu tài nguyên mạng thông qua kỹ thuật điều khiển lưu lượng thời gian thực để có mạng WAN hiệu suất cao hơn, đáp ứng yêu cầu chất lượng truyền tải mà khách hàng mong muốn Bài báo đề xuất hệ thống định tuyến nâng cao, điều khiển việc lựa chọn đường tối ưu cho SD-WAN cách đánh giá nhiều đặc tính kết nối WAN gồm độ trễ, độ gói, thơng lượng thời gian thực Hệ thống theo dõi liệu trạng thái mạng để chọn tuyến đường giúp truyền tải gói độ trễ mạng thấp với tính khả dụng độ tin cậy cao Tơi đánh giá hệ thống mơ hình lab giả lập với thiết bị SD-WAN hãng Fortigate Kết thử nghiệm cho thấy cách tiếp cận chứng minh thành công khả lựa chọn đường tối ưu cách áp dụng khả lập trình SDN cho mạng WAN Từ khóa - SD-WAN, Kỹ thuật điều khiển lưu lượng, độ trễ, độ gói, thơng lượng USING SD-WAN TECHNOLOGY TO IMPROVE QUALITY OF TRANSMISSION IN THE NEW GENERATION NETWORK Abstract - Software-defined Wide Area Network (SD-WAN) enables intelligent network control and management, and efficient use of network resources through real-time traffic control techniques for higher network efficiency, meeting the quality transmission requirements that customers want This paper proposes an intelligent routing system that controls the selection of the optimal path for SD-WAN by evaluating many necessary WAN connection characteristics to select the most optimal path in the WAN in real time The system keeps track of various network status data in real time to provide less packet loss and low network latency along with high availability and reliability in Software-defined WAN We evaluate our system in a lab model with the Fortigate SD-WAN devices The test results show that our approach has successfully demonstrated the ability to choose a more optimal path by applying the programmability of SDN to the WAN network Key words - SD-WAN, Traffic Engineering, latency, packet loss, throughput THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Lưu hành nội MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC BẢNG DANH MỤC HÌNH VẼ MỞ ĐẦU CHƯƠNG - TỔNG QUAN VỀ MẠNG SD-WAN 1.1 GIỚI THIỆU CHƯƠNG 1.2 KIẾN TRÚC MẠNG SD-WAN 1.2.1 Kiến trúc logic 1.2.2 Kiến trúc vật lý 1.3 NGUYÊN LÝ HOẠT ĐỘNG CỦA MẠNG SD-WAN 1.4 ƯU ĐIỂM CỦA MẠNG SD-WAN 1.4.1 Ưu điểm công nghệ mạng SD-WAN 1.4.2 Ưu điểm mạng SD-WAN so sánh với MPLS 11 1.4.3 Ưu điểm mạng SD-WAN so sánh với public internet 11 1.4.4 Ưu điểm mạng SD-WAN so sánh với Internet-based VPN 12 1.5 CÁC GIẢI PHÁP TRIỂN KHAI MẠNG SD-WAN HIỆN NAY 13 1.5.1 Managed SD-WAN 14 1.5.2 SD-WAN as a Network-as-a-Service (NaaS) 15 1.5.3 Do-It-Yourself (DIY) SD-WAN 16 1.6 KẾT LUẬN CHƯƠNG 17 CHƯƠNG - ĐỀ XUẤT PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN LƯU LƯỢNG TRONG MẠNG SD-WAN 18 2.1 GIỚI THIỆU CHƯƠNG 18 2.2 TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN LƯU LƯỢNG TRONG MẠNG SD-WAN 18 2.3 PHÂN TÍCH THƠNG SỐ ẢNH HƯỞNG CHẤT LƯỢNG TRUYỀN TẢI DỊCH VỤ 20 2.3.1 Thông số liên quan đến đường truyền 20 2.3.1.1 Độ trễ 20 2.3.1.2 Độ biến thiên trễ 21 2.3.2 Thông số liên quan đến độ tin cậy 21 2.3.2.1 Độ gói tin 21 2.3.2.2 Thông lượng 22 2.4 ĐỀ XUẤT PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN LƯU LƯỢNG TRONG MẠNG SD-WAN 23 2.4.1 Mơ hình phương pháp điều khiển lưu lượng 23 THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Lưu hành nội 2.4.2 Cơ chế hoạt động 25 2.5 KẾT LUẬN CHƯƠNG 25 CHƯƠNG - XÂY DỰNG CÁC THUẬT TOÁN TRONG PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN LƯU LƯỢNG 26 3.1 GIỚI THIỆU CHƯƠNG 26 3.2 CÁC THUẬT TOÁN TRONG PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN LƯU LƯỢNG 26 3.2.1 Các thuật toán mặc định hệ thống SD-WAN 26 3.2.1.1 Cân tải kết nối WAN 26 3.2.1.2 Lựa chọn đường theo ngưỡng độ trễ/mất gói/ cấu hình 27 3.2.1.3 Lựa chọn đường theo kết nối có giá trị độ trễ/mất gói tốt 28 3.2.2 Các thuật toán Advanced Routing 29 3.2.2.1 Ngưỡng cứng (Hard Thresholding) 29 3.2.2.2 Trung bình trượt (Moving Average) 30 3.2.2.3 Mơ hình SARIMA 32 3.3 KẾT LUẬN CHƯƠNG 34 CHƯƠNG - KẾT QUẢ THỰC HIỆN VÀ ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ 35 4.1 GIỚI THIỆU CHƯƠNG 35 4.2 KẾT QUẢ THỰC HIỆN 35 4.2.1 Thiết lập môi trường lab 35 4.2.2 Kết với Ngưỡng cứng (Hard thresholding) 37 4.2.3 Kết với Trung bình trượt (Moving Average) 46 4.2.2 Kết với mơ hình SARIMA 51 4.3 ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ 57 4.4 KẾT LUẬN CHƯƠNG 57 KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 58 TÀI LIỆU THAM KHẢO 59 PHỤ LỤC 63 THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Lưu hành nội DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT SDN SD-WAN WAN QoS MPLS VPN ISP CNTT TE IP IoT SLA Mạng định nghĩa phần mềm Mạng diện rộng định nghĩa phần mềm Mạng diện rộng Chất lượng dịch vụ Chuyển mạch nhãn đa giao thức Mạng riêng ảo Nhà cung cập dịch vụ Internet Công nghệ thông tin Điều khiển lưu lượng Giao thức Internet Internet vạn vật Thỏa thuận mức dịch vụ THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Lưu hành nội DANH MỤC BẢNG Số hiệu bảng 2.1 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 4.8 4.9 Tên bảng Trang So sánh tính TE mạng WAN SD-WAN Thành phần cấu hình lab mơ mạng doanh nghiệp Các bước thực thi Advanced Routing với Ngưỡng cứng latency/loss So sánh thời gian interval thuật toán Ngưỡng cứng (span = 10) Các bước thực thi Advanced Routing với Ngưỡng cứng kết hợp latency loss So sánh tính Cân tải thuật toán Ngưỡng cứng Các bước thực thi Advanced Routing với Trung bình trượt latency/loss Lệnh thực thi Advanced Routing với Trung bình trượt kết hợp latency loss So sánh tính Best Quality thuật tốn Trung bình trượt Kết chi tiết giá trị AIC trình tìm kiếm mơ hình 19 36 THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG 37 40 43 45 46 48 50 54 Lưu hành nội DANH MỤC HÌNH VẼ Số hiệu hình vẽ 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 1.10 2.1 2.2 3.1 3.2 3.3 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 Tên hình vẽ Trang Chuyển đổi từ mạng WAN truyền thống (a) sang mạng SDWAN (b) SD-WAN: Kiến trúc logic vật lý SD-WAN: Cơ chế hoạt động Sự linh hoạt kết nối mạng SD-WAN Tổng chi phí mạng MPLS, MPLS-DIA Hybrid WAN, MPLS Core Hybrid WAN, DIA-broadband Hybrid WAN Quản lý mạng SD-WAN đơn giản hóa So sánh kết nối SD-WAN Internet-based VPN Mơ hình giải pháp SD-WAN quản lý Mơ hình giải pháp SD-WAN dịch vụ Mơ hình giải pháp SD-WAN tự thực Điều khiển lưu lượng SD-WAN từ giải pháp Cisco Viptela Mơ hình điều khiển lưu lượng Định tuyến nâng cao Cân tải kết nối WAN SD-WAN Lựa chọn tuyến đường theo ngưỡng người dùng cấu hình SD-WAN Lựa chọn tuyến đường theo giá trị truyền dẫn tốt SD-WAN Mơ hình cấu trúc lab SD-WAN Chương trình hoạt động với thuật tốn Ngưỡng cứng độ trễ Độ gói kết nối WAN (a), Độ gói dùng TE mặc định hệ thống (b), Độ gói dùng Ngưỡng cứng (c) Độ gói kết nối WAN (a), Độ gói dùng TE mặc định hệ thống (b), Độ gói dùng Ngưỡng cứng (c) Độ trễ kết nối WAN (a), Độ gói kết nối WAN (b), Độ trễ (ưu tiên hơn) dùng Ngưỡng cứng (c) Độ gói kết nối WAN (a), Độ trễ kết nối WAN (b), THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG 9 10 13 14 15 16 18 24 27 28 29 35 39 42 43 44 45 Lưu hành nội 68 WAN3 Latency: [15, 15, 14, 14, 13] >> Average Latency = 14 >> With Latency Threshold is 24 => selected path is WAN: After 105 seconds : WAN1 Latency: [19, 19, 20, 19, 19] >> Average Latency = 19 WAN2 Latency: [33, 34, 34, 33, 33] >> Average Latency = 33 WAN3 Latency: [13, 13, 13, 13, 13] >> Average Latency = 13 >> With Latency Threshold is 24 => selected path is WAN: After 110 seconds : WAN1 Latency: [19, 19, 19, 20, 19] >> Average Latency = 19 WAN2 Latency: [33, 33, 33, 33, 34] >> Average Latency = 33 WAN3 Latency: [13, 13, 13, 14, 14] >> Average Latency = 13 >> With Latency Threshold is 24 => selected path is WAN: After 115 seconds : WAN1 Latency: [19, 20, 19, 19, 19] >> Average Latency = 19 WAN2 Latency: [34, 33, 33, 33, 33] >> Average Latency = 33 WAN3 Latency: [14, 14, 14, 15, 15] >> Average Latency = 14 >> With Latency Threshold is 24 => selected path is WAN: After 120 seconds : WAN1 Latency: [20, 20, 19, 19, 20] >> Average Latency = 20 WAN2 Latency: [33, 34, 35, 34, 34] >> Average Latency = 34 WAN3 Latency: [15, 15, 15, 15, 16] >> Average Latency = 15 >> With Latency Threshold is 24 => selected path is WAN: After 125 seconds : WAN1 Latency: [20, 20, 20, 20, 20] >> Average Latency = 20 WAN2 Latency: [34, 34, 35, 34, 34] >> Average Latency = 34 WAN3 Latency: [16, 15, 14, 14, 15] >> Average Latency = 15 >> With Latency Threshold is 24 => selected path is WAN: After 130 seconds : WAN1 Latency: [21, 21, 20, 19, 19] >> Average Latency = 20 WAN2 Latency: [33, 33, 34, 33, 35] >> Average Latency = 34 WAN3 Latency: [15, 15, 15, 15, 15] >> Average Latency = 15 >> With Latency Threshold is 24 => selected path is WAN: After 135 seconds : WAN1 Latency: [20, 20, 20, 20, 20] >> Average Latency = 20 WAN2 Latency: [34, 34, 34, 34, 34] >> Average Latency = 34 WAN3 Latency: [15, 15, 15, 14, 14] >> Average Latency = 15 >> With Latency Threshold is 24 => selected path is WAN: After 140 seconds : WAN1 Latency: [21, 20, 20, 20, 19] >> Average Latency = 20 WAN2 Latency: [33, 34, 35, 34, 34] >> Average Latency = 34 THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Lưu hành nội 69 WAN3 Latency: [14, 15, 15, 15, 14] >> Average Latency = 15 >> With Latency Threshold is 24 => selected path is WAN: After 145 seconds : WAN1 Latency: [19, 19, 19, 20, 20] >> Average Latency = 19 WAN2 Latency: [34, 34, 34, 34, 35] >> Average Latency = 34 WAN3 Latency: [13, 13, 14, 15, 15] >> Average Latency = 14 >> With Latency Threshold is 24 => selected path is WAN: After 150 seconds : WAN1 Latency: [20, 19, 20, 19, 19] >> Average Latency = 19 WAN2 Latency: [34, 34, 33, 34, 35] >> Average Latency = 34 WAN3 Latency: [14, 14, 15, 15, 15] >> Average Latency = 15 >> With Latency Threshold is 24 => selected path is WAN: Completed! - Execution time : 175.93007898330688 s - Log file : result_hardthresholding_latency_20220416_02h53m18.csv C – Python Code dự đoán lưu lượng theo mơ hình SARIMA import warnings import itertools import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('fivethirtyeight') from pandas import read_csv # Input data series = read_csv('data/customer_vnpt_day16to24_thang3_hourly.csv') series.index = pd.to_datetime(series['TIME']) series.drop(columns='TIME',inplace=True) series.plot(figsize=(15, 6)) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Throughput (Mb/s)') plt.title('Input data by hourly') plt.show() from pylab import rcParams rcParams['figure.figsize'] = 18, decomposition = sm.tsa.seasonal_decompose(series, model='additive') fig = decomposition.plot() plt.show() # Define the p, d and q parameters to take any value between and p = d = q = range(0, 2) THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Lưu hành nội 70 # Generate all different combinations of p, q and q triplets pdq = list(itertools.product(p, d, q)) # Generate all different combinations of seasonal p, q and q triplets seasonal_pdq = [(x[0], x[1], x[2], 24) for x in list(itertools.product(p, d, q))] warnings.filterwarnings("ignore") # specify to ignore warning messages AIC = [] SARIMAX_model = [] for param in pdq: for param_seasonal in seasonal_pdq: try: mod = sm.tsa.statespace.SARIMAX(series, order=param, seasonal_order=param_seasonal, enforce_stationarity=False, enforce_invertibility=False) results = mod.fit(disp=0) print('ARIMA{}x{} - AIC:{}'.format(param, param_seasonal, results.aic)) AIC.append(results.aic) SARIMAX_model.append([param, param_seasonal]) except: continue print('The smallest AIC is {} for model SARIMAX{}x{}'.format(min(AIC), SARIMAX_model[AIC.index(min(AIC))][0],SARIMAX_model[AIC.index(min(AIC))][1])) mod = sm.tsa.statespace.SARIMAX(series, order=SARIMAX_model[AIC.index(min(AIC))][0], seasonal_order=SARIMAX_model[AIC.index(min(AIC))][1], enforce_stationarity=False, enforce_invertibility=False) results = mod.fit(disp=0) print(results.summary().tables[1]) results.plot_diagnostics(figsize=(15, 12)) plt.show() # This step consists in comparing the true values with the forecast predictions pred = results.get_prediction(start=pd.to_datetime('2022-03-23'), dynamic=False) pred_ci = pred.conf_int() ax = series['2022':].plot(label='observed') pred.predicted_mean.plot(ax=ax, label='Forecast', alpha=.7) #plt.show() ax.fill_between(pred_ci.index, pred_ci.iloc[:, 0], pred_ci.iloc[:, 1], color='k', alpha=.2) ax.set_xlabel('Date') ax.set_ylabel('Throughput (Mb/s)') plt.legend() plt.show() from math import sqrt from sklearn.metrics import mean_squared_error THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Lưu hành nội 71 series_forecasted = pred.predicted_mean series_truth = series['2022-03-23':] mse = mean_squared_error(series_truth, series_forecasted) rmse = sqrt(mse) print('The Mean Squared Error of our forecasts is {}'.format(round(mse, 2))) print('The Root Mean Squared Error of our forecasts is {}'.format(round(rmse, 2))) # Get forecast 96 steps ahead in future (4 days) pred_uc = results.get_forecast(steps=96) plt.rcParams['figure.figsize'] = [15, 8] plt.plot(pred_uc.predicted_mean,color='r', alpha=.6) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Throughput (Mb/s)') plt.title('Prediction') plt.show() #Get confidence intervals of forecasts pred_ci = pred_uc.conf_int() ax = series.plot(label='observed', figsize=(15, 12)) pred_uc.predicted_mean.plot(ax=ax, label='Forecast') ax.fill_between(pred_ci.index, pred_ci.iloc[:, 0], pred_ci.iloc[:, 1], color='k', alpha=.25) ax.set_xlabel('Date') ax.set_ylabel('Throughput (Mb/s)') plt.legend() plt.show() THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Lưu hành nội 72 THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Lưu hành nội 73 THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Lưu hành nội 74 THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Lưu hành nội 75 THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Lưu hành nội 76 THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Lưu hành nội 77 THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Lưu hành nội 78 THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Lưu hành nội 79 THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Lưu hành nội 80 THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Lưu hành nội 81 THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Lưu hành nội 82 THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Lưu hành nội ... ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - VÕ NGỌC TIẾN SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ SD-WAN ĐỂ CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG TRUYỀN TẢI TRONG HỆ THỐNG MẠNG THẾ HỆ MỚI Chuyên ngành : Kỹ Thuật Điện Tử Mã số: 8520203 LUẬN... NẴNG Lưu hành nội LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan đề tài ? ?Sử Dụng Công Nghệ SD-WAN Để Cải Thiện Chất Lượng Truyền Tải Trong Hệ Thống Mạng Thế Hệ Mới? ?? thực hướng dẫn trực tiếp thầy TS Tăng Anh Tuấn... TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Lưu hành nội SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ SD-WAN ĐỂ CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG TRUYỀN TẢI TRONG HỆ THỐNG MẠNG THẾ HỆ MỚI Học viên: Võ Ngọc Tiến Chuyên ngành: Kỹ thuật điện