Метод забезпечення відмовостійкості багатоканальної мережі шляхом балансування навантаження та динамічного перемикання маршрутів
DOI:
https://doi.org/10.33216/1998-7927-2026-304-6-115-120Ключові слова:
багатоканальна мережа, балансування навантаження, безперервність, відмовостійкість, динамічне перемикання маршрутівАнотація
У статті розглянуто задачу забезпечення відмовостійкості багатоканальних мереж для підвищення доступності мережевих сервісів і безперервності функціонування інформаційної інфраструктури. Актуальність дослідження зумовлена зростанням вимог до надійності корпоративних мереж, у яких відмова окремих каналів зв'язку, перевантаження мережі або погіршення якості з'єднання можуть призвести до порушення роботи критично важливих інформаційних ресурсів. У роботі запропоновано метод забезпечення відмовостійкості багатоканальної мережі, у якій балансування мережевих з'єднань між доступними WAN-каналами поєднано з динамічним перемиканням маршрутів залежно від їх доступності. Метод передбачає узгоджене використання маркування з'єднань і маршрутів, окремих таблиць маршрутизації та механізму автоматичного виключення недоступного каналу з подальшим перенаправленням трафіку через працездатні канали. Для проведення дослідження використано платформу VMware Workstation, у середовищі якої змодельовано віртуальну мережеву інфраструктуру з операційною системою MikroTik RouterOS Cloud Hosted Router. Побудована архітектура передбачає використання трьох незалежних WAN-каналів, технології Per Connection Classifier, засобів спеціалізованої підсистеми Mangle, окремих таблиць маршрутизації, механізмів трансляції мережевих адрес та автоматичного резервування каналів. Оцінку ефективності розробленого методу здійснено із застосуванням інструментів Ping, Tracert, SpeedTest та Wireshark, що дозволило дослідити коректність маршрутизації, стабільність передачі даних, пропускну здатність мережі, якість мережевого з'єднання. Результати проведеного моделювання продемонстрували відсутність втрат пакетів, рівномірний розподіл мережевого навантаження між доступними каналами зв'язку навіть за умов відмови одного з WAN-каналів завдяки автоматичному перенаправленню мережевого трафіку на резервні канали без необхідності ручного втручання адміністратора та з подальшим передаванням нових мережевих з'єднань через доступні канали. Запропонований метод може бути впроваджений під час побудови корпоративних мереж та інших інформаційно-комунікаційних систем, для яких критичними є доступність сервісів, надійність функціонування, відмовостійкість та безперервність передачі даних.
Посилання
1. Waqdan M., Louafi H., Mouhoub M. Security risk assessment in IoT environments: A taxonomy and survey // Computers & Security. 2025. Vol. 154.
2. Skarga-Bandurova I., Biloborodova T., Kjelstrup-Johnson K. R., Scheper T. V. O., Derkach M. Securing Tomorrow's Cities: Smart Infrastructure for Emergency Response, Crisis Management, and Defence // Sustainable, Innovative, and Intelligent Industries and Societies. Cham : Springer Nature Switzerland, 2026. P. 69–111.
3. Malyuta Y., Derkach M., Lobur T. Modeling a Fog Computing Network Architecture for Secure IoT Data Processing // Security of Infocommunication Systems and Internet of Things. 2025. Vol. 3, No. 2. Article 02017.
4. Petliak N., Klots Y., Karpinski M., Titova V., Tymoshchuk D. Hybrid system for detecting abnormal traffic in IoT // CEUR Workshop Proceedings. 2025. Vol. 4057. P. 21–36.
5. Ahmad S. K., Dixit M. Implementation of SD-WAN with Intelligent Traffic Steering and Load Balancing Based on SLA Metrics // International Journal of Engineering and Management Research. 2026. Vol. 16, No. 2. P. 98–105.
6. Fu C., Wang B., Wang W. Software-Defined Wide Area Networks (SD-WANs): A Survey // Electronics. 2024. Vol. 13, No. 15. Art. 3011.
7. Dou S., Guo Z. Path Programmability Recovery under Controller Failures for SD-WANs: Recent Advances and Future Research Challenges // IEEE Communications Magazine. 2024. Vol. 62, No. 11. P. 100–106.
8. Zagorodna N., Stadnyk M., Lypa B., Gavrylov M., Kozak R. Network Attack Detection Using Machine Learning Methods // Challenges to National Defence in Contemporary Geopolitical Situation. 2022. Vol. 1. P. 55–61.
9. Tymoshchuk D., Sverstiuk A., Klots Y., Petliak N., Titova V. An Explainable Artificial Intelligence Approach for Detecting Network Attacks // CEUR Workshop Proceedings. 2025. Vol. 4141. P. 38–51.
10. Cruvellier B., Jia D., Conan V., Jakllari G. Dynamic Load Balancing in SD-WAN with Deep Reinforcement Learning // GLOBECOM 2025 – IEEE Global Communications Conference. 2025. P. 4053–4058.
11. Mishko O., Matiuk D., Derkach M. Security of Remote IoT System Management by Integrating Firewall Configuration into Tunneled Traffic // Scientific Journal of TNTU. 2024. Vol. 115, No. 3. P. 122–129.
12. Lypa B., Horyn I., Zagorodna N., Tymoshchuk D., Lechachenko T. Comparison of Feature Extraction Tools for Network Traffic Data // CEUR Workshop Proceedings. 2024. Vol. 3896. P. 1–11.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.