介绍了SDN的起源与发展，分析了基于OpenFlow的SDN体系结构和关键技术，从SDN体系结构的设计和SDN的相关应用两方面阐述了SDN的研究现状，最后分析了SDN面临的挑战以及发展趋势。

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在当今瞬息万变的世界中，即插即用软件和硬件的趋势正在增加，并且由于云正在接管市场，因此由于互联网上的声音很大并且使应用程序或硬件实时连接并且具有高使用带宽消耗应用程序和硬件实时更新数据的设施或功能。 因此，高可用性和实时数据处理为在网络管理中引入新概念软件定义网络 (SDN) 铺平了道路。 SDN旨在遏制传统网络的挑战。 在本文中，我们讨论了软件定义网络的优势和挑战，以及如何用这个概念解决它们，以及它的可扩展性和可靠性。

在新系统和小工具的实施和创新方面，世界正在高速发展。 3G和4G网络目前支持无线网络通信。 然而，由于解决了该问题，网络被认为是慢的并且不能接收信号或向各个区域的数据传输。 本文将分析5G（第五代）网络中软件定义网络（SDN）的使用，该网络可以更快，更可靠。 此外，在移动IP中，在发送节点和接收节点之间存在三角测量问题，以及在针对移动节点的切换期间的等待时间问题，这导致网络中的巨大负担。 通过为核心和无线电网络开发的云计算和虚拟化生态系统，SDN OpenFlow似乎是确定移动设备之间信号流的无缝解决方案。 关于使用5G蜂窝网络部署SDN OpenFlow的研究很多。 当前的文件执行基准测试是实现5G蜂窝网络SDN OpenFlow的可行性需求。 切换机制会影响蜂窝网络所需的可扩展性，并且仿真结果可以进一步用于5G网络的部署。

波塞冬 软件定义的网络态势感知 波塞冬始于两个IQT Labs： 和。 该项目的目标是探索一种方法，以更好地识别给定（计算机）网络上的节点并了解它们在做什么。 该项目利用软件定义网络和机器学习来自动捕获网络流量，从流量中提取相关特征，通过经过训练的模型进行分类，传达结果，并提供采取进一步行动的机制。 尽管该项目最有效地利用了现代SDN，但它的部分内容仍可以与数据包捕获（pcap）文件一起使用。 目录 背景 波塞冬（Poseidon）项目最初是作为一项实验来测试，以测试利用SDN和机器学习技术检测异常网络行为的优点。 （请阅读下面链接的我们的，以了解其多年背景）。尽管这个长期目标仍然存在，但不幸的现实是，用于ML训练的丰富，标签化，公共和MODERN网络数据集的状态非常差。 我们的实验室正在努力提高网络训练集的可用性，但是在短期内，该项目仍将重点放在1）提高识别节点IS的准确性（基于捕获的IP标头数据）和2）将Poseidon开发为“利用”以容纳其他使用案例的机器学习技术。 （阅读：不只是我们的！） 先决条件 -Poseidon和相关组件在Docker之上运行，因此了解基础知识对于

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