Attualmente la crescente domanda di connettività unita all'aumento esponenziale del traffico dati presenta sfide significative per le reti WiFi tra cui la gestione della qualità del servizio e il bilanciamento del carico. Questi problemi sono aggravati dall'evoluzione tecnologica e dall'integrazione di sistemi come l'Intelligenza Artificiale e l'IoT che generano volumi di dati che le infrastrutture attuali non sono in grado di gestire in modo efficiente; questo progetto ha avuto l'obiettivo di progettare un sistema basato su un ambiente SDN che utilizzando il controller Ryu ha integrato algoritmi di QoS e di bilanciamento del carico negli switch SDN supportati da tecniche di machine learning. La metodologia applicata comprendeva l'analisi la progettazione l'implementazione la valutazione e l'ottimizzazione attraverso simulazioni e test in diversi scenari controllati; tra i risultati attesi il sistema ha migliorato aspetti quali la distribuzione del traffico la riduzione della latenza la perdita di pacchetti e altre risorse di rete garantendo una migliore esperienza utente e una maggiore efficienza nel funzionamento delle reti a fronte di una domanda crescente.
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