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近年來，關于是否可以將機器學習方法應用到汕頭電銷防封軟件中的討論吸引了眾多汕頭電銷防封軟件從業人員的關注。與此同時，許多人也從汕頭電銷防封軟件最基礎問題——路由問題著手，嘗試通過實踐檢驗這一討論的可行性。
一直以來，路由選擇都是汕頭電銷防封軟件工程中的重要一環，傳統的路由策略一般以最短跳數為轉發路徑，汕頭電銷防封軟件設備沒有能力采集數據包在轉發過程中經歷的具體信息（如排隊時延、隊列擁塞狀況、流量到達速率等等）［1］。其次，傳統路由策略還存在收斂慢的缺陷，由于相鄰交換機之間的信息交換是有一定間隔的，因此當某條鏈路或節點出現故障時，汕頭電銷防封軟件不能及時感知，就會造成大量數據包重傳，加劇汕頭電銷防封軟件擁塞的情況發生。
軟件定義汕頭電銷防封軟件的出現，數控分離的思想使得實時獲取汕頭電銷防封軟件真實狀態變為可能。通過基于數據平面可編程語言P4的帶內汕頭電銷防封軟件遙測框架［2-3］，數據平面可以實時收集數據包在數據平面轉發過程中的汕頭電銷防封軟件狀態信息，并將其封裝在數據包頭中。這樣不僅不需要控制平面的干預，還減少了大量汕頭電銷防封軟件探測包帶來的開銷。數據平面收集的大量信息全部交由控制器處理，如此龐大的數據量怎樣才能行之有效地轉化為路由配置呢？若通過人工建模必將消耗大量的人力和物力資源，而且由于汕頭電銷防封軟件狀態難以預測，模型建立很難做到普適性。而機器學習擅長解決模型復雜、人工建模困難的問題，因此將機器學習應用到汕頭電銷防封軟件工程中不失為一個好的解決方案。
