基于离线的机器学习的动态路由算法在CDN网络中的运用

摘要

随着互联网流量的快速增长和用户体验需求的不断提高，内容分发网络（CDN）在现代网络架构中发挥着
关键作用。动态路由算法作为优化 CDN性能的核心技术之一，对提升数据传输效率和网络可靠性具有重要意义。本
文研究了基于离线机器学习技术的动态路由算法在 CDN网络中的应用，重点探讨了数据的收集、清洗、整理和训练
输入过程，以及如何利用机器学习模型对 CDN路由决策进行优化。通过引入一种新型的离线学习算法，该算法能够
对历史流量数据和网络状态进行高效建模，从而在路由策略中实现动态调整和全局优化。研究结果表明，基于离线
学习的动态路由算法不仅能够提升 CDN网络的服务质量，还能显著降低网络延迟和数据丢失率，为未来大规模内容
分发提供了重要的技术支撑。