Uma Arquitetura de Co-orquestração SDN e Aprendizado Federado para Seleção Adaptativa de Clientes - Oliveira, João Victor de; Queiroga, Cândido de; Matos, Fernando (Anais do Workshop de Gerência e Operação de Redes e Serviços (WGRS); 2026: Anais do XXXI Workshop de Gerência e Operação de Redes e Serviços, 2026)
Embora promissor, o desempenho do Aprendizado Federado (FL) é diretamente impactado pela infraestrutura de rede subjacente. Em cenários de congestionamento, a ausência de gerenciamento proativo de tráfego e de critérios objetivos de seleção de clientes pode elevar o tempo de convergência e comprometer a qualidade do treinamento. Assim, este trabalho propõe e avalia uma arquitetura que integra Redes Definidas por Software (SDN) ao processo de FL, estabelecendo um ciclo de co-orquestração, onde um orquestrador SDN monitora continuamente o estado da rede, aplica reencaminhamento proativo de fluxos e expõe métricas em tempo real para a seleção adaptativa de clientes — baseada em qualidade do modelo local e condições de rede. A avaliação foi conduzida em topologia hierárquica emulada com 14 switches OpenFlow, treinando modelos XGBoost sobre os datasets Epsilon, HIGGS e MNIST. A arquitetura reduziu o tempo de execução das rodadas em aproximadamente 45–58% (variando conforme o dataset) sem degradação estatisticamente significativa nas métricas de qualidade — evidenciando que a co-orquestração entre controle de rede e seleção de clientes cria um ciclo virtuoso capaz de acelerar o FL sem comprometer sua eficácia preditiva.