Розглянуто методи балансування навантаження в мережах на основі технологій Software-Defined Networking та Network Functions Virtualization, які є важливими для забезпечення ефективності, масштабованості та адаптивності сучасних мереж. Описано ключові виклики, з якими стикаються ці технології, такі як динамічність і непередбачуваність трафіку, оптимізація ресурсів, енергоефективність, а також інтеграція інтелектуальних алгоритмів для прогнозування навантаження і зменшення енергоспоживання. У дослідженні представлено порівняння різних методів балансування навантаження, включаючи централізоване та дистрибутивне управління трафіком, а також використання віртуальних балансувальників і адаптивних алгоритмів переспрямування трафіку. Особливу увагу приділено аналізу впливу цих методів на пропускну здатність, затримки, втрати пакетів і енергоефективність у різних умовах трафіку. Розглянуто роль машинного навчання в оптимізації процесів балансування навантаження, а також можливості інтеграції SoftwareDefined Networking та Network Functions Virtualization у гібридні мережі. Згідно з результатами дослідження, використання методів балансування на основі Software-Defined Networking/Network Functions Virtualization дозволяє значно підвищити ефективність мереж, зменшити затримки та збільшити пропускну здатність, при цьому знижуючи енергоспоживання в умовах високих навантажень.