La clasificación del tráfico juega un papel esencial en la seguridad y gestión de redes; por lo tanto, estudiar el tráfico en tecnologías emergentes puede ser útil de muchas maneras. Puede ayudar a solucionar problemas, priorizar tráfico específico para ofrecer un mejor rendimiento, detectar anomalías en una etapa temprana, etc. En este trabajo, nuestro objetivo es proponer un método eficiente de aprendizaje automático para la clasificación del tráfico en una plataforma SDN/nube. La clasificación del tráfico en SDN permite gestionar flujos teniendo en cuenta los requisitos de la aplicación, lo que conduce a una mejora en la calidad de servicio. Después de implementar nuestras pruebas en un entorno de nube/SDN, el método que propusimos demostró que los algoritmos supervisados utilizados (Naive Bayes, SVM (SMO), Random Forest, C4.5 (J48)) dieron resultados prometedores de hasta un 97% al utilizar las características estudiadas y más del 95% al utilizar las características generadas.