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J-GLOBAL ID：201702235928247272   整理番号：17A2006487

ソフトウェアは限定された進化的最適観測行列を用いたネットワーク推論【Powered by NICT】

Software defined network inference with evolutionary optimal observation matrices

著者 (6件)： Malboubi Mehdi (Department of Electrical and Computer Engineering, University of California, Davis, CA, USA) ,  Gong Yanlei (University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Yang Zijun (University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Wang Xiong (University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Chuah Chen-Nee (Department of Electrical and Computer Engineering, University of California, Davis, CA, USA) ,  Sharma Puneet (Hewlett-Packard (HP) Labs, Palo Alto, CA, USA)
資料名： Computer Networks  (Computer Networks)
巻： 129  号： P1  ページ： 93-104  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0360B  ISSN： 1389-1286  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ネットワーク管理のための重要な要件は,関連するネットワーク特性の正確で信頼性のあるモニタリングである。今日の大規模ネットワークでは,ネットワーク計測資源の不足とこのが課すハード制約のために困難な課題である。SNIPERと呼ばれる,それは行列補完(MC)法を用いて最良の達成可能な推定精度をもたらすことを最適観察や測定マトリックスを設計するために,ソフトウェア定義ネットワーキング(SDN)により提供された柔軟性を利用する新しいフレームワークを提案した。大規模最適観測行列を設計する際の複雑さに対処するために,最適化目的関数として極限推定精度を直接標的する進化的最適化アルゴリズム(EOA)を用いた。異なるネットワークトポロジーとフローサイズと遅延推定のための二つの主要な応用を考慮して合成と実際のネットワーク計測トレースを用いたSNIPERの性能を評価した。著者らの結果は,SNIPERは硬質資源制約下でのネットワーク性能測定に適用できることを示した。例えば,ハーバード網[1--]の全てのフロー経路遅延の8.8%のみを測定することにより,混雑した経路は0.94の確率で検出することができた。提案フレームワークの実現可能性を実証するために,著者らはMininetにおけるSNIPERのプロトタイプを実装した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： プロトタイプ ,  ネットワーク管理 ,  *ネットワーク ,  *ソフトウェア ,  最適化 ,  目的関数 ,  アルゴリズム ,  柔軟性 ,  信頼性 ,  ネットワーク構造
準シソーラス用語： ネットワーキング ,  性能測定 ,  ネットワークトポロジー ,  推定精度 ,  行列補完 ,  大規模ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 受動的および能動的ネットワーク測定 ,  ネットワーク推論 ,  行列完備化 ,  ソフトウェア定義されたネットワーキング

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： ソフトウェア ,  進化 ,  観測 ,  行列 ,  推論