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J-GLOBAL ID：201802228084615737   整理番号：18A1810160

故障予測に基づく光クラウドネットワークのための積極的回復戦略【JST・京大機械翻訳】

A Proactive Restoration Strategy for Optical Cloud Networks Based on Failure Predictions

著者 (6件)： Natalino Carlos (Optical Networks Laboratory (ONLab), KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden) ,  Coelho Frederico (Federal University of Minas Gerais (UFMG), Belo Horizonte, Brazil) ,  Lacerda Gustavo (Federal University of Minas Gerais (UFMG), Belo Horizonte, Brazil) ,  Braga Antonio (Federal University of Minas Gerais (UFMG), Belo Horizonte, Brazil) ,  Wosinska Lena (Optical Networks Laboratory (ONLab), KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden) ,  Monti Paolo (Optical Networks Laboratory (ONLab), KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICTON  ページ： 1-5  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 異常検出/予測に基づく故障予測は,機械学習技術の導入により現実になっている。オーケレーション層は,この新しい特徴に対して,失敗することについての要素を横断することを見出す可能性のあるクラウドサービスを積極的に再構成することができる。結果として,クラウドサービス中断の数は,クラウドサービスアベイラビリティに関して有益な効果によって減少することができた。上記の直感に基づいて,本論文は,実際の故障が起こる前に,脆弱なクラウドサービスを再構成することができる光クラウドネットワーク(すなわち,予測された故障が起こる場合に破壊されるもの)に対するオーケレーション戦略を提示した。シミュレーション結果は,単一リンク故障シナリオにより,積極的回復が再配置されなければならない97%未満のクラウドサービスをもたらすことを実証した。この結果は,特に低負荷条件において,クラウドサービスアベイラビリティに関してかなりの利益をもたらす。また,これらの改善は,クラウドサービスブロッキング確率性能においてほとんど増加せず,すなわち,資源効率は影響を受けないことを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測 ,  *ネットワーク ,  再構成 ,  シミュレーション ,  呼損率
準シソーラス用語： 資源効率 ,  再配列 ,  リンク故障 ,  脆弱性 ,  クラウドサービス ,  機械学習技術 ,  異常検出 ,  *故障予知 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 故障予測 ,  クラウド ,  回復 ,  戦略