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J-GLOBAL ID：202002271253432080   整理番号：20A0831511

ソフトウェア定義ネットワーキングへのロバストネットワークトラフィックモデリングアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Robust Network Traffic Modeling Approach to Software Defined Networking

著者 (3件)： Huo Liuwei (NEU) ,  Jiang Dingde (UESTC) ,  Song Houbing (Embry-Riddle Aeronautical University, Daytona Beach)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： GLOBECOM  ページ： 1-6  発行年： 2019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： ソフトウェア定義ネットワーク(SDN)アーキテクチャは,モノのインターネット(IoT)ネットワークの柔軟性とスケーラビリティ要求を満たす。大量のIoTデータを伝送し,IoTネットワークを通して交換した。しかしながら,IoTの多くのサービスは待ち時間と帯域幅に敏感であり,したがって,IoTにおけるネットワークトラフィックモデルと測定は異なるレガシーネットワークである。本論文では,ロバストなネットワークトラフィックモデリング手法を提案し,それを用いてIoTにおけるネットワークトラヒックを推定した。低いオーバーヘッドと高い精度による測定結果を得るために,著者らはノイズによってライナ機能としてネットワークトラフィックをモデル化した。次に,著者らは,流れの粗粒トラフィックとリンクの細粒交通の統計を収集して,流れの粗粒測定によってネットワークトラフィックを予測するために,ロバストネットワークトラフィックモデルを使用した。推定結果を最適化するために,推定誤差を低減する最適化関数を提案した。最適化関数はNP困難問題であるので,著者らは,微粒子測定の最適解を得るために発見的アルゴリズムを使用した。最後に,提案した測定方式を検証するためにいくつかのシミュレーションを行った。シミュレーション結果は,著者らの方式が実行可能で効果的であることを示した。Copyright 2020 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： *ネットワーク ,  シミュレーション ,  計算機アーキテクチャ ,  交通モデル ,  柔軟性 ,  微粒子 ,  待ち時間 ,  雑音 ,  NP困難 ,  *ロバスト性 ,  最適化 ,  帯域幅
準シソーラス用語： 最適解 ,  オーバヘッド ,  モノのインターネット , 【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 (2件)： ソフトウェア定義ネットワーキング ,  ロバ