Extending RouteNet to model more complex networking scenarios
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/335301
Tipus de documentProjecte Final de Màster Oficial
Data2020-01
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Recently, a Graph Neural Network (GNN) model called RouteNet was proposed as a
method to estimate end-to-end computer network performance metrics (e.g. delay,
jitter, packet loss rate) given information about topology, routing con guration,
and tra c demands of the network. RouteNet achieves an accuracy comparable to
packet-level simulators but at a fraction of their computational cost. In spite of
its success in making accurate estimations and generalizing to unseen topologies, it
does not take into account all the complex particularities of real computer networks.
One of the simplifying assumptions that RouteNet makes is to assume that all nodes
(forwarding devices) in the network have the same characteristics. In this thesis,
we propose a new architecture that allows to introduce the concept of node into
RouteNet and support the modelling of di erent forwarding device features. To
assess the validity of the new architecture we build a data set composed of network
scenarios where nodes have di erent queue sizes, and then we use it to train and
evaluate the proposed model. Our solution constitutes one step forward towards
building more realistic network models that can be used to optimize and manage
real-world computer networks.
MatèriesNeural networks (Computer science), Machine learning, Graph theory, Xarxes neuronals (Informàtica), Aprenentatge automàtic, Grafs, Teoria de
TitulacióMÀSTER UNIVERSITARI EN INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL (Pla 2017)
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
147835.pdf | 1,590Mb | Visualitza/Obre |