論文の概要: Tomography Based Learning for Load Distribution through Opaque Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.09521v1
- Date: Sat, 18 Jul 2020 21:52:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-09 06:09:10.900086
- Title: Tomography Based Learning for Load Distribution through Opaque Networks
- Title（参考訳）: トモグラフィに基づく不透明ネットワークによる負荷分散学習
- Authors: Shenghe Xu, Murali Kodialam, T.V. Lakshman and Shivendra S. Panwar
- Abstract要約: オーバー・ザ・トップ(OTT)サービスプロバイダにとって重要なタスクは、遅延を最小限に抑えるため、ネットワークを通してトラフィックを送信することだ。
この問題は、トラフィックがブラックボックスネットワークに入る一連の入力をトラフィックソースが選択できる一般的な設定で検討する。
この問題を解決するための主要な技術的課題は、問題の高次元性と、ネットワークに固有の制約を扱うことである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.923523030849836
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Applications such as virtual reality and online gaming require low delays for
acceptable user experience. A key task for over-the-top (OTT) service providers
who provide these applications is sending traffic through the networks to
minimize delays. OTT traffic is typically generated from multiple data centers
which are multi-homed to several network ingresses. However, information about
the path characteristics of the underlying network from the ingresses to
destinations is not explicitly available to OTT services. These can only be
inferred from external probing. In this paper, we combine network tomography
with machine learning to minimize delays. We consider this problem in a general
setting where traffic sources can choose a set of ingresses through which their
traffic enter a black box network. The problem in this setting can be viewed as
a reinforcement learning problem with constraints on a continuous action space,
which to the best of our knowledge have not been investigated by the machine
learning community. Key technical challenges to solving this problem include
the high dimensionality of the problem and handling constraints that are
intrinsic to networks. Evaluation results show that our methods achieve up to
60% delay reductions in comparison to standard heuristics. Moreover, the
methods we develop can be used in a centralized manner or in a distributed
manner by multiple independent agents.
- Abstract（参考訳）: 仮想現実やオンラインゲームのようなアプリケーションでは、受け入れ可能なユーザエクスペリエンスのために遅延が少ない。
これらのアプリケーションを提供するサービスプロバイダにとって重要なタスクは、遅延を最小限に抑えるためにネットワークを通してトラフィックを送信することです。
OTTトラフィックは通常、複数のデータセンターから発生し、複数のネットワークイングレスにマルチホームされる。
しかし,OTTサービスでは,入力側から宛先までのネットワークの経路特性は明確に把握できない。
これらは外部の探索からのみ推測できる。
本稿では,ネットワークトモグラフィと機械学習を組み合わせて遅延を最小限に抑える。
我々は、トラフィックソースがトラフィックがブラックボックスネットワークに入る一連の入力を選択できる一般的な設定でこの問題を考える。
この設定の問題は、連続的なアクション空間に制約のある強化学習問題と見なすことができ、機械学習コミュニティでは、我々の知識の最良の部分は調査されていない。
この問題を解決する上での鍵となる技術的課題は、問題の高次元化とネットワーク固有の制約の扱いである。
評価の結果,本手法は標準ヒューリスティックと比較して最大60%の遅延低減を達成した。
さらに,本手法は,複数の独立エージェントが集中的に,あるいは分散的に使用することができる。
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