論文の概要: Dynamic Graph Neural Network for Traffic Forecasting in Wide Area
Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.12767v1
- Date: Fri, 28 Aug 2020 17:47:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-24 01:57:54.811042
- Title: Dynamic Graph Neural Network for Traffic Forecasting in Wide Area
Networks
- Title（参考訳）: 広域ネットワークにおける交通予測のための動的グラフニューラルネットワーク
- Authors: Tanwi Mallick, Mariam Kiran, Bashir Mohammed, Prasanna Balaprakash
- Abstract要約: 我々は,マルチステップネットワークトラフィック予測のための非自動グラフベースニューラルネットワークを開発した。
我々は,米国エネルギー省の専用科学ネットワークESnetの実際のトラフィックに対するアプローチの有効性を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0934800950965335
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Wide area networking infrastructures (WANs), particularly science and
research WANs, are the backbone for moving large volumes of scientific data
between experimental facilities and data centers. With demands growing at
exponential rates, these networks are struggling to cope with large data
volumes, real-time responses, and overall network performance. Network
operators are increasingly looking for innovative ways to manage the limited
underlying network resources. Forecasting network traffic is a critical
capability for proactive resource management, congestion mitigation, and
dedicated transfer provisioning. To this end, we propose a nonautoregressive
graph-based neural network for multistep network traffic forecasting.
Specifically, we develop a dynamic variant of diffusion convolutional recurrent
neural networks to forecast traffic in research WANs. We evaluate the efficacy
of our approach on real traffic from ESnet, the U.S. Department of Energy's
dedicated science network. Our results show that compared to classical
forecasting methods, our approach explicitly learns the dynamic nature of
spatiotemporal traffic patterns, showing significant improvements in
forecasting accuracy. Our technique can surpass existing statistical and deep
learning approaches by achieving approximately 20% mean absolute percentage
error for multiple hours of forecasts despite dynamic network traffic settings.
- Abstract（参考訳）: 広域ネットワーク基盤(WAN)、特に科学と研究のWANは、実験施設とデータセンターの間で大量の科学データを移動するためのバックボーンである。
需要が指数関数的に増加する中、これらのネットワークは大規模データ量、リアルタイム応答、ネットワーク全体のパフォーマンスに苦戦している。
ネットワークオペレーターは、限られたネットワークリソースを管理する革新的な方法を探している。
ネットワークトラフィックの予測は、アクティブなリソース管理、混雑緩和、専用の転送プロビジョニングにとって重要な機能である。
そこで本研究では,多段階ネットワークトラフィック予測のための非回帰グラフ型ニューラルネットワークを提案する。
具体的には, 拡散畳み込みリカレントニューラルネットワークの動的変種を開発し, 研究WANのトラフィックを予測する。
我々は,米国エネルギー省の専用科学ネットワークESnetの実際のトラフィックに対するアプローチの有効性を評価する。
その結果,従来の予測手法と比較して,時空間的トラヒックパターンの動的性質を明示的に学習し,予測精度に大きな改善が見られた。
本手法は,ネットワークトラフィックの動的設定に拘わらず,複数時間の予測において,約20%の平均絶対誤差を達成し,既存の統計的・深層学習手法を超えることができる。
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