Fugu-MT 論文翻訳(概要): CausalSim: Toward a Causal Data-Driven Simulator for Network Protocols

論文の概要: CausalSim: Toward a Causal Data-Driven Simulator for Network Protocols

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01811v1
Date: Wed, 5 Jan 2022 20:45:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-07 13:50:56.042233
Title: CausalSim: Toward a Causal Data-Driven Simulator for Network Protocols
Title（参考訳）: CausalSim: ネットワークプロトコルのための因果データ駆動シミュレータを目指して
Authors: Abdullah Alomar, Pouya Hamadanian, Arash Nasr-Esfahany, Anish Agarwal, Mohammad Alizadeh, Devavrat Shah
Abstract要約: CausalSimは、ネットワークプロトコルのためのデータ駆動シミュレータである。一連のプロトコルの下で最初のRCTからトレースを使用して因果ネットワークモデルを学ぶ。すると、同じトレース上の任意のプロトコルをシミュレートして、偽造予測を行うことができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.879243716437692
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Evaluating the real-world performance of network protocols is challenging. Randomized control trials (RCT) are expensive and inaccessible to most researchers, while expert-designed simulators fail to capture complex behaviors in real networks. We present CausalSim, a data-driven simulator for network protocols that addresses this challenge. Learning network behavior from observational data is complicated due to the bias introduced by the protocols used during data collection. CausalSim uses traces from an initial RCT under a set of protocols to learn a causal network model, effectively removing the biases present in the data. Using this model, CausalSim can then simulate any protocol over the same traces (i.e., for counterfactual predictions). Key to CausalSim is the novel use of adversarial neural network training that exploits distributional invariances that are present due to the training data coming from an RCT. Our extensive evaluation of CausalSim on both real and synthetic datasets and two use cases, including more than nine months of real data from the Puffer video streaming system, shows that it provides accurate counterfactual predictions, reducing prediction error by 44% and 53% on average compared to expert-designed and standard supervised learning baselines.
Abstract（参考訳）: ネットワークプロトコルの実際の性能を評価することは難しい。ランダム化制御試験(RCT)は、多くの研究者にとって高価でアクセスできないが、専門家が設計したシミュレータは実際のネットワークで複雑な振る舞いを捉えることができない。この課題に対処するネットワークプロトコルのためのデータ駆動シミュレータCausalSimを提案する。観測データからネットワーク行動を学ぶのは、データ収集に使用されるプロトコルがもたらすバイアスのため複雑である。 CausalSimは、一連のプロトコルの下で初期RTTからのトレースを使用して因果ネットワークモデルを学び、データに存在するバイアスを効果的に除去する。このモデルを用いて、CausalSimは任意のプロトコルを同じトレース上でシミュレートすることができる。 CausalSimの鍵となるのは、RCTから得られるトレーニングデータによって存在する分散不変性を活用する、対向ニューラルネットワークトレーニングの新たな使用である。実データと合成データの両方に対するCausalSimの広範な評価と、Pufferビデオストリーミングシステムからの9ヶ月以上の実際のデータを含む2つのユースケースにより、正確な偽造予測を提供し、専門家が設計した標準教師付き学習ベースラインと比較して平均44%と53%の予測誤差を低減した。

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