論文の概要: DOTE: Rethinking (Predictive) WAN Traffic Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00735v1
• Date: Wed, 1 Mar 2023 18:50:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-02 13:34:12.781450
• Title: DOTE: Rethinking (Predictive) WAN Traffic Engineering
• Title（参考訳）: DOTE:(予測的な)WANトラフィックエンジニアリングの再考
• Authors: Yarin Perry (1), Felipe Vieira Frujeri (2), Chaim Hoch (1), Srikanth Kandula (2), Ishai Menache (2), Michael Schapira (1), Aviv Tamar (3) ((1) Hebrew University of Jerusalem, (2) Microsoft Research, (3) Technion)
• Abstract要約: 本稿では,交通需要に関する歴史的データのみを用いて,広域ネットワーク(WAN)における交通工学の新しい設計点を提案する。 最適化を利用する本手法は、よく研究された理論モデルにおいて、大域的最適に確実に収束する。 実世界のトラフィックとネットワークトポロジに関する実証的な評価は、我々のアプローチのTE品質が(実現不可能な)オラクルの品質とほぼ一致し、これまで提案されていたアプローチよりも優れており、ランタイムを大幅に低下させています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0784736928162042
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We explore a new design point for traffic engineering on wide-area networks (WANs): directly optimizing traffic flow on the WAN using only historical data about traffic demands. Doing so obviates the need to explicitly estimate, or predict, future demands. Our method, which utilizes stochastic optimization, provably converges to the global optimum in well-studied theoretical models. We employ deep learning to scale to large WANs and real-world traffic. Our extensive empirical evaluation on real-world traffic and network topologies establishes that our approach's TE quality almost matches that of an (infeasible) omniscient oracle, outperforming previously proposed approaches, and also substantially lowers runtimes.
• Abstract（参考訳）: 広域ネットワーク(WAN)における交通工学の新しい設計点について検討し,交通需要に関する履歴データのみを用いて,WAN上での交通流を直接最適化する。 これにより、将来の要求を明示的に見積もるか、予測する必要がなくなる。 本手法は確率的最適化を応用し,十分に検討された理論モデルにおいて大域的最適に収束する。 私たちは大規模なWANや現実世界のトラフィックにスケールするためにディープラーニングを採用しています。 実世界のトラフィックとネットワークトポロジに対する我々の広範な実証的な評価は、我々のアプローチのTE品質が(実現不可能な)全能のオラクルの品質とほぼ一致し、これまで提案されていたアプローチよりも優れ、ランタイムを大幅に低下させることを証明している。

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