Fugu-MT 論文翻訳(概要): Early Detection of Network Service Degradation: An Intra-Flow Approach

論文の概要: Early Detection of Network Service Degradation: An Intra-Flow Approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06637v1
Date: Tue, 9 Jul 2024 08:05:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-10 18:56:02.860348
Title: Early Detection of Network Service Degradation: An Intra-Flow Approach
Title（参考訳）: ネットワークサービス劣化の早期検出:フロー内アプローチ
Authors: Balint Bicski, Adrian Pekar,
Abstract要約: 本研究では,早期のフロー特性を利用して,コンピュータネットワークにおけるサービス劣化(SD)を予測する新しい手法を提案する。我々のアプローチは、ネットワークフローの観測可能な(O)セグメント、特にパケット間時間(PIAT)の分析に焦点を当てている。我々は,10個の遅延サンプルの最適O/NO分割閾値を推定し,予測精度と資源利用量のバランスをとる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This research presents a novel method for predicting service degradation (SD) in computer networks by leveraging early flow features. Our approach focuses on the observable (O) segments of network flows, particularly analyzing Packet Inter-Arrival Time (PIAT) values and other derived metrics, to infer the behavior of non-observable (NO) segments. Through a comprehensive evaluation, we identify an optimal O/NO split threshold of 10 observed delay samples, balancing prediction accuracy and resource utilization. Evaluating models including Logistic Regression, XGBoost, and Multi-Layer Perceptron, we find XGBoost outperforms others, achieving an F1-score of 0.74, balanced accuracy of 0.84, and AUROC of 0.97. Our findings highlight the effectiveness of incorporating comprehensive early flow features and the potential of our method to offer a practical solution for monitoring network traffic in resource-constrained environments. This approach ensures enhanced user experience and network performance by preemptively addressing potential SD, providing the basis for a robust framework for maintaining high-quality network services.
Abstract（参考訳）: 本研究では,早期のフロー特性を利用して,コンピュータネットワークにおけるサービス劣化(SD)を予測する新しい手法を提案する。本稿では,ネットワークフローの観測可能な(O)セグメントに着目し,特にパケット間時間(PIAT)値や他の派生メトリクスを分析し,観測不可能な(NO)セグメントの挙動を推定する。総合評価により,観測遅延サンプル10点の最適O/NO分割閾値を同定し,予測精度と資源利用量のバランスをとる。 Logistic Regression、XGBoost、Multi-Layer Perceptronなどのモデルを評価すると、XGBoostは他のモデルよりも優れており、F1スコアは0.74、バランスの取れた精度は0.84、AUROCは0.97である。本研究は, 資源制約環境におけるネットワークトラフィック監視の実践的ソリューションとして, 包括的早期フロー機能の導入の有効性と本手法の可能性を明らかにするものである。このアプローチは、潜在的なSDにプリエンプティブに対処することで、ユーザエクスペリエンスとネットワークパフォーマンスの向上を保証し、高品質なネットワークサービスを維持するための堅牢なフレームワークの基礎を提供する。

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