CCL

Összesen 3 találat.
#/oldal:
Részletezés:
Rendezés:

1.

001-es BibID:BIBFORM117945
035-os BibID:(Scopus)85141002485
Első szerző:Nsaif, Mohammed (informatics)
Cím:ML-Based Online Traffic Classification for SDNs / Mohammed Nsaif, Gergely Kovasznai, Mohammed Abboosh, Ali Malik, Ruairí de Frein
Dátum:2022
Megjegyzések:Traffic classification is a crucial aspect for Software- Defined Networking functionalities. This paper is a part of an on-going project aiming at optimizing power consumption in the environment of software-defined datacenter networks. We have developed a novel routing strategy that can blindly balance between the power consumption and the quality of service for the incoming traffic flows. In this paper, we demonstrate how to classify the network traffic flows so that the quality of service of each flow-class can be guaranteed efficiently. This is achieved by creating a dataset that encompasses different types of network traffic such as video, VoIP, game and ICMP. The performance of a number of Machine Learning techniques is compared and the results are reported. As part of future work, we will incorporate classification into the power consumption model towards achieving further advances in this research area.
ISBN:9781665496537
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok előadáskivonat
könyvrészlet
Machine learning
classification
dataset
SDN
Megjelenés:2022 IEEE 2nd Conference on Information Technology and Data Science (CITDS). - p. 217-222. -
További szerzők:Kovásznai Gergely Abboosh, Mohammed (informatics) Malik, Ali de Fréin, Ruairí
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

2.

001-es BibID:BIBFORM116499
035-os BibID:(WoS)001143123700007 (Scopus)85174848207
Első szerző:Nsaif, Mohammed (informatics)
Cím:Survey of Routing Techniques-Based Optimization of Energy Consumption in SD-DCN / Mohammed Nsaif, Gergely Kovásznai, Ali Malik, Ruairí de Fréin
Dátum:2023
ISSN:2061-2079
Megjegyzések:The increasing power consumption of Data Center Networks (DCN) is becoming a major concern for network operators. The object of this paper is to provide a survey of state-of-the-art methods for reducing energy consumption via (1) enhanced scheduling and (2) enhanced aggregation of traffic flows using Software-Defined Networks (SDN), focusing on the advantages and disadvantages of these approaches. We tackle a gap in the literature for a review of SDN-based energy saving techniques and discuss the limitations of multi-controller solutions in terms of constraints on their performance. The main finding of this survey paper is that the two classes of SDN- based methods, scheduling and flow aggregation, significantly reduce energy consumption in DCNs. We also suggest that Machine Learning has the potential to further improve these classes of solutions and argue that hybrid ML-based solutions are the next frontier for the field. The perspective gained as a consequence of this analysis is that advanced ML-based solutions and multi-controller-based solutions may address the limitations of the state-of-the-art, and should be further explored for energy optimization in DCNs.
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban
folyóiratcikk
Data Center
Energy
Integer Programming
Power Consumption
Routing
Software-Defined Networking
Megjelenés:Infocommunications Journal. - 15 : Special Issue (2023), p. 35-42. -
További szerzők:Kovásznai Gergely Malik, Ali de Fréin, Ruairí
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

3.

001-es BibID:BIBFORM099878
035-os BibID:(cikkazonosító)3027 (WoS)000734578500001 (Scopus)85120608831
Első szerző:Nsaif, Mohammed (informatics)
Cím:An Adaptive Routing Framework for Efficient Power Consumption in Software-Defined Datacenter Networks / Mohammed Nsaif, Gergely Kovásznai, Anett Rácz, Ali Malik, Ruairí de Fréin
Dátum:2021
ISSN:2079-9292
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:Electronics (Switzerland). - 10 : 23 (2021), p. 1-18. -
További szerzők:Kovásznai Gergely Rácz Anett (1983-) (programtervező matematikus) Malik, Ali de Fréin, Ruairí
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Rekordok letöltése1 
Corvina könyvtári katalógus v8.2.27 © 2023 Monguz kft. Minden jog fenntartva.