ML-based Traffic Prediction of Buffer Occupancy
- Forschungsthema:Staukontrolle, QoS, Future Internet
- Typ:Masterarbeit
- Datum:ab sofort
- Betreuung:
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Beschreibung
In dieser Arbeit sollen grundlegende Untersuchungen zur Dimensionierung von Paket-Puffern in Routern und Switches durchgeführt werden. Bereits in der Vergangenheit wurde die Frage nach der Größe der Puffer heftig und kontrovers diskutiert. Die grundlegende Funktion eines Paket-Puffers besteht in der Verbesserung der Auslastung durch Auffangen von Paketen in kurrzeitigen Überlastsituationen. Die bisherige Daumenregel wurde jedoch aus dem Verhalten der klassischen TCP-Staukontrollverfahren abgeleitet. Es gibt allerdings neue Verfahren, die sich anders verhalten sowie gestiegene Anforderungen an geringere Latenzen, die jedoch durch zu große Puffer erhöht werden. Insofern ist eine erneute Diskussion um die richtige Dimensionierung von Puffern erforderlich (s.a. https://buffer-workshop.stanford.edu/). Es ist davon auszugehen, dass diese auch von der Lokation des Routers/Switches abhängt, d.h. für einen Internet-Core-Router werden ggf. andere Regeln gelten als für einen Router im Data Center oder einen DSL-Router zu Hause.
Aufgabenstellung
Im Rahmen der Arbeit sollen verschiedene Untersuchungen zur erforderlichen Dimensionierung von Puffern durchgeführt werden. Hierbei kommt es im Wesentlichen auf die Charakteristik der ankommenden Datenpakete (z.B. Ankunftsprozess, also mittlere Ankunftsrate, Paketgrößen sowie Varianzen bzw. Burstiness der Ankünfte) an. Daher werden Mitschnitte von realem Internet-Verkehr als Grundlage dienen, um eine ML-basierte Vorhersage von Quantilen der Pufferbelegung zu entwickeln. Dazu ist ein geeignetes ML-Verfahren zu wählen, entsprechend zu trainieren und anschließend mit bisher ungesehenen Mitschnitten zu evaluieren. Dabei wird ein Teil der Untersuchungen simulativ (mittels des Simulators OMNeT++) durchgeführt.
Voraussetzungen
Grundlegende Programmierkenntnisse, ML-Kenntnisse, Python/C++-Kenntnisse sind vorteilhaft