Bringing Machine Learning to Software-Defined Networks

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, Springer Okt 2022, 2022

9811948739 / 9789811948732

Serie: Buch 15 von 103 - SpringerBriefs in Computer Science

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Emerging machine learning techniques bring new opportunities to flexible network control and management. This book focuses on using state-of-the-art machine learning-based approaches to improve the performance of Software-Defined Networking (SDN). It will apply several innovative machine learning methods (e.g., Deep Reinforcement Learning, Multi-Agent Reinforcement Learning, and Graph Neural Network) to traffic engineering and controller load balancing in software-defined wide area networks, as well as flow scheduling, coflow scheduling, and flow migration for network function virtualization in software-defined data center networks. It helps readers reflect on several practical problems of deploying SDN and learn how to solve the problems by taking advantage of existing machine learning techniques. The book elaborates on the formulation of each problem, explains design details for each scheme, and provides solutions by running mathematical optimization processes, conducting simulated experiments, and analyzing the experimental results.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 84 pp. Englisch.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9789811948732

Titel
Bringing Machine Learning to Software-Defined Networks
Autor
Zehua Guo
Verlag
Springer, Springer Okt 2022
Erscheinungsjahr
2022
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
9811948739
ISBN-13
9789811948732
Artikelgewicht
143 Gramm
Abmessungen
235x155x6 mm
Serie
Buch 15 von 103: SpringerBriefs in Computer Science

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