面向高负载交换机的基于网络流量预测的集成网络遥测（NTP-INT）
网络与互联网体系结构
2025-02-19 v1 机器学习
摘要
集成网络遥测（INT）因其实时可视化能力而在网络管理中至关重要。然而，随着网络设备和服务的快速增长，迫切需要在动态网络环境中获取针对性的详细网络信息。本文提出一种智能网络遥测系统 NTP-INT，以获取高负载交换机上更细粒度的网络信息。具体而言，NTP-INT 由三个模块组成：网络流量预测模块、网络修剪模块和探针路径规划模块。首先，网络流量预测模块采用多时间图神经网络（MTGNN）预测未来网络流量并识别高负载交换机。随后，我们设计网络修剪算法以生成覆盖所有高负载交换机的子网络，从而降低探针路径规划的复杂度。最后，探针路径规划模块使用基于注意力机制的深度强化学习（DEL）模型对网络切片中的高效探针路径进行规划。实验结果表明，NTP-INT 能在获取高负载交换机更精确网络信息的同时，将控制开销降低 50%。
引用
@article{arxiv.2502.12834,
title = {NTP-INT: Network Traffic Prediction-Driven In-band Network Telemetry for High-load Switches},
author = {Penghui Zhang and Hua Zhang and Yuqi Dai and Cheng Zeng and Jingyu Wang and Jianxin Liao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.12834},
year = {2025}
}