软件化网络数据动物园
网络与互联网体系结构
2019-08-07 v2
摘要
越来越多面向（软件）网络的管理与编排方法基于机器学习范式与方案。这些方法不仅依赖其程序代码正常运行，还需要足够的输入数据来训练其内部模型。然而，此类训练数据在软件网络领域几乎难以获取，且多数已提出的方案依赖其自有、有时甚至未公开的数据集。这使得复现和比较许多现有方案变得困难甚至不可行。其结果最终减缓了机器学习方法在软件化网络中的采用。为此，我们引入了“软件化网络数据动物园”（SNDZoo），一个开放的软件网络数据集集合，旨在简化和便利软件网络领域的机器学习研究。我们提出了一种通用方法来收集、归档和发布这些数据集以供其他研究人员使用，并作为示例给出了八个初始数据集，重点关注虚拟化网络功能的性能。
引用
@article{arxiv.1905.04962,
title = {The Softwarised Network Data Zoo},
author = {Manuel Peuster and Stefan Schneider and Holger Karl},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.04962},
year = {2019}
}
备注
IEEE/IFIP 15th International Conference on Network and Service Management (CNSM), Halifax, Canada. 2019