First Scalable Machine Learning Based Architecture for Cloud-native Transport SDN Controller

Carlos Manso, Noboru Yoshikane, Ricard Vilalta, Raul Munoz, Ramon Casellas, Ricardo Martinez, Cen Wang, Filippos Balasis, Takehiro Tsuritani, Itsuro Morita

研究成果: Conference contribution

1 被引用数 (Scopus)

抄録

We present a cloud-native architecture with a machine learning QoT predictor that enables cognitive functions in transport SDN controllers. We evaluate the QoT predictor training and auto-scaling capabilities in a real WDM/SDM testbed.

本文言語English
ホスト出版物のタイトル2021 Optical Fiber Communications Conference and Exhibition, OFC 2021 - Proceedings
出版社Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
ISBN(電子版)9781943580866
出版ステータスPublished - 2021 6月
外部発表はい
イベント2021 Optical Fiber Communications Conference and Exhibition, OFC 2021 - San Francisco, United States
継続期間: 2021 6月 62021 6月 11

出版物シリーズ

名前2021 Optical Fiber Communications Conference and Exhibition, OFC 2021 - Proceedings

Conference

Conference2021 Optical Fiber Communications Conference and Exhibition, OFC 2021
国/地域United States
CitySan Francisco
Period21/6/621/6/11

ASJC Scopus subject areas

  • 人工知能
  • コンピュータ ネットワークおよび通信
  • ハードウェアとアーキテクチャ
  • 信号処理
  • 電子材料、光学材料、および磁性材料
  • 器械工学
  • 原子分子物理学および光学

フィンガープリント

「First Scalable Machine Learning Based Architecture for Cloud-native Transport SDN Controller」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

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