ARGCN: An intelligent prediction model for SDN network performance

Der Artikel stellt ARGCN vor, ein intelligentes Vorhersagemodell zur Vorhersage komplexer Leistungsindikatoren des SDN-Netzwerks wie Verzögerung, Jitter und Paketverlust. Traditionelle Methoden zur Vorhersage der Netzwerkleistung stehen im Umgang mit der komplizierten Struktur und Dynamik moderner Netzwerke vor Herausforderungen. ARGCN geht diese Probleme an, indem es neuronale Graphennetzwerke und Aufmerksamkeitsmechanismen einsetzt, um die Netzwerkleistung effektiv zu erlernen und vorherzusagen. Das innovative Design des Modells ermöglicht es, sequenzielle Abhängigkeiten zwischen Netzwerkverbindungen zu handhaben, was zu genaueren Vorhersagen führt. Der Aufsatz bietet auch einen umfassenden Vergleich mit bestehenden Modellen und zeigt die überlegene Leistung von ARGCN auf. Darüber hinaus diskutieren die Autoren das Potenzial zukünftiger Verbesserungen und die Anwendbarkeit des Modells auf skalierbare Netzwerke. Dieser Artikel ist ein Pflichtlektüre für Fachleute, die die Vorhersage- und Optimierungstechniken für die Netzwerkleistung vorantreiben möchten.