Mängden data som överförs över särskilda och icke-dedikerade nätlänkar ökar mycket snabbare än ökningen av nätkapaciteten, men de nuvarande lösningarna garanterar inte ens de utlovade överföringsflödena. I detta dokument föreslår vi en ny dynamisk genomströmningsoptimeringsmodell baserad på matematisk modellering med offline kunskap upptäckt / analys och adaptiv online beslutsfattande. I offline analys, vi minera historiska överföringsloggar för att utföra kunskap upptäckt om överföringsegenskaper. Online-fasen använder den upptäckta kunskapen från offline-analysen tillsammans med realtidsundersökning av nätverkskonditionen för att optimera protokollparametrarna. Eftersom realtidsutredningen är dyr och ger delvis kunskap om nuvarande nätverksstatus, använder vår modell historisk kunskap om nätverket och data för att minska omkostnaderna för realtidsutredningar och samtidigt säkerställa nära optimal genomströmning för varje överföring. Vår nätverks- och dataagnostiska lösning testas över olika nätverk och uppnås upp till 93% noggrannhet jämfört med den optimala möjliga genomströmningen på dessa nätverk.
Nio och al. REF använde historisk kunskap om nätverket och data för att minska omkostnaderna för realtidsutredningar samtidigt som man säkrade nära optimal genomströmning för varje överföring.
Data Transfer Optimization Based on Offline Knowledge Discovery and Adaptive Real-time Sampling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}