Network Data Center Traffic Predictive Model Analysis Based on Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
Due to the transient nature and uncertainty of traffic produced by applications and services, data center networks have a lot of challenges. As a response, networking as a domain is continually evolving to maintain the exponential growth in network traffic. The primary objective of this paper is to predict the network traffic before it impacts the system's performance. This paper first describes existing Machine Learning (ML) applications in telecommunications and then lists the most prominent difficulties and probable remedies for implementing them. We tried to implement different ML algorithms to predict the network traffic like Gradient Boosting (GB), Random Forest (RF), K-Nearest Neighbor (KNN), Adaptive Boosting (AB), Neural Network (NN), Decision Tree (DT), and Support Vector Machines (SVM) with different sub-parameters for predicting network traffic. Relying on a sequential dataset, we create the corresponding ML environment and present a comparison table of Mean square error (MSE), Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), and Coefficient of Determination (R2) for each model. The simulation results show that the AB and GB are the best-fitted models with performance matrix parameters like MSE 0.000 and RMSE 0.002 and 0.011, respectively. The orange tool is used to stimulate the predictive models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».