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CS798-项目
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2021-02-18
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CS798-项目 这是一项实验性建议,旨在通过使用机器学习技术预测软件定义的网络控制器(ONOS)的CPU使用率来监视软件定义的网络。 该项目有四个主要目标: 该项目专注于CPU使用率,因为CPU是现代计算机体系结构中最昂贵的资源。 特别是ONOS控制器比其他控制器使用的CPU功率要大得多[1]。 该项目的目的是通过机器学习预测ONOS控制器的CPU使用率,并使用该预测值来调制ONOS网络性能监视。 该项目还通过利用CPU预测值来实现自适应监视机制,以提供尽可能准确和节省资源的监视结果。 此外,该项目还演示了实时数据可视化,这对于监视网络状态至关重要。 为了监视OpenFlow控制消息,使用了Control Plane Monitor ONOS北向应用程序。 该工具提供最近1分钟内PacketIn,PacketOut和FlowMod消息的数量。 最后,该项目提供了一种功能,可以使给
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CS798-Project-master.zip (6个子文件)
CS798-Project-master
raw_traffic_log.txt 142KB
README.md 1KB
perfData.csv 664B
myClient.py 508B
myServer.py 1KB
ONOS_Perf_Monitor.py 22KB
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