AI-Assisted Knowledge-Defined Network Orchestration for Energy-Efficient Data Center Networks

Lu Wei; Liang Lipei; Kong Bingxin; Li Baojia; Zhu Zuqing

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AI-Assisted Knowledge-Defined Network Orchestration for Energy-Efficient Data Center Networks

机译：用于节能数据中心网络的AI辅助知识定义的网络编排

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In this article, we discuss the design and implementation of a novel DCN system, which utilizes a knowledge-defined NO-M to operate a HOEDCN cost-effectively and energy-efficiently. The motivations behind the proposed HOE-DCN system are the urgent need to address the scalability, energy, and manageability issues in existing DCN systems. To realize the knowledge-defined NO-M, we follow the principle of predictive analytics in the human brain to design three artificial intelligence modules based on deep learning and make them operate collaboratively. The proposed HOE-DCN system is implemented in a network testbed, and we conduct experiments that involve both control and data plane operations to demonstrate its advantages. The experimental results show that the HOE-DCN simultaneously achieves high-performance service provisioning and improved energy efficiency. Furthermore, by analyzing the pros and cons of the HOE-DCN system, we also point out several directions to work on in the future.

机译：在本文中，我们讨论了一种新型DCN系统的设计和实现，其利用知识定义的No-M来运营Hoedcn成本和能量有效。拟议的HOE-DCN系统背后的动机是解决现有DCN系统中的可扩展性，能量和可管理性问题的迫切需要。为了实现知识定义的No-M，我们遵循人类大脑预测分析的原则，以基于深度学习设计三个人工智能模块，使它们协同运作。所提出的HOE-DCN系统在网络测试平台中实施，我们进行实验，涉及控制和数据平面操作以展示其优点。实验结果表明，HOE-DCN同时实现了高性能服务供应和提高能源效率。此外，通过分析HOE-DCN系统的利弊，我们还指出了未来的几个方向。

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来源
《IEEE Communications Magazine》 |2020年第1期|86-92|共7页
作者
Lu Wei; Liang Lipei; Kong Bingxin; Li Baojia; Zhu Zuqing;
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作者单位

Univ Sci & Technol China Hefei Peoples R China;

Univ Sci & Technol China Hefei Peoples R China;

Univ Sci & Technol China Hefei Peoples R China;

Univ Sci & Technol China Hefei Peoples R China;

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