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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

In-Network Neural Networks: Challenges and Opportunities for Innovation

Texto completo
Autor(es):
Luizelli, Marcelo C. [1] ; Canofre, Ronaldo [1] ; Lorenzon, Arthur F. [1] ; Rossi, Fabio D. [1] ; Cordeiro, Weverton [2] ; Caicedo, Oscar M. [3]
Número total de Autores: 6
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Fed Univ Pampa UNIPAMPA, Bage - Brazil
[2] Fed Univ Rio Grande UFRGS, Porto Alegre, RS - Brazil
[3] Univ Cauca, Popayan - Colombia
Número total de Afiliações: 3
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: IEEE NETWORK; v. 35, n. 6, p. 68-74, NOV-DEC 2021.
Citações Web of Science: 0
Resumo

The quest for self-driving networks poses growing pressure to manage network events at a nano-second scale. In this article, we make a case for leveraging programmable forwarding planes to achieve self-driving networks and respond to their dynamism in real time by in-network intelligence and without performing traffic steering/mirroring to centralized management solutions (intelligent or not). We briefly cover throughout the article preliminary ideas in the in-network neural networks field and discuss the technical challenges of running machine learning techniques entirely in the forwarding plane. We also highlight potential use cases of having an autonomous intelligent network capable of self-adapting to dynamic network behavior changes with minimal to no human intervention, including smart network telemetry, smart traffic engineering, real-time flow classification, and network tomography. We close with a roadmap of research opportunities enabled by distributed in-network intelligence in programma-ble forwarding planes. (AU)

Processo FAPESP: 20/05183-0 - SkyNet: rumo à era dos planos de dados inteligentes
Beneficiário:Luciano Paschoal Gaspary
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
Processo FAPESP: 18/23092-1 - Orquestração da telemetria em planos de dados programáveis
Beneficiário:Marcelo Caggiani Luizelli
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
Processo FAPESP: 20/05115-4 - Orquestração de pacotes exploratórios para telemetria de redes In-Band
Beneficiário:Fábio Diniz Rossi
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular