ML-based performance prediction of SDN using simulated data from real and synthetic networks

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch
Anmerkungen
In: NOMS 2022 - 2022 IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium, April 25-29, 2022, Budapest, Hungary, S. 1-7

Klassifikation
Informatik

Ereignis
Veröffentlichung
(wo)
Augsburg
(wer)
Universität Augsburg
(wann)
2022
Ereignis
Veröffentlichung
(wo)
Piscataway, NJ
(wer)
IEEE
(wann)
2022
Urheber
Dietz, Katharina
Gray, Nicholas
Seufert, Michael Thomas
Hoßfeld, Tobias
Beteiligte Personen und Organisationen
Varga, Pal
Zambenedetti Granville, Lisandro
Galis, Alex
Godor, Istvan
Limam, Noura
Chemouil, Prosper
François, Jérôme
Pahl, Marc-Oliver

DOI
10.1109/noms54207.2022.9789916
URN
urn:nbn:de:bvb:384-opus4-1072545
Rechteinformation
Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
15.08.2025, 07:29 MESZ

Datenpartner

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Beteiligte

  • Dietz, Katharina
  • Gray, Nicholas
  • Seufert, Michael Thomas
  • Hoßfeld, Tobias
  • Varga, Pal
  • Zambenedetti Granville, Lisandro
  • Galis, Alex
  • Godor, Istvan
  • Limam, Noura
  • Chemouil, Prosper
  • François, Jérôme
  • Pahl, Marc-Oliver
  • Universität Augsburg
  • IEEE

Entstanden

  • 2022

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