Geri Dön

Enhancing ml-based vnf embedding with semantic reasoning for autonomous NFV-MANO

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  1. Tez No: 837166
  2. Yazar: ONAT TANRIÖVER
  3. Danışmanlar: DR. XUAN-THUY DANG
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Almanca
  9. Üniversite: Technische Universität Berlin
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 89

Özet

Networks are experiencing great changes today, both in terms of technology and architecture. Embracing the concept of virtualization, the transition to 5G will bring many changes to network architecture. The operation of future networks will depend on virtualization, where network functions, network and cloud resources and third-party services will be virtualized. This will bring many benefits, such as flexibility and scalability. However, network management must be automated, in order to manage this flexibility. It is expected that machine learning methods will gain importance for automating network management processes. Moreover, because future networks will have efficient data collection mechanisms, this sets the stage for application of machine learning methods. In this thesis, machine learning is used to address the problem of deploying a virtualized network function on the optimal virtual machine in a cloud environment. More specifically, Knowledge Graph Embedding will be used to translate a formally specified system description into a vector space and the model will learn the similarities between the entities in the system. Thus, the system will be able to make an optimal decision. The obtained results are relatively accurate and ideas for improving them have also been presented. The system proposed in this thesis is a prototypical system to demonstrate that the idea works. In addition, ideas for implementing a full-functional system have been provided.

Özet (Çeviri)

Heute erleben Netzwerke eine große Wende in Bezug auf die Technologie und die Architektur. Der Ubergang zu 5G wird viele ¨ Anderungen zur Netzwerk-Architektur her- ¨ beifuhren, indem er von Virtualisierung Gebrauch macht. Der Betrieb der Netzwerke ¨ der Zukunft wird von Virtualisierung abhangen, wobei Netzwerkfunktionen, Netzwerk- ¨ und Cloud-Ressourcen und Drittanbieterdienste virtualisiert werden. Das wird viele Vorteile bringen, wie Flexibilitat und Skalierbarkeit. Netzwerksteuerung muss jedoch ¨ automatisiert werden, um mit dieser Flexibilitat klarkommen zu k ¨ onnen. ¨ Es wird erwartet, dass Methode maschinellen Lernens fur die Automatisierung der ¨ Prozesse der Netzwerksteuerung an Wichtigkeit gewinnen werden. Dazu kommt die Tatsache, dass die Netzwerke der Zukunft uber effiziente Mechanismen zur Sammlung ¨ von Netzwerkdaten verfugen werden, was die Grundlage f ¨ ur die Anwendung von ML- ¨ Methoden bildet. In dieser Arbeit wird maschinelles Lernen angewandt, um das Problem, eine virtualisierte Netzwerkfunktion auf die optimale virtualle Maschine zu deployen, zu losen. Spezifischer gesagt, wird Knowledge Graph Embedding angewandt, ¨ um eine formell angegebene Systembeschreibung in einen Vektorraum zu uberf ¨ uhren ¨ und das Modell wird die Ahnlichkeiten zwischen den Objekten im System erlernen. ¨ Daher wird das System in der Lage sein, eine optimale Entscheidung zu treffen. Die Ergebnisse haben sich relativ genau herausgestellt und Ideen fur die ¨ Verbesserung der Ergebnisse wurden presentiert. Das in dieser Arbeit presentierte System ist ein prototypisches System mit dem Zweck, zu zeigen, dass die Idee funktioniert. Ideen fur eine voll funktionsf ¨ ahige System wurden auch presentiert.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    903949

    End-to-end tire defect detection model based on machine and deep learning techniques

    Makine ve derin öğrenme tekniklerine dayalı uçtan uca lastik arıza tespit modeli

    RADHWAN ALI ABDULGHANI SALEH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mekatronik MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

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    PROF. DR. HÜSEYİN METİN ERTUNÇ

  2. Tez No

    829863

    A holistic data analytics approach to ship inspection reporting

    Gemi denetim raporlamasına bütünsel bir veri analitiği yaklaşımı

    SAMET BİÇEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Deniz Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN ÇELİK

  3. Tez No

    803820

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    İş yeri mental sağlık incelemeleri için PIX2PIX kullanarak, görüntü tabanlı OSMI veri analiziyle insan kaynakları karar süreçlerini geliştirme

    FARIBA FARID

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

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  4. Tez No

    902945

    A novel ensemble framework for XAİ-based feature selection in machine learning models

    Makine öğrenimi modellerinde XAİ tabanlı özellik seçimi için yeni bir ensemble çerçevesi

    HALİL İBRAHİM DEMİREL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SÜREYYA AKYÜZ

  5. Tez No

    876257

    Gelecek nesil haberleşme sistemlerinde yapay zeka tabanlı modülasyon tanımlama yöntemi geliştirilmesi

    Development of artificial intelligence based modulation recognition method in next generation communication systems

    MEHMET MERİH LEBLEBİCİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDüzce Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ ÇALHAN

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