Rath, Felix ; Krude, Johannes ; Rüth, Jan ; Schemmel, Daniel ; Hohlfeld, Oliver ; Bitsch, Jo Agila ; Wehrle, Klaus (2017)
SymPerf: Predicting Network Function Performance.
ACM SIGCOMM Poster.
doi: 10.1145/3123878.3131977
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie
Kurzbeschreibung (Abstract)
The softwarization of networks provides a new degree of flexibil- ity in network operation but its software components can result in unexpected runtime performance and erratic network behav- ior. This challenges the deployment of flexible software functions in performance critical (core) networks. To address this challenge, we present a methodology enabling the prediction of runtime performance and testing of functional behavior of Network Functions. Unlike traditional performance evaluation, e.g., testbed testing or simulation, our methodology can characterize the Network Func- tion performance for any possible workload only by code analysis.
| Typ des Eintrags: | Konferenzveröffentlichung |
|---|---|
| Erschienen: | 2017 |
| Autor(en): | Rath, Felix ; Krude, Johannes ; Rüth, Jan ; Schemmel, Daniel ; Hohlfeld, Oliver ; Bitsch, Jo Agila ; Wehrle, Klaus |
| Art des Eintrags: | Bibliographie |
| Titel: | SymPerf: Predicting Network Function Performance |
| Sprache: | Englisch |
| Publikationsjahr: | 2017 |
| Veranstaltungstitel: | ACM SIGCOMM Poster |
| DOI: | 10.1145/3123878.3131977 |
| URL / URN: | https://www.comsys.rwth-aachen.de/fileadmin/papers/2017/2017... |
| Kurzbeschreibung (Abstract): | The softwarization of networks provides a new degree of flexibil- ity in network operation but its software components can result in unexpected runtime performance and erratic network behav- ior. This challenges the deployment of flexible software functions in performance critical (core) networks. To address this challenge, we present a methodology enabling the prediction of runtime performance and testing of functional behavior of Network Functions. Unlike traditional performance evaluation, e.g., testbed testing or simulation, our methodology can characterize the Network Func- tion performance for any possible workload only by code analysis. |
| Zusätzliche Informationen: | Acceptance rate 36% (51/142) |
| Fachbereich(e)/-gebiet(e): | DFG-Sonderforschungsbereiche (inkl. Transregio) > Sonderforschungsbereiche > SFB 1053: MAKI – Multi-Mechanismen-Adaption für das künftige Internet DFG-Sonderforschungsbereiche (inkl. Transregio) > Sonderforschungsbereiche > SFB 1053: MAKI – Multi-Mechanismen-Adaption für das künftige Internet > A: Konstruktionsmethodik > Teilprojekt A2: Entwurf DFG-Sonderforschungsbereiche (inkl. Transregio) > Sonderforschungsbereiche DFG-Sonderforschungsbereiche (inkl. Transregio) > Sonderforschungsbereiche > SFB 1053: MAKI – Multi-Mechanismen-Adaption für das künftige Internet > A: Konstruktionsmethodik DFG-Sonderforschungsbereiche (inkl. Transregio) |
| Hinterlegungsdatum: | 15 Mär 2018 13:29 |
| Letzte Änderung: | 15 Mär 2018 13:29 |
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