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Trainare algoritmi di machine learning nel data plane delle reti
Riferimenti GUIDO MARCHETTO, ALESSIO SACCO
Gruppi di ricerca DAUIN - GR-03 - COMPUTER NETWORKS GROUP - NETGROUP
Descrizione Con la nascita del Software Defined Networking (SDN) è stato dato un nuovo impulso all'innovazione delle reti, rendendo possibile il disaccoppiamento tra piano dati (data plane) e piano di controllo (control plane). Sono nate diverse tecnologie con l'obiettivo di accelerare l'implementazione di nuove funzionalità, per anni compito esclusivo dei produttori di hardware. Una di queste è P4, una soluzione in grado di abilitare il paradigma di programmazione general-purpose nel mondo delle reti, istruendo i dispositivi sulle specifiche azioni da svolgere sui pacchetti in arrivo. Sebbene questo linguaggio permetta di istruire facilmente i dispositivi di rete su come gestire i pacchetti (data plane), le regole di gestione sono decise da un processo esterno (control plane), che è spesso centralizzato. Alcuni ricercatori hanno proposto di superare questo pilastro fondamentale di avere una logica centralizzata, nell'ottica di rendere gli switch più intelligenti e parte attiva in un processo di Machine Learning. Lo studente di questa tesi lavorerà su questo nuovo concetto di control plane che, fornendo a ogni P4 switch le proprie capacità decisionali, consenta decisioni rapide e utili nel processo decisionale complessivo.
Scadenza validita proposta 08/02/2025
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