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Harnessing the Power of AIML to Enhance SAI Testing.pdf

上傳人: 張** 編號:161506 2024-05-05 11頁 816.12KB

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本文主要探討了如何利用人工智能(AI)和機器學習(ML)技術來增強軟件定義網絡(SDN)中的自適應網絡接口(SAI)測試。SAI提供了一種與硬件無關的控制平面接口。當前SAI測試存在標準化、相關性、覆蓋范圍和可用性問題。AI/ML增強的SAI測試方法將測試定義作為大型語言模型(LLM)的輸入,自動生成測試用例,并通過SAI Challenger框架執行測試,然后將測試結果/日志反饋用于解釋。該方法能全面配置網絡拓撲,生成覆蓋廣泛場景的測試用例,并有效分析測試結果。挑戰包括準確區分正常與異常流量模式,以及處理大量實時流量的存儲、計算和分析問題。文章呼吁嘗試使用SAI Challenger,并提出自己的測試拓撲和場景定義,以適應不同用例。主要鏈接為:https://github.com/opencomputeproject/SAI-Challenger。
"AI/ML如何提升SAI測試效能?" "SAI測試面臨的挑戰有哪些?" "如何使用AI算法區分正常與異常流量模式?"
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