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Harnessing the Power of AIML to Enhance SAI Testing.pdf

上传人: 张** 编号:161506 2024-05-05 11页 816.12KB

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本文主要探讨了如何利用人工智能(AI)和机器学习(ML)技术来增强软件定义网络(SDN)中的自适应网络接口(SAI)测试。SAI提供了一种与硬件无关的控制平面接口。当前SAI测试存在标准化、相关性、覆盖范围和可用性问题。AI/ML增强的SAI测试方法将测试定义作为大型语言模型(LLM)的输入,自动生成测试用例,并通过SAI Challenger框架执行测试,然后将测试结果/日志反馈用于解释。该方法能全面配置网络拓扑,生成覆盖广泛场景的测试用例,并有效分析测试结果。挑战包括准确区分正常与异常流量模式,以及处理大量实时流量的存储、计算和分析问题。文章呼吁尝试使用SAI Challenger,并提出自己的测试拓扑和场景定义,以适应不同用例。主要链接为:https://github.com/opencomputeproject/SAI-Challenger。
"AI/ML如何提升SAI测试效能?" "SAI测试面临的挑战有哪些?" "如何使用AI算法区分正常与异常流量模式?"
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