基于加法器的网络时延推断
Network Delay Inference from Additive Metrics
摘要：
我们演示了使用计算系统发育技术来解决推理网络监测中的一个中心问题。更准确地说，我们设计了一种新的算法，基于多播的延迟推断，即重建网络的拓扑结构和延迟特性的问题，从网络路径上的端到端的延迟测量。我们的推理算法是基于添加剂度量技术广泛应用于遗传学。它在多项式时间内运行，只需要$\poly(\log n)$大小的样本。
英文摘要：
We demonstrate the use of computational phylogenetic techniques to solve a central problem in inferential network monitoring. More precisely, we design a novel algorithm for multicast-based delay inference, i.e. the problem of reconstructing the topology and delay characteristics of a network from end-to-end delay measurements on network paths. Our inference algorithm is based on additive metric techniques widely used in phylogenetics. It runs in polynomial time and requires a sample of size only $\poly(\log n)$.
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