WHAT: A Big Data Approach for Accounting of Modern Web Services

Tipo di pubblicazione: Articolo in atti di convegno
Tipologia MIUR: Contributo in Atti di Convegno (Proceeding) > Contributo in atti di convegno
Titolo: WHAT: A Big Data Approach for Accounting of Modern Web Services
Autori: Trevisan, M.; Drago, I.; Mellia, M.; H.H. Song; Baldi, M.
Autori di ateneo:
Intervallo pagine: pp. 2740-2745
Tipo di referee: Esperti anonimi
Editore: IEEE
ISBN: 978-1-4673-9005-7
Titolo del convegno: IEEE Workshop on Big Data and Machine Learning in Telecom (BMLIT)
Luogo dell'evento: Washington
Data dell'evento: December 2016
Abstract: HTTP(S) has become the main means to access the Internet. The web is a tangle, with (i) multiple services and applications co-located on the same infrastructure and (ii) several websites, services and applications embedding objects from CDN, ads and tracking platforms. Traditional solutions for traffic classification and metering fall short in providing visibility in users' activities. Service providers and corporate network administrators are left with huge amounts of measurements, which cannot immediately reveal the real impact of each web service on the network. Such visibility is key to dimension the network, charge users and policy traffic. This paper introduces the Web Helper Accounting Tool (WHAT), a system to uncover the overall traffic produced by specific web services. WHAT combines big data and machine learning approaches to process large volumes of network flow measurements and learn how to group traffic due to pre-defined services of interest. Our evaluation demonstrates WHAT effectiveness in enabling accurate accounting of the traffic associated to each service. WHAT illustrates the power of machine learning when applied to large datasets of network measurements, and allows network administrators to regain the lost visibility on network usage.
Data: 2016
Status: Pubblicato
Lingua della pubblicazione: Inglese
Parole chiave: machine learning, big data, internet traffic characterisation
Dipartimenti (originale): DAUIN - Dipartimento di Automatica Informatica
DET - Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni
Dipartimenti: DET - Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni
DAUIN - Dipartimento di Automatica e Informatica
URL correlate:
Area disciplinare: Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > TELECOMUNICAZIONI
Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
Data di deposito: 19 Nov 2016 14:03
Data ultima modifica (IRIS): 08 Giu 2017 14:21:40
Data inserimento (PORTO): 10 Giu 2017 15:51
Numero Identificativo (DOI): 10.1109/BigData.2016.7840921
Permalink: http://porto.polito.it/id/eprint/2656557
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