Active Networks and Active Network Management : A Proactive Management Framework
Lingua: inglese
Editore: Springer US, Springer New York, 2013
- Brossura
- Nuovo
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Codice articolo 9781475774856
- Titolo
- Active Networks and Active Network Management : A Proactive Management Framework
- Autore
- Amit B. Kulkarni
- Editore
- Springer US, Springer New York
- Anno di pubblicazione
- 2013
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1475774850
- ISBN 13
- 9781475774856
- Peso dell'articolo
- 335 grammi
- Dimensioni
- 235x155x12 mm
The book also provides a deeper insight into the active networking model for students and researchers, who seek challenging topics that define or extend frontiers of the technology. It describes basic components of the model, explains some of the terms used by the active networking community, and provides the reader with taxonomy of the research being conducted at the time this book was written. Current efforts are classified based on typical research areas such as mobility, security, and management. The intent is to introduce the serious reader to the background regarding some of the models adopted by the community, to outline outstanding issues concerning active networking, and to provide a snapshot of the fast-changing landscape in active networking research. Management is a very important issue in active networks because of its open nature. The latter half of the book explains the architectural concepts of a model for managing active networks and the motivation for a reference model that addresses limitations of the current network management framework by leveraging the powerful features of active networking to develop an integrated framework. It also describes a novel application enabled by active network technology called the Active Virtual Network Management Prediction (AVNMP) algorithm. AVNMP is a pro-active management system; in other words, it provides the ability to solve a potential problem before it impacts the system by modeling network devices within the network itself and running that model ahead of real time.
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