TY - THES A1 - Kobs, Konstantin T1 - Think outside the Black Box: Model-Agnostic Deep Learning with Domain Knowledge T1 - Think outside the Black Box: Modellagnostisches Deep Learning mit Domänenwissen N2 - Deep Learning (DL) models are trained on a downstream task by feeding (potentially preprocessed) input data through a trainable Neural Network (NN) and updating its parameters to minimize the loss function between the predicted and the desired output. While this general framework has mainly remained unchanged over the years, the architectures of the trainable models have greatly evolved. Even though it is undoubtedly important to choose the right architecture, we argue that it is also beneficial to develop methods that address other components of the training process. We hypothesize that utilizing domain knowledge can be helpful to improve DL models in terms of performance and/or efficiency. Such model-agnostic methods can be applied to any existing or future architecture. Furthermore, the black box nature of DL models motivates the development of techniques to understand their inner workings. Considering the rapid advancement of DL architectures, it is again crucial to develop model-agnostic methods. In this thesis, we explore six principles that incorporate domain knowledge to understand or improve models. They are applied either on the input or output side of the trainable model. Each principle is applied to at least two DL tasks, leading to task-specific implementations. To understand DL models, we propose to use Generated Input Data coming from a controllable generation process requiring knowledge about the data properties. This way, we can understand the model’s behavior by analyzing how it changes when one specific high-level input feature changes in the generated data. On the output side, Gradient-Based Attribution methods create a gradient at the end of the NN and then propagate it back to the input, indicating which low-level input features have a large influence on the model’s prediction. The resulting input features can be interpreted by humans using domain knowledge. To improve the trainable model in terms of downstream performance, data and compute efficiency, or robustness to unwanted features, we explore principles that each address one of the training components besides the trainable model. Input Masking and Augmentation directly modifies the training input data, integrating knowledge about the data and its impact on the model’s output. We also explore the use of Feature Extraction using Pretrained Multimodal Models which can be seen as a beneficial preprocessing step to extract useful features. When no training data is available for the downstream task, using such features and domain knowledge expressed in other modalities can result in a Zero-Shot Learning (ZSL) setting, completely eliminating the trainable model. The Weak Label Generation principle produces new desired outputs using knowledge about the labels, giving either a good pretraining or even exclusive training dataset to solve the downstream task. Finally, improving and choosing the right Loss Function is another principle we explore in this thesis. Here, we enrich existing loss functions with knowledge about label interactions or utilize and combine multiple task-specific loss functions in a multitask setting. We apply the principles to classification, regression, and representation tasks as well as to image and text modalities. We propose, apply, and evaluate existing and novel methods to understand and improve the model. Overall, this thesis introduces and evaluates methods that complement the development and choice of DL model architectures. N2 - Deep-Learning-Modelle (DL-Modelle) werden trainiert, indem potenziell vorverarbeitete Eingangsdaten durch ein trainierbares Neuronales Netz (NN) geleitet und dessen Parameter aktualisiert werden, um die Verlustfunktion zwischen der Vorhersage und der gewünschten Ausgabe zu minimieren. Während sich dieser allgemeine Ablauf kaum geändert hat, haben sich die verwendeten NN-Architekturen erheblich weiterentwickelt. Auch wenn die Wahl der Architektur für die Aufgabe zweifellos wichtig ist, schlagen wir in dieser Arbeit vor, Methoden für andere Komponenten des Trainingsprozesses zu entwickeln. Wir vermuten, dass die Verwendung von Domänenwissen hilfreich bei der Verbesserung von DL-Modellen bezüglich ihrer Leistung und/oder Effizienz sein kann. Solche modellagnostischen Methoden sind dann bei jeder bestehenden oder zukünftigen NN-Architektur anwendbar. Die Black-Box-Natur von DL-Modellen motiviert zudem die Entwicklung von Methoden, die zum Verständnis der Funktionsweise dieser Modelle beitragen. Angesichts der schnellen Architektur-Entwicklung ist es wichtig, modellagnostische Methoden zu entwickeln. In dieser Arbeit untersuchen wir sechs Prinzipien, die Domänenwissen verwenden, um Modelle zu verstehen oder zu verbessern. Sie werden auf Trainingskomponenten im Eingang oder Ausgang des Modells angewendet. Jedes Prinzip wird dann auf mindestens zwei DL-Aufgaben angewandt, was zu aufgabenspezifischen Implementierungen führt. Um DL-Modelle zu verstehen, verwenden wir kontrolliert generierte Eingangsdaten, was Wissen über die Dateneigenschaften benötigt. So können wir das Verhalten des Modells verstehen, indem wir die Ausgabeänderung bei der Änderung von abstrahierten Eingabefeatures beobachten. Wir untersuchen zudem gradienten-basierte Attribution-Methoden, die am Ausgang des NN einen Gradienten anlegen und zur Eingabe zurückführen. Eingabefeatures mit großem Einfluss auf die Modellvorhersage können so identifiziert und von Menschen mit Domänenwissen interpretiert werden. Um Modelle zu verbessern (in Bezug auf die Ergebnisgüte, Daten- und Recheneffizienz oder Robustheit gegenüber ungewollten Eingaben), untersuchen wir Prinzipien, die jeweils eine Trainingskomponente neben dem trainierbaren Modell betreffen. Das Maskieren und Augmentieren von Eingangsdaten modifiziert direkt die Trainingsdaten und integriert dabei Wissen über ihren Einfluss auf die Modellausgabe. Die Verwendung von vortrainierten multimodalen Modellen zur Featureextraktion kann als ein Vorverarbeitungsschritt angesehen werden. Bei fehlenden Trainingsdaten können die Features und Domänenwissen in anderen Modalitäten als Zero-Shot Setting das trainierbare Modell gänzlich eliminieren. Das Weak-Label-Generierungs-Prinzip erzeugt neue gewünschte Ausgaben anhand von Wissen über die Labels, was zu einem Pretrainings- oder exklusiven Trainigsdatensatz führt. Schließlich ist die Verbesserung und Auswahl der Verlustfunktion ein weiteres untersuchtes Prinzip. Hier reichern wir bestehende Verlustfunktionen mit Wissen über Label-Interaktionen an oder kombinieren mehrere aufgabenspezifische Verlustfunktionen als Multi-Task-Ansatz. Wir wenden die Prinzipien auf Klassifikations-, Regressions- und Repräsentationsaufgaben sowie Bild- und Textmodalitäten an. Wir stellen bestehende und neue Methoden vor, wenden sie an und evaluieren sie für das Verstehen und Verbessern von DL-Modellen, was die Entwicklung und Auswahl von DL-Modellarchitekturen ergänzt. KW - Deep learning KW - Neuronales Netz KW - Maschinelles Lernen KW - Machine Learning KW - Model-Agnostic KW - Domain Knowledge Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-349689 ER - TY - THES A1 - Loh, Frank T1 - Monitoring the Quality of Streaming and Internet of Things Applications T1 - Monitoring der Qualität von Video Streaming und Internet der Dingen Anwendungen N2 - The ongoing and evolving usage of networks presents two critical challenges for current and future networks that require attention: (1) the task of effectively managing the vast and continually increasing data traffic and (2) the need to address the substantial number of end devices resulting from the rapid adoption of the Internet of Things. Besides these challenges, there is a mandatory need for energy consumption reduction, a more efficient resource usage, and streamlined processes without losing service quality. We comprehensively address these efforts, tackling the monitoring and quality assessment of streaming applications, a leading contributor to the total Internet traffic, as well as conducting an exhaustive analysis of the network performance within a Long Range Wide Area Network (LoRaWAN), one of the rapidly emerging LPWAN solutions. N2 - Die fortlaufende und sich weiterentwickelnde Nutzung von Netzwerken stellt zwei entscheidende Herausforderungen für aktuelle und zukünftige Netzwerke dar, die Aufmerksamkeit erfordern: (1) die Aufgabe, den enormen und kontinuierlich wachsenden Datenverkehr effektiv zu verwalten, und (2) die Notwendigkeit, die durch die Einführung des Internets der Dinge resultierende große Anzahl von Endgeräten zu bewältigen. Neben diesen Herausforderungen besteht ein zwingender Bedarf an einer Reduzierung des Energieverbrauchs, einer effizienteren Ressourcennutzung und von optimierten Prozessen ohne Einbußen bei der Servicequalität. Wir gehen diese Bemühungen umfassend an und befassen uns mit der Überwachung und Qualitätsbewertung von Streaming-Anwendungen, die einen wesentlichen Beitrag zum gesamten Internetverkehr leisten, sowie mit der Durchführung einer generellen Analyse der Netzwerkleistung innerhalb eines Long Range Wide Area Network (LoRaWAN), einer der am schnellsten wachsenden LPWAN-Lösungen. T3 - Würzburger Beiträge zur Leistungsbewertung Verteilter Systeme - 01/24 KW - Leistungsbewertung KW - Simulation KW - LoRaWAN KW - Quality of Experience KW - Streaming KW - Leistungsbewertung KW - Simulation KW - LoRaWAN KW - Quality of Experience KW - Video Streaming Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-350969 SN - 1432-8801 N1 - Formal korrigierte, inhaltlich identische Version zur Dissertation unter https://doi.org/10.25972/OPUS-34783. ET - korrigierte Version ER - TY - THES A1 - Loh, Frank T1 - Monitoring the Quality of Streaming and Internet of Things Applications T1 - Monitoring der Qualität von Video Streaming und Internet der Dingen Anwendungen N2 - The ongoing and evolving usage of networks presents two critical challenges for current and future networks that require attention: (1) the task of effectively managing the vast and continually increasing data traffic and (2) the need to address the substantial number of end devices resulting from the rapid adoption of the Internet of Things. Besides these challenges, there is a mandatory need for energy consumption reduction, a more efficient resource usage, and streamlined processes without losing service quality. We comprehensively address these efforts, tackling the monitoring and quality assessment of streaming applications, a leading contributor to the total Internet traffic, as well as conducting an exhaustive analysis of the network performance within a Long Range Wide Area Network (LoRaWAN), one of the rapidly emerging LPWAN solutions. N2 - Die fortlaufende und sich weiterentwickelnde Nutzung von Netzwerken stellt zwei entscheidende Herausforderungen für aktuelle und zukünftige Netzwerke dar, die Aufmerksamkeit erfordern: (1) die Aufgabe, den enormen und kontinuierlich wachsenden Datenverkehr effektiv zu verwalten, und (2) die Notwendigkeit, die durch die Einführung des Internets der Dinge resultierende große Anzahl von Endgeräten zu bewältigen. Neben diesen Herausforderungen besteht ein zwingender Bedarf an einer Reduzierung des Energieverbrauchs, einer effizienteren Ressourcennutzung und von optimierten Prozessen ohne Einbußen bei der Servicequalität. Wir gehen diese Bemühungen umfassend an und befassen uns mit der Überwachung und Qualitätsbewertung von Streaming-Anwendungen, die einen wesentlichen Beitrag zum gesamten Internetverkehr leisten, sowie mit der Durchführung einer generellen Analyse der Netzwerkleistung innerhalb eines Long Range Wide Area Network (LoRaWAN), einer der am schnellsten wachsenden LPWAN-Lösungen. T3 - Würzburger Beiträge zur Leistungsbewertung Verteilter Systeme - 01/24 KW - Leistungsbewertung KW - Simulation KW - LoRaWAN KW - Quality of Experience KW - Streaming KW - Video Streaming KW - Energy Efficiency Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-347831 SN - 1432-8801 N1 - Eine formal korrigierte, inhaltlich identische Version dieser Dissertation ist unter https://doi.org/10.25972/OPUS-35096 erschienen. ER - TY - THES A1 - Zink, Johannes T1 - Algorithms for Drawing Graphs and Polylines with Straight-Line Segments T1 - Algorithmen zum Zeichnen von Graphen und Polygonzügen mittels Strecken N2 - Graphs provide a key means to model relationships between entities. They consist of vertices representing the entities, and edges representing relationships between pairs of entities. To make people conceive the structure of a graph, it is almost inevitable to visualize the graph. We call such a visualization a graph drawing. Moreover, we have a straight-line graph drawing if each vertex is represented as a point (or a small geometric object, e.g., a rectangle) and each edge is represented as a line segment between its two vertices. A polyline is a very simple straight-line graph drawing, where the vertices form a sequence according to which the vertices are connected by edges. An example of a polyline in practice is a GPS trajectory. The underlying road network, in turn, can be modeled as a graph. This book addresses problems that arise when working with straight-line graph drawings and polylines. In particular, we study algorithms for recognizing certain graphs representable with line segments, for generating straight-line graph drawings, and for abstracting polylines. In the first part, we first examine, how and in which time we can decide whether a given graph is a stick graph, that is, whether its vertices can be represented as vertical and horizontal line segments on a diagonal line, which intersect if and only if there is an edge between them. We then consider the visual complexity of graphs. Specifically, we investigate, for certain classes of graphs, how many line segments are necessary for any straight-line graph drawing, and whether three (or more) different slopes of the line segments are sufficient to draw all edges. Last, we study the question, how to assign (ordered) colors to the vertices of a graph with both directed and undirected edges such that no neighboring vertices get the same color and colors are ascending along directed edges. Here, the special property of the considered graph is that the vertices can be represented as intervals that overlap if and only if there is an edge between them. The latter problem is motivated by an application in automated drawing of cable plans with vertical and horizontal line segments, which we cover in the second part. We describe an algorithm that gets the abstract description of a cable plan as input, and generates a drawing that takes into account the special properties of these cable plans, like plugs and groups of wires. We then experimentally evaluate the quality of the resulting drawings. In the third part, we study the problem of abstracting (or simplifying) a single polyline and a bundle of polylines. In this problem, the objective is to remove as many vertices as possible from the given polyline(s) while keeping each resulting polyline sufficiently similar to its original course (according to a given similarity measure). N2 - Graphen stellen ein wichtiges Mittel dar, um Beziehungen zwischen Objekten zu modellieren. Sie bestehen aus Knoten, die die Objekte repräsentieren, und Kanten, die Beziehungen zwischen Paaren von Objekten abbilden. Um Menschen die Struktur eines Graphen zu vermitteln, ist es nahezu unumgänglich den Graphen zu visualisieren. Eine solche Visualisierung nennen wir Graphzeichnung. Eine Graphzeichnung ist geradlinig, wenn jeder Knoten als ein Punkt (oder ein kleines geometrisches Objekt, z. B. ein Rechteck) und jede Kante als eine Strecke zwischen ihren beiden Knoten dargestellt ist. Eine sehr einfache geradlinige Graphzeichnung, bei der alle Knoten eine Folge bilden, entlang der die Knoten durch Kanten verbunden sind, nennen wir Polylinie. Ein Beispiel für eine Polylinie in der Praxis ist eine GPS-Trajektorie. Das zugrundeliegende Straßennetzwerk wiederum kann als Graph repräsentiert werden. In diesem Buch befassen wir uns mit Fragen, die sich bei der Arbeit mit geradlinigen Graphzeichnungen und Polylinien stellen. Insbesondere untersuchen wir Algorithmen zum Erkennen von bestimmten mit Strecken darstellbaren Graphen, zum Generieren von geradlinigen Graphzeichnungen und zum Abstrahieren von Polylinien. Im ersten Teil schauen wir uns zunächst an, wie und in welcher Zeit wir entscheiden können, ob ein gegebener Graph ein Stickgraph ist, das heißt, ob sich seine Knoten als vertikale und horizontale Strecken auf einer diagonalen Geraden darstellen lassen, die sich genau dann schneiden, wenn zwischen ihnen eine Kante liegt. Anschließend betrachten wir die visuelle Komplexität von Graphen. Konkret untersuchen wir für bestimmte Graphklassen, wie viele Strecken für jede geradlinige Graphzeichnung notwendig sind, und, ob drei (oder mehr) verschiedene Streckensteigungen ausreichend sind, um alle Kanten zu zeichnen. Zuletzt beschäftigen wir uns mit der Frage, wie wir den Knoten eines Graphen mit gerichteten und ungerichteten Kanten (geordnete) Farben zuweisen können, sodass keine benachbarten Knoten dieselbe Farbe haben und Farben entlang gerichteter Kanten aufsteigend sind. Hierbei ist die spezielle Eigenschaft der betrachteten Graphen, dass sich die Knoten als Intervalle darstellen lassen, die sich genau dann überschneiden, wenn eine Kanten zwischen ihnen verläuft. Das letztgenannte Problem ist motiviert von einer Anwendung beim automatisierten Zeichnen von Kabelplänen mit vertikalen und horizontalen Streckenverläufen, womit wir uns im zweiten Teil befassen. Wir beschreiben einen Algorithmus, welcher die abstrakte Beschreibung eines Kabelplans entgegennimmt und daraus eine Zeichnung generiert, welche die speziellen Eigenschaften dieser Kabelpläne, wie Stecker und Gruppen von zusammengehörigen Drähten, berücksichtigt. Anschließend evaluieren wir die Qualität der so erzeugten Zeichnungen experimentell. Im dritten Teil befassen wir uns mit dem Abstrahieren bzw. Vereinfachen einer einzelnen Polylinie und eines Bündels von Polylinien. Bei diesem Problem sollen aus einer oder mehreren gegebenen Polylinie(n) so viele Knoten wie möglich entfernt werden, wobei jede resultierende Polylinie ihrem ursprünglichen Verlauf (nach einem gegeben Maß) hinreichend ähnlich bleiben muss. KW - Graphenzeichnen KW - Algorithmische Geometrie KW - Algorithmus KW - Algorithmik KW - Polygonzüge KW - graph drawing KW - complexity KW - algorithms KW - straight-line segments KW - polylines KW - graphs KW - Strecken KW - Graphen Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-354756 ER - TY - RPRT A1 - Vomhoff, Viktoria A1 - Geissler, Stefan A1 - Gebert, Steffen A1 - Hossfeld, Tobias T1 - Towards Understanding the Global IPX Network from an MVNO Perspective T2 - KuVS Fachgespräch - Würzburg Workshop on Modeling, Analysis and Simulation of Next-Generation Communication Networks 2023 (WueWoWAS’23) N2 - In this paper, we work to understand the global IPX network from the perspective of an MVNO. In order to do this, we provide a brief description of the global architecture of mobile carriers. We provide initial results with respect to mapping the vast and complex interconnection network enabling global roaming from the point of view of a single MVNO. Finally, we provide preliminary results regarding the quality of service observed under global roaming conditions. KW - global IPX network Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-322121 ER - TY - RPRT A1 - Navade, Piyush A1 - Maile, Lisa A1 - German, Reinhard T1 - Multiple DCLC Routing Algorithms for Ultra-Reliable and Time-Sensitive Applications T2 - KuVS Fachgespräch - Würzburg Workshop on Modeling, Analysis and Simulation of Next-Generation Communication Networks 2023 (WueWoWAS’23) N2 - This paper discusses the problem of finding multiple shortest disjoint paths in modern communication networks, which is essential for ultra-reliable and time-sensitive applications. Dijkstra’s algorithm has been a popular solution for the shortest path problem, but repetitive use of it to find multiple paths is not scalable. The Multiple Disjoint Path Algorithm (MDPAlg), published in 2021, proposes the use of a single full graph to construct multiple disjoint paths. This paper proposes modifications to the algorithm to include a delay constraint, which is important in time-sensitive applications. Different delay constraint least-cost routing algorithms are compared in a comprehensive manner to evaluate the benefits of the adapted MDPAlg algorithm. Fault tolerance, and thereby reliability, is ensured by generating multiple link-disjoint paths from source to destination. KW - Dijkstra’s algorithm KW - shortest path routing KW - disjoint multi-paths KW - delay constrained KW - least cost Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-322177 ER - TY - RPRT A1 - Simon, Manuel A1 - Gallenmüller, Sebastian A1 - Carle, Georg T1 - Never Miss Twice - Add-On-Miss Table Updates in Software Data Planes T2 - KuVS Fachgespräch - Würzburg Workshop on Modeling, Analysis and Simulation of Next-Generation Communication Networks 2023 (WueWoWAS’23) N2 - State Management at line rate is crucial for critical applications in next-generation networks. P4 is a language used in software-defined networking to program the data plane. The data plane can profit in many circumstances when it is allowed to manage its state without any detour over a controller. This work is based on a previous study by investigating the potential and performance of add-on-miss insertions of state by the data plane. The state keeping capabilities of P4 are limited regarding the amount of data and the update frequency. We follow the tentative specification of an upcoming portable-NIC-architecture and implement these changes into the software P4 target T4P4S. We show that insertions are possible with only a slight overhead compared to lookups and evaluate the influence of the rate of insertions on their latency. KW - SDN KW - state management KW - P4 KW - Add-on-Miss Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-322071 ER - TY - RPRT A1 - Brisch, Fabian A1 - Kassler, Andreas A1 - Vestin, Jonathan A1 - Pieska, Marcus A1 - Amend, Markus T1 - Accelerating Transport Layer Multipath Packet Scheduling for 5G-ATSSS T2 - KuVS Fachgespräch - Würzburg Workshop on Modeling, Analysis and Simulation of Next-Generation Communication Networks 2023 (WueWoWAS’23) N2 - Utilizing multiple access networks such as 5G, 4G, and Wi-Fi simultaneously can lead to increased robustness, resiliency, and capacity for mobile users. However, transparently implementing packet distribution over multiple paths within the core of the network faces multiple challenges including scalability to a large number of customers, low latency, and high-capacity packet processing requirements. In this paper, we offload congestion-aware multipath packet scheduling to a smartNIC. However, such hardware acceleration faces multiple challenges due to programming language and platform limitations. We implement different multipath schedulers in P4 with different complexity in order to cope with dynamically changing path capacities. Using testbed measurements, we show that our CMon scheduler, which monitors path congestion in the data plane and dynamically adjusts scheduling weights for the different paths based on path state information, can process more than 3.5 Mpps packets 25 μs latency. KW - multipath packet scheduling KW - P4 KW - MP-DCCP KW - 5G KW - ATSSSS Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-322052 ER - TY - RPRT A1 - Hasslinger, Gerhard A1 - Ntougias, Konstantinos A1 - Hasslinger, Frank A1 - Hohlfeld, Oliver T1 - Performance Analysis of Basic Web Caching Strategies (LFU, LRU, FIFO, ...) with Time-To-Live Data Validation T2 - KuVS Fachgespräch - Würzburg Workshop on Modeling, Analysis and Simulation of Next-Generation Communication Networks 2023 (WueWoWAS’23) N2 - Web caches often use a Time-to-live (TTL) limit to validate data consistency with web servers. We study the impact of TTL constraints on the hit ratio of basic strategies in caches of fixed size. We derive analytical results and confirm their accuracy in comparison to simulations. We propose a score-based caching method with awareness of the current TTL per data for improving the hit ratio close to the upper bound. KW - LRU KW - LFU KW - FIFO caching strategies KW - hit ratio analysis and simulation KW - TTL validation of data consistency Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-322048 ER - TY - RPRT A1 - Funda, Christoph A1 - Marín García, Pablo A1 - German, Reinhard A1 - Hielscher, Kai-Steffen T1 - Online Algorithm for Arrival & Service Curve Estimation T2 - KuVS Fachgespräch - Würzburg Workshop on Modeling, Analysis and Simulation of Next-Generation Communication Networks 2023 (WueWoWAS’23) N2 - This paper presents a novel concept to extend state-of-the-art buffer monitoring with additional measures to estimate service-curves. The online algorithm for service-curve estimation replaces the state-of-the-art timestamp logging, as we expect it to overcome the main disadvantages of generating a huge amount of data and using a lot of CPU resources to store the data to a file during operation. We prove the accuracy of the online-algorithm offline with timestamp data and compare the derived bounds to the measured delay and backlog. We also do a proof-of- concept of the online-algorithm, implement it in LabVIEW and compare its performance to the timestamp logging by CPU load and data-size of the log-file. However, the implementation is still work-in-progress. KW - hardware-in-the-loop streaming system KW - network calculus KW - service-curve estimation KW - performance monitoring Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-322112 ER -