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Enregistrement W1512796272

Memory-aware SLA-based mechanism for shared-mesh WDM networks

2011· article· en· W1512796272 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Conference on Ultra Modern Telecommunications · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Optical Network Technologies
Établissements canadiensSaint Mary's UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceBackupProvisioningComputer networkNetwork topologyPath (computing)Metric (unit)Distributed computingService providerBlocking (statistics)Service (business)Operating system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper presents a dynamic provisioning mechanism through which service providers can exploit the unused allowable down time of the connections to serve the additional upcoming requests. The algorithm work based on the holding time of the connections and the failure arrival rate over the selected primary or backup paths. The proposed mechanism in this paper routes the requests in a way that any service level agreement (SLA) violation is either avoided or minimized. To achieve this goal, the already established paths are flagged with a newly proposed path metric, path risk factor, to create a memory-aware mechanism of paths' history showing the risk tolerance to SLA violation. This path attribute can be disseminated over the network as a metric of prospective connections. The algorithm takes advantage of the already established connections' history to select the best path regarding the SLA violation with the lowest cost. Simulation results verify that the proposed mechanism has better performance in terms of the blocking rate, the availability satisfaction rate, and the resource utilization than existing algorithms. Performance evaluation is done over two different simulation environments, the network with high link failure arrival rate and the network with normal link failure arrival rate. In addition to the better performance over both network topologies, the algorithm provides more revenue for service providers compared to standard and existing algorithms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,892
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle