A cognitive model‐based approach for autonomic fault management in OpenFlow networks
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.
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Autonomic network management is an approach to the management of complex networks and services that incorporates the detection, diagnosis and reconfiguration, as well as optimization, of their performance. A control loop is fundamental as it facilitates the capture of the current state of the networks and the reconfiguration of network elements without human intervention. For new networking architectures such as software‐defined networking and OpenFlow networks, in which the control plane is moved onto a centralized controller, an efficient control loop and decision making are more crucial. In this paper, we propose a cognitive control loop based on a cognitive model for efficient problem resolving and accurate decision making. In contrast to existing control loops, the proposed control loop provides reactive, deliberative and reflective loops for managing systems based on analysis of current status. In order to validate the proposed control loop, we applied it to fault management in OpenFlow networks and found that the protection mechanism provides fast recovery from single failures in OpenFlow networks, but it cannot cover multiple‐failure cases. We therefore also propose a fast flow setup (FFS) algorithm for our control loop to manage multiple‐failure scenarios. The proposed control loop adaptively uses protection and FFS based on analysis of failure situations. We evaluate the proposed control loop and the FFS algorithm by conducting failure recovery experiments and comparing its recovery time to those of existing methods. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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