On controller performance in software-defined networks
Notice bibliographique
Résumé
Network architectures in which the control plane is decoupled from the data plane have been growing in popularity. Among the main arguments for this approach is that it provides a more structured software environment for developing network-wide abstractions while potentially simplifying the data plane. As has been adopted elsewhere [11], we refer to this split architecture as Software-Defined Networking (SDN). While it has been argued that SDN is suitable for some deployment environments (such as homes [17, 13], data centers [1], and the enterprise [5]), delegating control to a remote system has raised a number of questions on control-plane scaling implications of such an approach. Two of the most often voiced concerns are: (a) how fast can the controller respond to data path requests?; and (b) how many data path requests can it handle per second? There are some references to the performance of SDN systems in the literature [16, 5, 3]. For example, an oft-cited study shows that a popular network controller (NOX) handles around 30k flow initiation events1 per second while maintaining a sub-10ms flow install time [14]. Unfortunately, recent measurements of some deployment environments suggests that these numbers are far from sufficient. For example, Kandula et al. [9] found that a 1500-server cluster has a median flow arrival rate of 100k flows per second. Also, Benson et al. [2] show that a network with 100 switches can have spikes of 10M flows arrivals per second in the worst case. In addition, the 10ms flow setup delay of an SDN controller would add a 10% delay to the majority of flows (short-lived) in such a network. This disconnect between relatively poor controller performance and high network demands has motivated a
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».