Providing packet-loss guarantees in DiffServ architectures
Notice bibliographique
Résumé
Differentiated Services (DiffServ) is a proposed architecture for the Internet in which various applications are supported using a simple classification scheme. Packets entering the DiffServ domain are marked depending on the packets' class. Premium service and assured service are the first two types of services proposed within the DiffServ architecture other than the best effort service. Premium service provides a strict guarantee on users' peak rates, hence delivering the highest quality of service (QoS). However, it expects to charge at high prices and also has low bandwidth utilization. The assured service provides high priority packets with preferential treatment over low priority packets but without any quantitative QoS guarantees. In this paper, we propose a new service, which is called loss guaranteed (LG) service for DiffServ architectures. This service can provide a quantitative QoS guarantee in terms of loss rate. A measurement-based admission control scheme and a signaling protocol are designed to implement the LG service. An extensive simulation model has been developed to study the performance and viability of the LG service model. We have tested a variety of traffic conditions and measurement parameter settings in our simulation. The results show that the LG can achieve a high level of utilization while still reliably keeping the traffic within the maximum loss rate requirement. Indeed, we show that the DiffServ architecture can provide packet-loss guarantees without the need for explicit resource reservation.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».