Modeling and design of a Session Initiation Protocol overload control algorithm
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
Recent collapses of Session Initiation Protocol (SIP) servers indicate that the built-in SIP overload control mechanism cannot mitigate overload effectively. In this paper, we propose a new SIP overload control algorithm by introducing a novel analytical approach to model the dynamic behavior of a SIP network where each server has a finite buffer. Three key breakthroughs of our modeling approach are the formulations of the message loss process, message retransmission process, and the complex departure process through detailed analysis. Our modeling results indicate that retransmissions triggered by the queuing delay are redundant, thus we propose a feedback control mechanism that regulates the retransmission message rate to mitigate the overload. We then demonstrate how to extend our analytical approach to the modeling of our overload control solution. Simulation based on this analytical model runs much faster than event-driven simulation, which needs to track thousands of retransmission timers for outstanding messages and may crash a simulator due to limited computation resources. Performance evaluation demonstrates that: (1) without the control algorithm applied, the overload at a downstream server may propagate to its upstream servers and cause widespread network failure; (2) in the case of short-term overload, our feedback control solution can mitigate the overload effectively without rejecting calls intentionally or reducing network utilization, thus avoiding the disadvantages of existing overload control solutions. In addition, compared with the pushback solution, our retransmission-based solution achieves a better trade-off between the speed to cancel the overload and the call rejection rate when an overload lasts a short period.
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 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 | 0,001 |
| 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 découle