Minimizing the provisioning delay in the cloud network: Benefits, overheads and challenges
Notice bibliographique
Résumé
In the cloud computing era, virtualized data centers are expected to host most of the cloud services such as computation, storage and multimedia applications. Cloud services are expected to be transported over the Internet backbone based on anycast/manycast paradigms between the users and data centers. In this paper, we present an optimization model which aims at reconfiguring the cloud network topology so that the delay of cloud service provisioning is minimized without disrupting the service quality of regular Internet services. We compare the performance of the proposed model to the delay performance of an optimization model which aims at minimizing the operational expenditure of the operator. Through numerical results, we show that the proposed optimization model is capable of assuring minimum delay guarantee for the traffic demands destined to/from the data centers, as well as the traffic demands destined to/from the core nodes of the cloud network. Furthermore, we study the overheads and challenges of delay minimized reconfiguration of the cloud network. Numerical results confirm that minimum delay objective does not introduce significant overhead to the data centers in terms of operational expenditure, namely power consumption. On the other hand, we show that the increase in the power consumption of the network equipment in the cloud backbone arises as an important challenge of the presented optimization model.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».