Hybrid Techniques for Large-Scale IP Traffic Matrix Estimation
Notice bibliographique
Résumé
The information on the volume of traffic flowing between all possible origin and destination pairs in an Internet Protocol (IP) network during a given period of time is generally referred to as traffic matrix (TM). This information, which is very important for various traffic engineering tasks, is very costly and difficult to obtain on large operational IP network, consequently, it is often inferred from readily available link load measurements. Several techniques have been proposed for estimation of traffic matrix on operational IP network from measured link load data and routing information. However, because the problem is a linear ill-posed and has no unique or direct solution, mathematically speaking, many of these techniques rely on some assumptions about the distribution of origin-destination (OD) flows. The validity of these assumptions and resulting prior estimates affect the performance and accuracy of the techniques. In this paper, we demonstrated the result of two hybrid techniques formed by combining iterative proportional fitting (IPF) and fanout estimation with well-known techniques such as tomogravity (TG), entropy maximization (EM) and Neural Network (NN) in producing improved estimation of the traffic matrix from link load data and sampled flow measurement. The low overhead of these hybrid techniques, as well as the significant reduction in error achieved, compared to using the gravity or similar prior estimates, makes them worthwhile approaches that can be adopted by Internet service providers (ISPs) for large-scale IP traffic matrix estimation.
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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 | 0,000 | 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 ».