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Enregistrement W2032193947 · doi:10.1109/ccece.2006.277282

Red Performance Evaluation using Stochastic Modelling and Fluid-Based Analysis

2006· article· en· W2032193947 sur OpenAlexaff
Hussein Al-Zubaidy, Tariq Omari

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNetwork Traffic and Congestion Control
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandom early detectionQueueComputer scienceJitterQueueing theoryActive queue managementStochastic modellingDrop (telecommunication)Stochastic differential equationSimulationMathematical optimizationAlgorithmApplied mathematicsNetwork congestionComputer networkMathematicsTelecommunicationsStatisticsNetwork packet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Random early detection (RED) is a powerful mechanism used for queue management. Many studies showed that RED has advantages over tail drop (TD). However, most of these studies were based on simulation and does not reflect a conclusive performance evaluation of RED. The need for an analytical evaluation that allows better understanding of RED was addressed by several researchers. The result was several approaches, each partially characterizes RED performance. This work aims to provide a better understanding of the RED algorithm and to quantify the benefits and limitations of using RED queue management by using two analytic models, namely: stochastic-based model; using queuing theory and stochastic modeling and fluid-based model, using stochastic differential equations. The fluid-based model was modified to incorporate smooth nonconforming traffic (e.g. UDP) as well as TCP. The model was verified using simulation results. Our analysis showed that RED outperforms TD most of the time. The stochastic based model showed that RED removes the bias against bursty traffic and helps control the queue size and the delay. On the other hand, it increases the variability of the queue size and hence the jitter. The results showed that RED queue can handle the added UDP traffic while maintaining its normal operation to some extent. However, the increase in the UDP traffic share created oscillation in the queue size and resulted in instability. When the UDP traffic reached 50% of the total capacity the queue starts oscillating wildly which can cause buffer overflow and jitter. The effect of the UDP portion of the overall link capacity on the TCP traffic in the RED queue where studied. It seems that a high UDP rate will not starve the TCP traffic under RED. Another observation was that for higher link capacities the RED performance becomes highly dependent on the sampling rate (alpha). Simulation confirms the above conclusions and matches well with the findings obtained from analysis

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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