The influence of low-class traffic load on high-class performance and isolation in optical burst switching systems
Notice bibliographique
Résumé
In optical burst switching (OBS) networks, class differentiation and isolation can be achieved by assigning adequately long time offsets between the control packet and payload of high-class bursts. While it has been recognized that the length distribution of low-class bursts plays a role in determining the size of the offsets required, there have been no studies on the effect of other factors that may also be significant. In this paper we examine the effect of the ratio of the arrival rates of low-class and high-class traffic on the level of isolation achieved in OBS networks with quality of service offsets. We show that the level of isolation in the network depends on the arrival rate of low-class traffic, especially when the amount of low-class and high-class traffic in the system is comparable. When we vary the ratio between low and high-class arrival rates from 0.1 to 10, an additional offset of three times the mean low-class burst length is required to achieve the same level of isolation. These results imply that it is important for researchers and network designers to take into account the amount of low-class traffic in the network when provisioning offsets for class differentiation in OBS networks.
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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 ».