Notice bibliographique
Résumé
Increasingly, multimedia applications need higher bandwidth to provide better quality, for example in multi-party HD video conferencing. This demanding class of interactive applications simultaneously require high bandwidth and low end-to-end latency, a conflicting combination that is poorly supported in existing transports. Conventional wisdom dictates that network applications have a choice of transport protocols between TCP, if a reliable service model is desired, or UDP, if control over timing is required. In this paper we present Paceline, an enhanced transport we have devised to support interactive, high-bandwidth applications. Paceline enhances the transport service model to support application adaptation, through prioritization to provide timely delivery of important data, and cancellation to adapt the application rate to match available bandwidth. However, contrary to conventional wisdom, Paceline has not been implemented over UDP, nor does Paceline propose changes to TCP. We believe that the deployment obstacles and duplication of effort faced by solutions that alter or replace TCP entirely outweigh the challenges of mitigating its impairments. Instead, Paceline employs several mechanisms to support timely priority order delivery and cancellation above TCP: an application-level rate controller to reduce queueing delay due to excessive socket buffering, failover among connections to handle extreme cases of congestion, and message fragmentation to reduce the granularity of preemption. Our evaluation shows that Paceline improves upon conventional end-to-end latency shortcomings of using TCP, by factor of 3 in median latency and a factor of 4 in worst case latency. Meanwhile, Paceline is able to preserve TCP's performance in terms of fairness and utilization. Finally, we compare application performance with Paceline to a representative TCP alternative, Structured Stream Transport (SST), showing Paceline to be highly competitive.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,415 | 0,266 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».