UARA in edge routers: an effective approach to user fairness and traffic shaping
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY The ever‐increasing share of the peer‐to‐peer (P2P) traffic flowing in the Internet has unleashed new challenges to the quality of service provisioning. Striving to accommodate the rise of P2P traffic or to curb its growth has led to many schemes being proposed: P2P caches, P2P filters, ALTO mechanisms and re‐ECN. In this paper, we propose a scheme named ‘UARA:textbfUser/ A pplication‐aware R ED‐based A QM’ which has a better perspective on the problem: UARA is proposed to be implemented at the edge routers providing real‐time near‐end‐user traffic shaping and congestion avoidance. UARA closes the loopholes exploited by the P2P traffic by bringing under control the P2P users who open and use numerous simultaneous connections. In congestion times, UARA monitors the flows of each user and caps the bandwidth used by ‘power users’ which leads to the fair usage of network resources. While doing so, UARA also prioritizes the real‐time traffic of each user, further enhancing the average user quality of experience (QoE). UARA hence centralizes three important functionalities at the edge routers: (1) congestion avoidance; (2) providing user fairness; (3) prioritizing real‐time traffic. The simulation results indicate that average user QoE is significantly improved in congestion times with UARA at the edge routers. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».