Experimental study of router buffer sizing
Notice bibliographique
Résumé
During the past four years, several papers have proposed rules for sizing buffers in Internet core routers. Appenzeller et al. suggest that a link needs a buffer of size O(C/√N), where C is the capacity of the link, and N is the number of flows sharing the link. If correct, buffers could be reduced by 99% in a typical backbone router today without loss in throughput. Enachecsu et al., and Raina et al. suggest that buffers can be reduced even further to 20-50 packets if we are willing to sacrifice a fraction of link capacities, and if there is a large ratio between the speed of core and access links. If correct, this is a five orders of magnitude reduction in buffer sizes. Each proposal is based on theoretical analysis and validated using simulations. Given the potential benefits (and the risk of getting it wrong!) it is worth asking if these results hold in real operational networks. In this paper, we report buffer-sizing experiments performed on real networks - either laboratory networks with commercial routers as well as customized switching and monitoring equipment (UW Madison, Sprint ATL, and University of Toronto), or operational backbone networks (Level 3 Communications backbone network, Internet2, and Stanford). The good news: Subject to the limited scenarios we can create, the buffer sizing results appear to hold. While we are confident that the O(C/√N) will hold quite generally for backbone routers, the 20-50 packet rule should be applied with extra caution to ensure that network components satisfy the underlying assumptions.
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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».