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Enregistrement W2101367224

Failure-based Lifespan Performance Analysis of Network Fabric in Modular Data Centers: Toward Deployment in Canada's North

2014· preprint· en· W2101367224 sur OpenAlexaboutno aff
Reza Farrahi Moghaddam, Vahid Asghari, Fereydoun Farrahi Moghaddam, Mohamed Cheriet

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2014
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCloud Computing and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModular designSoftware deploymentData centerServerComputer scienceKey (lock)Core (optical fiber)Distributed computingSystems engineeringEngineeringComputer networkTelecommunicationsComputer securitySoftware engineeringOperating system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data centers have evolved from a passive element of compute infrastructure to become an active and core part of any ICT solution. Modular data centers are a promising design approach to improve resiliency of data centers, and they can play a key role in deploying ICT infrastructure in remote and in- hospitable environments with low temperatures and hydro- and wind-electric capabilities. Modular data centers can also survive even with lack of contin- uous physical maintenance and support. Generally, the most critical part of a data center is its network fabric that could impede the whole system even if all other components are fully functional. In this work, a complete failure analysis of modular data centers using failure models of various components including servers, switches, and links is performed using a proposed Monte- Carlo approach. This approach allows us to calculate the performance of a design along its lifespan even at the terminal stages. A class of modified

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,121 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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