Memory requirements for future Internet routers with essentially-perfect QoS guarantees
Notice bibliographique
Résumé
The theory of a future Internet network which achieves essentially-perfect QoS guarantees for all QoS-enabled traffic flows for all loads ≤ 100% of capacity has recently been established. A scheduling algorithm with a bounded normalized service lead/lag (NSLL) is used to schedule traffic flows within the routers. An 'Application-Specific Token-Buffer Traffic Shaper' is used at the traffic sources, to achieve a bounded NSLL on incoming bursty traffic flows. An 'Application-Specific Playback Queue' is used to perfectly regenerate the original busty traffic flows at every destination. Under these conditions, it has been established that every QoS-enabled flow: (i) is delivered with essentially-perfect end-to-end QoS guarantees, and (ii) buffers O(K) cells/packets per router, where K is the bound on the NSLL. In this paper, we reduce the router buffering requirements significantly, so that each router buffers ≤ one cell/packet per QoS-enabled traffic flow, a reduction of up to 1K-10K over existing technologies. The proposed technology can be incorporated into new routers with negligible hardware cost, and is compatible with existing IntServ, DiffServ, MPLS and RSVP-TE protocols.
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 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 | 0,001 | 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 ».