A comparative evaluation of mobile agent performance for network management
Notice bibliographique
Résumé
Despite the strategic and software engineering benefits mobile agents (MAs) brings to network management, their performance is still a controversial issue. A number of quantitative analyses and experiments on mobile agent performance have been reported in the last few years. Among the claims in these studies, there are some obvious controversies. In an effort to determine the existence of contradiction and explore the cause for disagreement, this paper compares a number of evaluative studies of MA performance in the network management domain. Their experiments and analytical models are briefly described, and their findings and conclusions are highlighted for effective contrasting. With direct inference from this comparative survey, we suggest that many factors must be carefully taken into account when evaluating the MA network management paradigm. These key factors include the size of the network, the specific management tasks the MA is to perform, the initial MA size, data compression, the transfer mode, the specific platform adopted, etc. Our careful examination reveals that most of the disagreement is caused by difference in the above measurement factors. Ample evidence from the reviewed studies demonstrated that MAs are not actually efficient enough for real-time polling and collecting large amount of data, but we have enough proof that MAs demonstrate considerable robustness and performance in performing complex local computing, data filtering and updating. One contradiction in the body of literature is identified when the network has limited size. More carefully planed study is needed to solve this obvious contradiction.
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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 | 0,012 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».