Performance Analysis of Infrastructure Service Provision with GMPLS-Based Traffic Engineering
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Dynamic sharing of the common physical network is envisioned as a key enabler for the emerging Internet technologies. This paper addresses challenges related to resource sharing in the physical layer and analyzes the performance of infrastructure service provision with control plane mechanisms based on generalized multi protocol label switching (GMPLS). In our approach, the provisioning of infrastructure services is supported by two novel concepts for GMPLS traffic engineering (TE): resource visibility and inter-domain exchange. Resource visibility is a new network control plane concept, which defines the usage polices for transmission, multiplexing, and switching resources in multiple GMPLS layers. In our architecture, every network resource may exhibit different visibility to different services at different layers. The inter-domain exchange, here referred to as GMPLS exchange point (GXP), is the physical layer equivalent of the Internet exchange point (IXP). Just as how the IXP manages interconnections of autonomous systems (AS) in the Internet, the GXP manages dynamic interconnections of multiple provider domains and enables them to advertise their physical resources to other domains. We model the dynamic provisioning of infrastructure services using graph theory and deploy GMPLS traffic engineering (TE) to optimize the routing and resource yields. The results obtained demonstrate that traffic engineering with resource visibility and GXP brings significant performance benefits in resource utilization and infrastructure extensibility, especially when network providers set up LSPs as a result of collaborative and carrier-neutral traffic engineering where they share information about resource capabilities and utilization
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.
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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle