Autonomic traffic engineering for network robustness
Notice bibliographique
Résumé
The continuously increasing complexity of communication networks and the increasing diversity and unpredictability of traffic demand has led to a consensus view that the automation of the management process is inevitable. Currently, network and service management techniques are mostly manual, requiring human intervention, and leading to slow response times, high costs, and customer dissatisfaction. In this paper we present AutoNet, a self-organizing management system for core networks where robustness to environmental changes, namely traffic shifts, topology changes, and community of interest is viewed as critical. A framework to design robust control strategies for autonomic networks is proposed. The requirements of the network are translated to graph-theoretic metrics and the management system attempts to automatically evolve to a stable and robust control point by optimizing these metrics. The management approach is inspired by ideas from evolutionary science where a metric, network criticality, measures the survival value or robustness of a particular network configuration. In our system, network criticality is a measure of the robustness of the network to environmental changes. The control system is designed to direct the evolution of the system state in the direction of increasing robustness. As an application of our framework, we propose a traffic engineering method in which different paths are ranked based on their robustness measure, and the best path is selected to route the flow. The choice of the path is in the direction of preserving the robustness of the network to the unforeseen changes in topology and traffic demands. Furthermore, we develop a method for capacity assignment to optimize the robustness of the network.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».