Long-lifetime capacity upgrades of ring networks for unpredictable traffic
Notice bibliographique
Résumé
Traffic forecasting is an important means to facilitate network capacity planning by predicting necessary link upgrades and link additions, but it is generally unable to take into account events that are hard to predict, e.g., breaking news, denial-of-service attacks, and failures. These events, which may be typically short-lived but whose impact on the network traffic load is significant, together with the hard to predict traffic due to the server farm based architecture of the Internet will increase the amount of unpredictable traffic. The so-called network lifetime metric, which measures the ability of a network to sustain unexpected changes and shifts in traffic load, is becoming increasingly important. Very recently reported preliminary results show that the widely deployed bidirectional rings provide the smallest network lifetime, whereas chordal rings perform best in terms of network lifetime. In this paper, we first provide extensive numerical investigations of the network lifetime of bidirectional rings for realistic initial traffic scenarios. We then provide more detailed insights into the network lifetime of chordal rings and show that chordal rings not necessarily outperform bidirectional rings. Finally, we examine meshed rings and a novel hybrid ring-star network which clearly outperform not only bidirectional but also chordal rings in terms of network lifetime for a wide range of unexpected traffic changes and shifts
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 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 ».