RealNet: A Topology Generator Based on Real Internet Topology
Notice bibliographique
Résumé
One of the challenges of large-scale network simulations is the lack of scalable and realistic Internet topology generators. Previous topology generators are either not scalable to millions of nodes, or not able to capture characteristics of the Internet topology. In this work, we propose a topology generator which can generate accurate large-scale models of the Internet. We extract the AS (autonomous system) level and router level topology of the Internet with various data sources such as BGP routing tables and traceroute records. With the real Internet topology, we infer the AS topology and the commercial relationship among ASes. We also group the routers into clusters according to their positions in the Internet. A compact routing core is built with the AS topology and router cluster topology. Each generated topology consists of the routing core and a set of end-hosts connected to router clusters. The generated topology is realistic since its routing core is extracted from Internet. We make the assumption of uniform routing policy within an AS. Therefore, the routing path calculation of any source/destination pair consists of finding the AS path for the source/destination ASes and finding the router level path within each AS in the AS path. Since the routing pate depends only on the routing core, its size is independent of the number of end-hosts in the generated topology.
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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 | 0,000 | 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 ».