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Enregistrement W2139338331 · doi:10.1109/surv.2010.040710.00078

A Survey of PCN-Based Admission Control and Flow Termination

2010· article· en· W2139338331 sur OpenAlexaff
Michael Menth, Frank Lehrieder, Bob Briscoe, Philip Eardley, Toby Moncaster, J. Babiarz, A. Charny, Xinyang Zhang, Tom Taylor, Kwok-Ho Chan, Daisuke Satoh, Ruediger Geib, Georgios Karagiannis

Notice bibliographique

RevueIEEE Communications Surveys & Tutorials · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNetwork Traffic and Congestion Control
Établissements canadiensHuawei Technologies (Canada)Nortel (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceStandardizationAdmission controlComputer networkFlow control (data)Function (biology)Process (computing)Network congestionQuality of serviceNetwork packetOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pre-congestion notification (PCN) provides feedback about load conditions in a network to its boundary nodes. The PCN working group of the IETF discusses the use of PCN to implement admission control (AC) and flow termination (FT) for prioritized realtime traffic in a DiffServ domain. Admission control (AC) is a well-known flow control function that blocks admission requests of new flows when they need to be carried over a link whose admitted PCN rate already exceeds an admissible rate. Flow termination (FT) is a new flow control function that terminates some already admitted flows when they are carried over a link whose admitted PCN rate exceeds a supportable rate. The latter condition can occur in spite of AC, e.g., when traffic is rerouted due to network failures. This survey gives an introduction to PCN and is a primer for this new technology. It presents and discusses the multitude of architectural design options in an early stage of the standardization process in a comprehensive and streamlined way before only a subset of them is standardized by the IETF. It brings PCN from the IETF to the research community and serves as historical record.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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