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Enregistrement W2162932658 · doi:10.1109/tnet.2005.852881

Load balancing for parallel forwarding

2005· article· en· W2162932658 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE/ACM Transactions on Networking · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNetwork Traffic and Congestion Control
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceLoad balancing (electrical power)Scheduling (production processes)Distributed computingComputer networkThe InternetNetwork packetHash functionPacket forwardingWorkloadInternet trafficOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Workload distribution is critical to the performance of network processor based parallel forwarding systems. Scheduling schemes that operate at the packet level, e.g., round-robin, cannot preserve packet-ordering within individual TCP connections. Moreover, these schemes create duplicate information in processor caches and therefore are inefficient in resource utilization. Hashing operates at the flow level and is naturally able to maintain per-connection packet ordering; besides, it does not pollute caches. A pure hash-based system, however, cannot balance processor load in the face of highly skewed flow-size distributions in the Internet; usually, adaptive methods are needed. In this paper, based on measurements of Internet traffic, we examine the sources of load imbalance in hash-based scheduling schemes. We prove that under certain Zipf-like flow-size distributions, hashing alone is not able to balance workload. We introduce a new metric to quantify the effects of adaptive load balancing on overall forwarding performance. To achieve both load balancing and efficient system resource utilization, we propose a scheduling scheme that classifies Internet flows into two categories: the aggressive and the normal, and applies different scheduling policies to the two classes of flows. Compared with most state-of-the-art parallel forwarding schemes, our work exploits flow-level Internet traffic characteristics.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,873
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,229 · 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