MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2167234454 · doi:10.1145/974043.974088

Performance of publish/subscribe middleware in mobile wireless networks

2004· article· en· W2167234454 sur OpenAlexaff
Umar Farooq, Eric W. Parsons, Shikharesh Majumdar

Notice bibliographique

RevueACM SIGSOFT Software Engineering Notes · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePeer-to-Peer Network Technologies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceMiddleware (distributed applications)ScalabilityMessage oriented middlewarePublicationComputer networkDistributed computingDomain (mathematical analysis)Asynchronous communicationMobile computingWireless networkHandoverWirelessSoftwareTelecommunicationsSoftware architectureOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Publish/subscribe middlewares are becoming popular for distributed applications because of their flexible and scalable nature. Anonymous and loosely-coupled communication between publisher and subscriber, along with the inherently asynchronous nature of these systems, help them adapt quickly to changing environments, making them a good choice for mobile cellular networks. This paper studies publish/subscribe middleware performance in such networks in detail. As a first step, the paper characterizes a popular implementation of publish/subscribe system for the mobile domain, studying and analyzing the effect of different mobility parameters, which to the best of our knowledge is the first experimental research on the performance behavior of publish/subscribe systems in a mobile wireless domain. As a second step the paper presents the design, implementation and evaluation of middleware level handoffs, a well known solution to extend publish/subscribe systems to a mobile domain, and identifies the performance concerns of such extensions. The results show that such handoff protocols involving two brokers are impractical from a performance perspective under highly dynamic and unreliable mobile wireless settings. The paper identifies the basic reason for the limitations of middleware level handoffs.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations31
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueACM SIGSOFT Software Engineering NotesMême sujetPeer-to-Peer Network TechnologiesTravaux en français237 207