Online Packet Loss Measurement and Estimation for VPN-Based Services
Notice bibliographique
Résumé
When provisioning quantitative quality of service (QoS) for virtual private network (VPN) services over packet switched networks, parameters such as packet loss, delay, and delay jitter, besides the required bandwidth, have to be guaranteed. While the bandwidth is relatively easier to guarantee, maintaining a value of the packet loss parameter below a preset value presents great interests but serious difficulties. One of the key issues is to link the stochastic characteristics of the input process to the packet loss probability (PLP), i.e., how one can accurately estimate the PLP based on measurements of the input process. This is crucial for building transducers for control loops meant for keeping the packet loss parameter within the guaranteed limits as specified by the service level agreement (SLA). Although the estimation of the PLP has been studied by many researchers, little has been done in regard to the estimators of the packet loss parameter such that the latter can be used in online applications. This paper studies the PLP estimation problem from a transducer and, hence, a control system perspective, and evaluates the quality of the proposed solutions through live network experimental data. Two asymptotic estimation formulas for loss probability are derived by applying the large deviation theory (LDT) on the buffer overflow probability and proposed as mathematical relations to be used by the online transducer.
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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 | 0,000 | 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 ».