Contention reduction and reliability enhancement for optical burst switching
Notice bibliographique
Résumé
The rapid growth of the Internet and the advent of WDM in the second generation of optical network systems have led to the extensive use of optical resources available for switching and routing. Such growth has boosted the research activities that focus on the most efficient techniques to make better use of the enormous speed and bandwidth of all-optical networks. Following the trend of carrying IP traffic over WDM, many research initiatives started under two major strategies: Wavelength Routing and Optical Burst Switching. Wavelength Routing is a technique that allows the establishment of direct end-to-end light channels between two nodes, known as light-paths. Whereas Optical Burst Switching is a forwarding technique employed with a transparent optical backbone aiming to keep a large part of the information in the optical domain, and reduce the opto-electronic conversion overhead. Optical Burst Switching is an attractive hybrid approach between coarse-grain optical circuit switching and fine-grain optical packet switching. However, a major concern for OBS networks is contention on outgoing data channels, which can result in burst loss. Therefore, contention resolution is necessary in order to handle the case where more than one burst are destined to go out of the same output port at the same time. This work explores the contention problem that occurs in optical burst switching. In order to control the contention and pave the way to optical burst switching to be more suitable for Internet traffic, we propose to use OBS with segmentation where a burst is broken into many small (in size) segments. In case of contention we remove only the segments involved in the contention. We also propose a hybrid architecture where part of the wavelengths is used for OBS and the others are used for wavelength routing technique. The edge node can use both of them and send the data according to the class of traffic. Another solution consists of controlling the network load. Indeed, under heavy traffic, the loss in OBS increases. Therefore one needs to control the traffic and keep the network away from congestion. Here we propose a protocol that reports the losses in the network to the edge nodes, so they can adjust the traffic accordingly. We propose also another protocol to retransmit the lost bursts. (Abstract shortened by UMI.)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».