MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2401760951 · doi:10.1109/lcomm.2016.2571691

Optimal Polynomial Time Algorithm for Restoring Multicast Cloud Services

2016· article· en· W2401760951 sur OpenAlexaff
Sara Ayoubi, Chadi Assi, Lata Narayanan, Khaled Shaban

Notice bibliographique

RevueIEEE Communications Letters · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCloud Computing and Resource Management
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesQatar National Research Fund
Mots-clésMulticastComputer scienceComputer networkUnicastCloud computingDistributed computingSource-specific multicastData centerPragmatic General MulticastNetwork topologyProtocol Independent MulticastXcastNode (physics)Multicast addressEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The failure-prone nature of data center networks has evoked countless contributions to develop proactive and reactive countermeasures. Yet, most of these techniques were developed with unicast services in mind. When in fact, multiple services hosted in data center networks today rely on multicast communication to disseminate traffic. Hence, the existing survivability schemes fail to cater to the distinctive properties and quality of service requirements that multicast services entail. This letter is devoted to understanding the ramifications of facility node or substrate link failure on multicast services residing in cloud networks. We formally define the multicast virtual network restoration problem and prove its NP-complete nature in arbitrary graphs. Furthermore, we prove that the problem can be solved in polynomial-time in multi-rooted treelike data center network topologies.

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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil0,626

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,001
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 GPT0,259
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Communications LettersMême sujetCloud Computing and Resource ManagementTravaux en français237 207