On the Highly Stable Performance of Loss-Free Optical Burst Switching Networks
Notice bibliographique
Résumé
Increase of bandwidth demand in data networks, driven by the continuous growth of the Internet and the increase of bandwidth greedy applications, raise the issue of how to support all the bandwidth requirements in the near future. Three optical switching paradigms have been defined and are being investigated: Optical Circuit Switching (OCS); Optical Packet Switching (OPS); and Optical Burst Switching (OBS). Among these paradigms, OBS is seen as the most appropriate solution today. However, OBS suffers from high burst loss as a result of contention in the bufferless mode of operation. This issue was investigated by Coutelen et al., 2009 who proposed the loss-free CAROBS framework whereby signal convertors of the optical signal to the electrical domain ensure electrical buffering. Convertors increase the network price which must be minimized to reduce the installation and operating costs of the CAROBS framework. An analysis capturing convertor requirements, with respect to the number of merging flows and CAROBS node offered load, was carried out. We demonstrated the convertor location significance, which led to an additional investigation of the shared wavelength convertors scenario. Shared wavelength convertors significantly decrease the number of required convertors and show great promise for CAROBS. Based on this study we can design a CAROBS network to contain a combination of simple and complex nodes that include none or some convertors respectively, a vital feature of network throughput efficiency and cost.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».