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Enregistrement W2601036842 · doi:10.11575/prism/30276

Enhanced Scalable Asynchronous Cache Consistency Scheme for Mobile Environment

2011· article· en· W2601036842 sur OpenAlexaff
Derar Alassi, Reda Alhajj

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCaching and Content Delivery
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceStateful firewallCacheCache invalidationComputer networkSmart CacheStateless protocolCache algorithmsAsynchronous communicationDistributed computingCPU cacheNetwork packet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An important technique to reduce the contention on the limited bandwidth of wireless channels between mobile units and base stations is caching frequently accessed data items. In the literature, two approaches were proposed for cache consistency: Stateful and Stateless. In the Stateful approach, the server has to keep information about all the mobile units in its cell. On the other hand, in the stateless approach, the server does not store any information about clients. In this paper, we propose a hybrid cache consistency approach which combines the advantages of both Stateless and Stateful approaches; our approach has several characteristics in common with the Scalable Algorithm for Cache Consistency Scheme “SACCS”, which has been reported to have advantages compared to some major previous algorithms, including TimeStamps, Signatures, Amnesic Terminals and Asynchronous Stateful. The proposed approach reduces the side-effect of the sleep-wakeup patterns, and uses new communication messages intended to invalidate only the entries changed during the sleep time. Further, we propose a better replacement policy for the mobile unit cache, which considers the size of the removed entry to improve channel utilization. Experimental results show that the proposed approach increases the mobile cache hit, reduces the delay time of queries and reduces traffic in both uplink and downlink channels.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil0,522

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,161 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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