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Enregistrement W2611762497

4 On the Energy Cost of Robustness and Resiliency in IP Networks

2016· article· en· W2611762497 sur OpenAlexaff
Bernardetta Addis, Antonio Capone, Giuliana Carello, Luca G. Gianoli

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Optical Network Technologies
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceRobustness (evolution)SurvivabilityComputer networkBackupEnergy consumptionQuality of serviceDistributed computingEfficient energy useReliability engineeringEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the growing concern for the energy consumption of the Internet, green strategies for network and traffic management cannot undermine Quality of Service (QoS) and network survivability. In particular, two very important issues that may be affected by green networking techniques are resilience to node and link failures, and robustness to traffic variations.In this paper, we study how achieving different levels of resiliency and robustness impacts the network energy-aware efficiency. We propose novel optimization models to minimize the energy consumption of IP networks that explicitly guarantee network survivability to failures and robustness to traffic variations. Energy consumption is reduced by putting in sleep mode idle line cards and nodes according to traffic variations in different periods of the day. To guarantee network survivability we consider two different schemes, dedicated and shared protection, which assign a backup path to each traffic demand and some spare capacity on the links along the path. Robustness to traffic variations is provided by tuning the capacity margin on active links in order to accommodate load variations of different magnitude. Furthermore, we impose some inter-period constraints to guarantee network stability and preserve device lifetime. Both exact and heuristic methods are proposed.Experimentations carried out on realistic networks operated with flow-based routing protocols (like MPLS) allow us to quantitatively analyze the trade-off between energy cost and level of protection and robustness. Results show that significant savings, up to 30%, may be achieved even when both survivability and robustness are fully guaranteed, both with exact and heuristic approaches.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,188 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations17
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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