HyperExchange: A protocol-agnostic exchange fabric enabling peering of Virtual Networks
Notice bibliographique
Résumé
With the growing pervasiveness of virtualization technologies, carrier networks are shifting from simple packet delivery platforms to multi-tenant integrated clouds offering fine-grained resource management. The need for interoperability among these autonomous cloud-based service providers has created demand for versatile and extensible exchange points to interconnect the future Internet. A novel SDX (Software Defined Exchange) can address this challenge and help redefine the Internet exchange by leveraging SDN. Current implementations of SDXs have focused on traffic exchange between conventional IP networks and have not been specifically intended for exchange between multi-tenant environments and virtual networks; and they have mostly relied on OpenFlow for network forwarding and functionality. While OpenFlow is the de-facto solution for fine-grained forwarding, it nevertheless provides limited network functionality. In this paper we present HyperExchange, a protocol-agnostic exchange fabric for peering of virtual networks. HyperExchange is designed to provide exchange services between autonomous Infrastructure Providers and their hosted Virtual Networks. As a result, it specifically offers solutions for inter-domain tenant authentication and authorization for network control. By leveraging SDI as the core building architecture, HyperExchange uses SDN to forward and steer traffic in a fine-grained manner and yet relies on NFV to push all network functionalities to standard servers as software-based functions. This solution meets both scalability and extensibility requirements for long-term use. We have deployed a prototype of the HyperExchange between SAVI and GENI testbeds to serve real world exchange experiments.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».