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Enregistrement W2769828283 · doi:10.1088/1742-6596/898/8/082047

Enabling Research Network Connectivity to Clouds with Virtual Router Technology

2017· article· en· W2769828283 sur OpenAlexaff
R. Seuster, Kevin Casteels, CR Leavett-Brown, Matthew Paterson, Rj Sobie

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed and Parallel Computing Systems
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRouterCloud computingComputer scienceOpen researchComputer networkCore routerDistributed computingWorld Wide WebOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of opportunistic cloud resources by HEP experiments has significantly increased over the past few years. Clouds that are owned or managed by the HEP community are connected to the LHCONE network or the research network with global access to HEP computing resources. Private clouds, such as those supported by non-HEP research funds are generally connected to the international research network; however, commercial clouds are either not connected to the research network or only connect to research sites within their national boundaries. Since research network connectivity is a requirement for HEP applications, we need to find a solution that provides a high-speed connection. We are studying a solution with a virtual router that will address the use case when a commercial cloud has research network connectivity in a limited region. In this situation, we host a virtual router in our HEP site and require that all traffic from the commercial site transit through the virtual router. Although this may increase the network path and also the load on the HEP site, it is a workable solution that would enable the use of the remote cloud for low I/O applications. We are exploring some simple open-source solutions. In this paper, we present the results of our studies and how it will benefit our use of private and public clouds for HEP computing.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,807
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,260 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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