Internet Performance Analysis of South Asian Countries Using End-to-End Internet Performance Measurements
Notice bibliographique
Résumé
Internet performance is highly correlated with key economic development metrics of a region. According to World Bank, the economic growth of a country increases 1.3% with a 10% increase in the speed of the Internet. Therefore, it is necessary to monitor and understand the performance of the Internet links in the region. It helps to figure out the infrastructural inefficiencies, poor resource allocation, and routing issues in the region. Moreover, it provides healthy suggestions for future upgrades. Therefore, the objective of this paper is to understand the Internet performance and routing infrastructure of South Asian countries in comparison to the developed world and neighboring countries using end-to-end Internet performance measurements. The South Asian countries comprise nearly 32% of the Internet users in Asia and nearly 16% of the world. The Internet performance metrics in the region are collected through the PingER framework. The framework is developed by the SLAC National Accelerator Laboratory, USA and is running for the last 20 years. PingER has 16 monitoring nodes in the region, and in the last year PingER monitors about 40 sites in South Asia using the ubiquitous ping facility. The collected data is used to estimate the key Internet performance metrics of South Asian countries. The performance metrics are compared with the neighboring countries and the developed world. Particularly, the TCP throughput of the countries is also correlated with different development indices. Further, worldwide Internet connectivity and routing patterns of the countries are investigated to figure out the inconsistencies in the region. The performance analysis revealed that the South Asia region is 7-10 years behind the developed regions of North America (USA and Canada), Europe, and East Asia.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».