A subtree-based approach to failure detection and protection for multicast in SDN
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Software-defined networking (SDN) has received tremendous attention from both industry and academia. The centralized control plane in SDN has a global view of the network and can be used to provide more effective solutions for complex problems, such as traffic engineering. This study is motivated by recent advancement in SDN and increasing popularity of multicasting applications. We propose a technique to increase the resiliency of multicasting in SDN based on the subtree protection mechanism. Multicasting is a group communication technology, which uses the network infrastructure efficiently by sending the data only once from one or multiple sources to a group of receivers that share a common path. Multicasting applications, e.g., live video streaming and video conferencing, become popular, but they are delay-sensitive applications. Failures in an ongoing multicast session can cause packet losses and delay, which can significantly affect quality of service (QoS). In this study, we adapt a subtree-based technique to protect a multicast tree constructed for OpenFlow switches in SDN. The proposed algorithm can detect link or node failures from a multicast tree and then determines which part of the multicast tree requires changes in the flow table to recover from the failure. With a centralized controller in SDN, the backup paths can be created much more effectively in comparison to the signaling approach used in traditional multiprotocol label switching (MPLS) networks for backup paths, which makes the subtree-based protection mechanism feasible. We also implement a prototype of the algorithm in the POX controller and measure its performance by emulating failures in different tree topologies in Mininet.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle