Congestion-Constrained Virtual Link Embedding with Uncertain Demands
Notice bibliographique
Résumé
Network virtualization enables multiple virtual net-works to co-exist on the same physical network. Each virtual network requires specific amounts of physical network resources such as node processing and link bandwidth. The problem of mapping virtual resource requirements to physical resources is extensively studied in the literature under the assumption that resource demands of virtual networks are known deterministically. In real deployments though, resource demands include significant uncertainty and fluctuate over time. This paper considers the problem of mapping virtual links to physical network paths subject to a constraint on each virtual link congestion probability under the assumption that bandwidth demands of virtual links are uncertain. A general uncertainty model is considered, where bandwidth demands are described by random variables for which only the mean and variance (or a range) are known. We formulate the problem as a nonlinear optimization problem, which is shown to be non-convex. Consequently, we develop an approximate formulation that results in a second-order cone program (SOCP) that can be solved efficiently even for large networks. We then provide simulation as well as Mininet experimental results to show the utility and efficiency of our exact and approximate models in various network scenarios. We apply our models to commonly studied USA and EON networks as well as randomly generated large networks. Our results show that both models are able to satisfy the link congestion constraint, and that the approximate model is very close to the exact model.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».