Notice bibliographique
Résumé
Information and Communication Technology (ICT) has been estimated to consume 10% of the total energy consumption in industrial countries.According to the latest measurements, this amount is rapidly increasing by 6% annually.With the evolved new business model in which Service Providers (SPs) are separated from Infrastructure Providers (InPs), Virtualized Network Environments (VNEs) have been regarded as a promising technology for flexibly utilizing shared communication network resources.VNEs also play a fundamental role toward virtualizing data centers.In this thesis, we suggest different feasible solutions to optimize the energy consumption in a VNE.In this regard, first, we review the corresponding literature in regard to the architecture of a VNE, its performance modelling, several power models, and also existing energy-saving solutions for VNEs.We approach the objective of optimizing the energy consumption in a VNE by defining and solving two main problems.The first problem optimizes the energy consumption in a VNE during the off-peak period.This is feasible by reconfiguring the mapping of already embedded virtual networks for the off-peak time.This is planned in two smaller and simpler sub-problems with increasing the complexity and higher energy-saving levels.Our solutions enable the providers to adjust the level of the reconfiguration and accordingly control the possible traffic disruptions.In the second problem, we propose a novel energy-efficient embedding method that maps heterogeneous MapReduce-based virtual networks onto a heterogeneous data center physical network, energy-wise.We introduce a new incast problem that specifically may happen in Virtualized Data Centers (VDCs).The proposed embedding process also controls the incast queueing delay.A special thanks to my family.Words cannot express how grateful I am to my mother, father, and my sister, for all of the sacrifices that they have made on my behalf.Their prayer for me was what sustained me thus far.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».