ESSO: An Energy Smart Service Function Chain Orchestrator
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The rapid development of technologies such as photo-intensive social networks, on-demand video streaming, online gaming, and the Internet of Things (IoT) is causing a tremendous growth of traffic volume. Such large-scale expansion is leading to higher energy consumption and carbon footprint for the telecommunication industry. Governments are trying to minimize the environmental impact by introducing regulations and taxes; driving companies to use renewable energy. However, renewable energy is still not as cost-effective compared to traditional sources of energy (i.e., brown energy), and their availability varies significantly across time and geographic locations. Therefore, it is a challenge for telecommunication companies to comply with regulations and minimize carbon footprint without significantly increasing their operational cost. In this context, we propose an Energy Smart Service Function Chain Orchestrator called ESSO. ESSO reduces the overall carbon footprint of a telecommunication network by opportunistically adapting Service Function Chain (SFC) locations to utilize more energy at locations with surplus renewable energy. ESSO minimizes brown energy consumption by migrating SFCs across different locations. In addition, ESSO provisions SFC components in a manner that allows switches, switch ports, and servers to be put into low-power consumption state. Our trace-driven simulations on real ISP topologies show that considering the availability of renewable energy sources during SFC embedding even for a small-scale network can result in 2-3× reduction in carbon footprint.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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