MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2981119521 · doi:10.22215/etd/2016-11713

Evaluating and Improving LXC Container Migration Between Cloudlets Using Multipath TCP

2016· dissertation· en· W2981119521 sur OpenAlexaff
Yuqing Qiu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueIoT and Edge/Fog Computing
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultipath TCPCloudletComputer scienceComputer networkLive migrationProvisioningRemote direct memory accessData centerServerMultihomingEnhanced Data Rates for GSM EvolutionQuality of experienceOperating systemQuality of serviceCloud computingMultipath propagationVirtualizationThe InternetInternet ProtocolTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The advent of the Cloudlet concept-a "small data center" close to users at the edge is to improve the Quality of Experience (QoE) of end users by providing resources within a one-hop distance. Many researchers have proposed using virtual machines (VMs) as such service-provisioning servers. However, seeing the potentiality of containers, this thesis adopts Linux Containers (LXC) as Cloudlet platforms. To facilitate container migration between Cloudlets, Checkpoint and Restore in Userspace (CRIU) has been chosen as the migration tool. Since the migration process goes through the Wide Area Network (WAN), which may experience network failures, the Multipath TCP (MPTCP) protocol is adopted to address the challenge. The multiple subflows established within a MPTCP connection can improve the resilience of the migration process and reduce migration time.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetIoT and Edge/Fog ComputingTravaux en français237 207