CoDeC: A Cost-Effective and Delay-Aware SFC Deployment
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
Service Function Chain (SFC) provides an end-to-end service by processing traffic flow through a series of Virtual Network Functions (VNFs) in a specific order. Satisfying user's demands (e.g., end-to-end delay) on one hand and minimizing the cost of SFC deployment in terms of energy and resource on the other hand, introduces VNFs placement as a crucial issue that is receiving significant attention by researchers. To address this problem and boost the performance of SFC, different techniques such as Network Function (NF) distribution, NF parallelism and optimal resource allocation have been utilized. Applying these mechanisms imposes other costs which must be taken into account by network providers. In this paper, we introduce CoDeC as a Cost-effective and Delay-aware resource allocation approach. By having user defined end-to-end threshold and using aforementioned mechanisms, CoDeC tries to place the requested VNFs with the minimum cost of deployment, distribution, parallelism and energy. Therefore, we formulate the addressed problem in form of Mixed Integer linear Programming (MILP) model. We then show that the problem is NP-complete and suffers from high time complexity in large-scale scenarios. Thus, a heuristic algorithm is introduced to determine a near-optimal solution in a reasonable amount of time. Our simulation results show that CoDeC achieves better performance in term of cost and acceptance rate compared to using each mechanism individually.
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 | 0,000 |
| 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