Degree-based Balanced Clustering for Large-Scale Software Defined Networks
Notice bibliographique
Résumé
The Controller Placement Problem (CPP), in Software Defined Networks (SDNs), deals with placing an optimal number of controllers. The CPP aims to maximize the network throughput and minimize different latencies like flow-setup latency and route-synchronization latency. In recent years, many solutions to the CPP have been proposed- some approaches work with a single parameter like the average propagation delay of a network, reliability, load balancing, etc., while some other approaches provide exhaustive solutions which optimize multiple parameters. However, very few researches propose non-exhaustive solutions which simultaneously optimize more than one parameter. We propose a novel controller placement algorithm which clusters the SDNs in polynomial time complexity. Our proposed algorithm Degree-based Balanced Clustering (DBC) minimizes overall flow-setup latency as well as route-synchronization latency and balances the loads of the controllers at the same time. DBC divides a network into several clusters, places a controller in each cluster, and also selects an optimal number of controllers. Simulation results suggest that DBC outperforms existing state-of-the-art algorithms in terms of different latencies and also performs load balancing among the controllers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».