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Enregistrement W2985401038

Sector: TCAM Space Aware Routing on SDN.

2016· article· en· W2985401038 sur OpenAlexaff
Sai Qian Zhang, Qi Zhang, Ali Tizghadam, Byungchul Park, Hadi Bannazadeh, Raouf Boutaba, Alberto Leon‐Garcia

Notice bibliographique

RevueInternational Test Conference · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware-Defined Networks and 5G
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkScalabilityRouting (electronic design automation)Distributed computingSoftware-defined networkingNetwork topologyContent-addressable memoryFlexibility (engineering)Network congestionScheme (mathematics)Operating systemArtificial neural network
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Software Defined Networking (SDN), fine-grained control over individual flow can be achieved by installing appropriate forwarding rules in switches and routers. This allows the network to realize a wide variety of functionalities and objectives. But at the same time, this flexibility and versatility come at the expense of (1) a huge burden on the limited Ternary Content Addressable Memory (TCAM) space, and (2) limited scalability due to the large number of forwarding rules handled by the controller. To address these limitations, we present Sector, a switch memory-aware routing scheme that reduces TCAM space usage without introducing network congestion. We consider static and dynamic versions and propose corresponding solution algorithms. Experiments show our algorithms can reduce TCAM space usage and network control traffic by 20%-80% compared with the benchmark algorithms on different network topologies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,721

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,222 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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