SCinet DTN-as-a-Service Framework
Notice bibliographique
Résumé
Transferring big data over Wide Area Networks (WANs) is challenging because optimization is dependent on the specifics of multiple parameters. Network services, paths, and technologies have different characteristics, including loss rate, latency, and available capacity. Yet, frameworks currently used to configure and orchestrate transfer systems, measure performance, and analyze results have limited capabilities. We propose a framework, DTN-as-a-Service (DaaS), for high-performance network data transfers using and integration of techniques, including virtualization, network provisioning, and performance data analysis. This framework has a modular design for supporting multiple transfer tools, optimizers and orchestrators for the data transfer environment, including \textit{Docker} and \textit{Kubernetes}. We present a \textit{Jupyter} based workflow for high-speed network data transfer in data-intensive science and evaluate the performance of the transfer with a simple programmable visualizer implemented in the framework. This framework has been implemented as a prototype at two recent SC supercomputing conferences. With the increase in the number and the capacity of WAN links at the conferences (multiple 100 Gbps WAN circuits), the challenges involved in setting up, testing, debugging, verifying and running applications on high-performance systems connecting to the conference SCinet WAN circuits also increase. The SCinet implementation of the DaaS framework for the conference community allowed users to control hardware, software, and network infrastructure for high-speed network data transfer, primarily for large scale applications. Through the evaluation of the framework in our test setup, we demonstrated that NVMe over Fabrics with TCP is twice as efficient compared to using conventional TCP in high-speed NVMe-to-NVMe transfers. We also implemented a 400 Gbps LAN experiment to evaluate the DaaS framework.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,007 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».