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Enregistrement W3001474836 · doi:10.1109/tnsm.2020.2969172

FCTrees: A Front-Coded Family of Compressed Tree-Based FIB Structures for NDN Routers

2020· article· en· W3001474836 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Network and Service Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCaching and Content Delivery
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceComputer networkForwarding planeRouting tableRouting (electronic design automation)Routing protocol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Named data networking (NDN) is a nascent vision for the future Internet that replaces IP addresses with content names searchable at the network layer. One challenging task for NDN routers is to manage huge forwarding information bases (FIBs) that store next-hop routes to contents. In this article, we propose a family of compressed FIB data structures that significantly reduce the required storage space within the NDN routers. Our first compressed FIB data structure is FCTree. FCTree employs a localized front-coding compression, that eliminates repeated prefixes, to buckets containing partitions of routes. These buckets are then organized in self-balancing trees to speed up the longest prefix match (LPM) operations. We propose two enhancements to FCTree, a statistically compressed FCTree (StFCTree) and a dictionary compressed FCTree (DiFCTree). Both StFCTree and DiFCTree achieve higher compression ratios for NDN FIBs and can be used for FIB updates or exchanges between the forwarding and control planes. Finally, we provide the control plane with several knobs that can be employed to achieve different target trade-offs between the lookup speed and the FIB size in each of these structures. Theoretical analysis along with experimental results demonstrate the significant space savings and performance achieved by the proposed schemes.

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 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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil0,695

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,189 · 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