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Enregistrement W3010476016 · doi:10.1109/tcc.2019.2910111

Survivable IaaS Management with SDN

2020· article· en· W3010476016 sur OpenAlex
Heli Amarasinghe, Abdallah Jarray, Ahmed Karmouch

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 Cloud Computing · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware-Defined Networks and 5G
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceCloud computingBackupDistributed computingVirtual networkComputer networkProvisioningTestbedFault toleranceSurvivabilityNetwork managementSoftware-defined networkingOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fault-tolerance, survivability and resiliency in wide area networks have long been prominent research topics. With the popularity of the cloud service model and the novel software defined networking (SDN) paradigm, there is renewed interest in failure protection and restoration in network service provisioning. In this work, we propose a novel protection and restoration based virtual network management scheme to enhance fault tolerance in infrastructure-as-a-service, deployed over networked cloud infrastructure. The networked cloud infrastructure is composed of multiple geographically distributed datacenters that are interconnected with SDN. Both compute and network resources are allocated by formulating the virtual network embedding problem as an integer linear program. A shared backup virtual link protection mechanism and a reactive traffic engineering network failure restoration algorithm are proposed and integrated with the framework to provide recovery from unexpected link failures. We implemented the framework on an emulated SDN testbed and evaluated the performances of the algorithms during single and multiple link failures. Experimental results demonstrate trade-offs of the proposed approaches and their applicability in different application scenarios.

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 enseignants0,923
Score d'incertitude au seuil0,777

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,198 · 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