VNF Chaining Performance Characterization under Multi-Feature and Oversubscription Using SR-IOV
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.
Notice bibliographique
Résumé
Network Function Virtualization (NFV) has revolutionized the way network services are offered, leading Enterprise and Service Providers to increasingly adapt their portfolio of network products in order to reap the benefits of flexible network service deployment and cost reduction promises. With this method, network services are offered in the form of software images instead of dedicated hardware. However, NFV presents several challenges, including standard networking challenges (e.g., security, resilience, and availability), management and orchestration challenges, resource allocation challenges, and performance trade-off challenges of using standard x86 servers instead of dedicated and proprietary hardware. The first three challenges are typical challenges found in virtualization environments and have been extensively addressed in the literature. However, the performance trade-off challenge can be the most impactful when offering networking services, negatively affecting the throughput and delay performance achieved. Thus, in this paper, we investigate and propose several configurations on a virtualized system for increasing the performance in terms of throughput and delay while chaining multiple virtual network functions (VNFs) in case of an undersubscribed and oversubscribed system, where the resource demands exceeds the physical resource capacity. Specifically, we use the Single Root Input Output Virtualization (SR-IOV) as our Input/Output (I/O) technology, and analyze the attainable throughput and delay when running multiple chained VNFs in a standard x86 server under various resource footprints and network features configurations. We show that the system throughput and delay in a multi-chained environment, offering multiple features, and under oversubscription can affect the overall performance of VNFs.
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 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle