A Parallel Data Stream Layer for Large Data Workloads on WANs
Notice bibliographique
Résumé
A variety of workloads on wide-area networks (WAN) can benefit from parallel data streams. Whether between public and private clouds or between high-performance computing centres, high bandwidth-delay-product (BDP) networks with even small amounts of packet loss (e.g., due to congestion) can suffer reduced TCP/IP throughput. Therefore, we design, implement, and evaluate the open-source Parallel Data Streams (PDS) user-level tool. PDS makes trade-offs (e.g., TCP fairness) for specific workloads, when performance is the key goal. Unlike the well-known GridFTP, PDS also supports tools such as rsync, git, Virtual Network Computing (VNC), and the Network File System (NFS). We also quantify and contribute a performance evaluation of PDS, using a combination of emulated and real WANs. We establish that PDS achieves comparable performance to GridFTP for file transfer, but additional functionality via other tools. For example, PDS can transfer a 14 GB file on a WAN between Alberta and Quebec (maximum 1 Gbps; over 3,100 km) at 861 Mbps, using rsync and 8 parallel, cleartext, TCP streams. In comparison, rsync over a single SSH stream achieves 274 Mbps.
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 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».