Improving BGP Convergence And Reachability Through Stable Path Aggregation (SPAGG)
Notice bibliographique
Résumé
BGP is the standard inter-domain routing protocol of the internet. It has proven to be scalable enough to accommodate the exceptional growth of the Internet. However, because of the sheer size of the Internet and the complexity of its topology, the behaviour of BGP can be unpredictable sometimes. Researchers have been proposing various changes and enhancements in the past 10 to 15 years to improve the security, stability and convergence of BGP. Some of the solutions have been adopted, but BGP is still suffering from possible deficiencies when it comes to convergence time and stability at specific situations and scenarios. In this thesis, we focus on providing a reasonable solution for the problem of BGP instability but without causing long convergence, which leads eventually into minimizing BGP churn and path exploration. We, first, analyse the current BGP standard protocol and previous proposed solutions. Then, we study current problems associated with a recently proposed improvement, suggest a new algorithm that avoids path selection problem at the aggregator and the path shortening problem. We also describe its implementation in OPNET. Finally, we show the results from our simulation and compare them to the results of previous work suggested. Our results show a great improvement of the convergence of BGP while preserving reachability and optimality all the time.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».