Probabilistic Bounds on the End-to-End Delay of Service Function Chains\n using Deep MDN
Notice bibliographique
Résumé
Ensuring the conformance of a service system's end-to-end delay to service\nlevel agreement (SLA) constraints is a challenging task that requires\nstatistical measures beyond the average delay. In this paper, we study the\nreal-time prediction of the end-to-end delay distribution in systems with\ncomposite services such as service function chains. In order to have a general\nframework, we use queueing theory to model service systems, while also adopting\na statistical learning approach to avoid the limitations of queueing-theoretic\nmethods such as stationarity assumptions or other approximations that are often\nused to make the analysis mathematically tractable. Specifically, we use deep\nmixture density networks (MDN) to predict the end-to-end distribution of the\ndelay given the network's state. As a result, our method is sufficiently\ngeneral to be applied in different contexts and applications. Our evaluations\nshow a good match between the learned distributions and the simulations, which\nsuggest that the proposed method is a good candidate for providing\nprobabilistic bounds on the end-to-end delay of more complex systems where\nsimulations or theoretical methods are not applicable.\n
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».