Load migration in distributed softwarized network controllers
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
Abstract Distributed control solutions were introduced to address controller reliability and scalability issues in software‐defined networking (SDN). The dynamic nature of network traffic can lead to load imbalance among controller instances. A highly loaded controller instance can be slow in responding to datapath queries and can slow down the entire control platform, as state synchronization and consensus among controller instances are performed in a cooperative manner. In this paper, we present Efficient, Resilient, Consistent (ERC), a novel protocol for migrating the load of a given switch from a controller instance to a different instance. Our protocol has three distinguishing properties compared with prior works in this area: (1) It is resilient to failures during migration, (2) it maintains consistency among all controller instances, and nevertheless, (3) it is more efficient than existing load migration protocols. Compared with state‐of‐the‐art, ERC reduces the migration time by 23–50% depending on network load. The implicit assumed use case in the design of previous load migration algorithms (including ERC) has been the load balancing scenario. However, as this is not the only possible case, by maintaining the desirable properties of ERC, we introduce four variants of our protocol that can add to the versatility of the load migration handling. This is achieved by considering variations of role exchange between controller instances, which gives us an advantage over the fixed master–slave exchange that vanilla ERC or previous work support. We perform an extensive set of experiments to examine the impact of variable network parameters on the performance metrics of interest and to show the effectiveness of the ERC family of protocols in load migration.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 découle