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Enregistrement W4387576696 · doi:10.18280/rces.100302

Comparative Analysis of SDN Controllers: A Study on Installation, Protocols Interaction, Network Topologies Monitoring, and GUI Experience

2023· article· en· W4387576696 sur OpenAlex

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueReview of Computer Engineering Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware-Defined Networks and 5G
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNetwork topologyComputer scienceComputer networkProtocol (science)Distributed computingEmbedded systemHuman–computer interactionMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper analyses four SDN controllers that support this architecture not only from a technical point of view but also from an academic point of view by including it in the university curriculum.The integration of network controller analysis into an academic curriculum can provide a comprehensive training in theoretical and practical aspects related to network management and SDN technologies.The controllers analyzed were FloodLight, HP SDN VAN Controller, ONOS (Open Network Operating System) and AGILE SDN.Their comparison was based on criteria such as ease of installation, interaction with other communication protocols, ability to monitor network topologies and experience in using their graphical user interfaces.ONOS was found to be the most secure, reliable, robust and scalable controller.Notwithstanding the above, it is important to note that the network technology landscape is constantly evolving, so it is essential to keep updating drivers and comparing features, performance, etc. on these platforms before making a decision.The following are the factors that make ONOS the best choice: 1. Flexibility and customization: ONOS is known for being highly flexible and customizable.This means that you can adapt and customize its functionality to meet the specific needs of your network.Extensions and custom applications can be implemented more easily in ONOS than in some other controllers.2. Scalability: ONOS is designed to be scalable and can handle large networks with a large number of devices and flows.This makes it suitable for applications in service provider and enterprise network environments.3. multitechnology support: ONOS is known for its ability to manage a variety of network technologies, including OpenFlow and others.This makes it versatile in terms of support for different network equipment and technologies.4.Active community and continuous development: ONOS has an active community of developers and continuous development.This means that updates and new features are more likely to be found on a regular basis.Among the criteria used, ease of installation was chosen, allowing the controller to be deployed quickly and efficiently, which is beneficial in terms of time and cost.On the other hand, the ability to monitor network topologies provides visibility and control, which is essential for network performance, efficiency and security.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,605
Score d'incertitude au seuil0,625

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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