Optimized Synchronization of the Orchestrator In Hierarchical Multi-Layer Networks
Notice bibliographique
Résumé
The orchestrator coordinates multiple layers, such as IP, OTN, and DWDM, in a Multi-Layer Network (MLN), in which each layer is a domain. Accurately updating the orchestrator's network view is a key challenge in MLNs. Due to the hierarchical structure of MLNs, a single failure in an underlying layer can propagate to the upper layers, hence generating many alarms in each of these layers. These alarms may send incorrect updates of the root cause of the failure, which results in incorrect decisions of the orchestrator for routing and resource allocation. Therefore, setting up the order of updating the orchestrator by different layers is crucial in MLN to avoid confusion in the orchestrator's network view. This task is challenging, due to the flexible mapping of links between different layers, and also to the failure propagation time from the underlying layers to the upper layers. In this paper, we propose a method to update the orchestrator to ensure that the root cause is reported correctly, taking into account the dependency among different layers and failure propagation time. Moreover, to compute the optimal frequency of sending update messages from layers to the orchestrator. Our proposed method can be implemented in the Topology Server (TS) of the orchestrator. We formulate an integer nonlinear optimization problem for updating the orchestrator and then propose an algorithm to approximate the optimal failure probability for updating the orchestrator. Simulation results show that our algorithm can obtain a near-optimal which is, on average 11.3% different from the global minimum.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».