Improving TCP Fairness in Non-Programmable Networks Using P4-Programmable Data Planes
Notice bibliographique
Résumé
Round-trip Time (RTT) unfairness arises in traditional TCP loss-based Congestion Control Algorithms (CCAs) such as CUBIC when flows with shorter RTTs are allocated more bandwidth than those with longer RTTs. Conversely, newer CCAs such as the Bottleneck Bandwidth and Round-trip Time (BBR) exhibit the opposite behavior, where flows with longer RTTs are allocated more bandwidth than those with shorter RTTs. This paper presents a system that reduces RTT unfairness by rebalancing the router's queue according to the RTT of TCP flows. The proposed system uses a P4-programmable Data Plane (PDP) as a measurement tool to process a copy of the traffic on the network, between non-programmable (traditional) routers. The PDP generates per-flow fine-grained measurements of the RTT and the throughput of TCP flows, and creates control rules which are applied to a non-programmable router. These rules distribute the TCP flows into separate queues, according to a classification algorithm that mitigates RTT unfairness. Results show that the system improves fairness among competing flows and reduces the Flow Completion Time (FCT) of long flows, regardless of the CCA. Moreover, the system is capable of measuring the throughput of individual flows and rebalancing the bandwidth allocated to each queue. This approach ensures that the available bandwidth is effectively used.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».