Fault Tolerance in Service Function Chains: A Taxonomy, Survey and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The rise of Network Function Virtualization (NFV) has revolutionized the network services, by enabling the delivery of flexible and scalable solutions through Service Function Chains (SFCs). However, the virtualized deployment of SFCs increases their susceptibility to various types of failures in comparison to their physical deployment. Hence, a thorough understanding of the failure types, their reasons of occurrence and management methods is important. This will help us to achieve high fault tolerance in virtualized SFCs equivalent or perhaps higher to their physical counter parts while reaping the benefits of virtualization. This article attempts to present a systematic review of fault tolerance practices for SFCs. As an outcome, we propose a comprehensive taxonomy that categorizes the state-of-the-art in fault tolerance in SFCs based on failure types, and their pattern of occurrence, failure management approaches, and their evaluation metrics. A critical analysis of the state-of-the-art is performed to identify the key trends and research gaps. A conceptual framework to achieve high fault tolerance in SFCs is presented along with a discussion on future research directions.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».