Conceptual Framework for Managing High-Speed Data Traffic Using Adaptive Routing and Analytics
Notice bibliographique
Résumé
The exponential growth of data-intensive applications, including Internet of Things (IoT) systems, 5G networks, and cloud computing services, has led to unprecedented challenges in managing high-speed data traffic. Traditional static routing mechanisms and manual optimization approaches are increasingly inadequate in handling the dynamic, heterogeneous, and latency-sensitive demands of modern networks. This paper proposes a Conceptual Framework for Managing High-Speed Data Traffic Using Adaptive Routing and Analytics, designed to optimize data flow, minimize congestion, and enhance overall network performance through intelligent, data-driven mechanisms. The framework employs a multi-layer architecture comprising a data acquisition layer for real-time telemetry, an analytics layer powered by Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) for predictive decision-making, and an adaptive routing control layer integrated with Software-Defined Networking (SDN) controllers for dynamic policy enforcement. By leveraging big data analytics, the proposed system continuously monitors and analyzes traffic patterns, enabling proactive congestion avoidance and optimal path selection based on real-time network conditions. Edge computing integration ensures low-latency responses, while continuous feedback loops facilitate self-learning and system adaptability. Simulation and validation in various deployment environments such as enterprise networks, cloud infrastructures, and telecommunication systems demonstrate that the proposed model significantly improves throughput, latency reduction, and fault recovery compared to conventional routing approaches. Furthermore, the incorporation of AI-based analytics enhances network scalability, reliability, and energy efficiency, contributing to sustainable network operations. The proposed framework provides a foundation for the evolution of autonomous, intelligent, and self-optimizing networks, aligning with emerging 6G and next-generation communication paradigms. By addressing current limitations in traffic management and dynamic routing, this conceptual model serves as a vital step toward achieving resilient, adaptive, and analytics-driven high-speed network ecosystems.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».