Notice bibliographique
Résumé
Congestion control has been a fundamental component with evolving challenges in computer networks during the past few decades. In this thesis, we focus on the following key challenges of congestion control: lack of information sharing among flows, limited congestion visibility at the end-hosts, stringent requirements for convergence time, and dynamic and volatile nature of networks. We design a hierarchical congestion control system (HCC) that addresses the above challenges in data center networks. By grouping flows in a hierarchical manner, HCC enables flow cooperation and information sharing, leading to expanded visibility for flows, improved fairness, and faster convergence. Flows share congestion information within groups and propagate the compressed signals through the hierarchy, enabling aggregate control of multiple flows. HCC implements a distributed system for realizing max-min fairness, which is the theoretical objective of many congestion control protocols. To limit the state space, communication overhead, and processing time, HCC leverages flow aggregation and rate quantization techniques. Rate quantization is an effective way to reduce the run-time of max-min fairness. Flow aggregation helps flows to react collaboratively to changes at the edge of the network and converge to a local optimal state promptly. Also, the aggregated updates are propagated through the hierarchy to reach a globalmax-min fair state. This fast reaction at the edge is beneficial for short-lived flows and on-off traffic patterns. Moreover, to eliminate the volatile nature of flows, we define the correlation-aware flow consolidation problem. In correlation-aware flow consolidation, the goal is to reduce the fluctuations in individual flows by aggregating inversely correlated (or uncorrelated) flows. In our experiments, we show that we can reduce the average standard deviation of group demands by 33% which results in estimating future group demands with higher confidence. We evaluate HCC on a real workload and show that HCC converges to full utilization much faster (up to 4x), with a near zero bottleneck queue size, lower flow completion times (42 − 62%), and a significantly higher fairness index compared to well-known congestion control protocols. Also, by comparing HCC with a centralized solution, we show that HCC significantly reduces the overheads (by 73% and 99.5%).
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».