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Enregistrement W83599667

Order and balance in continuously-fault-tolerant distributions of objects

2006· article· en· W83599667 sur OpenAlexaff
George Coucopoulos, Nishith Goel, Amiya Nayak, Nicola Santoro

Notice bibliographique

RevueInternational Conference on Parallel and Distributed Computing and Networks · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed systems and fault tolerance
Établissements canadiensUniversity of OttawaCistel Technology (Canada)Carleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFault toleranceDistributed computingComputer scienceReplication (statistics)Object (grammar)Set (abstract data type)Order (exchange)MathematicsArtificial intelligenceProgramming language
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A distributed object systems is said to be K-tolerant if every object is available after the simultaneous failure of up to K nodes. The problem is that a K-tolerant system, after failures, is no longer K -- tolerant; that is, subsequent failures may compromise the availability of the objects. A continuously K-tolerant system is one which starting from a K-tolerant configuration, after the failure of up to K nodes, reconfigures itself so to remain K-tolerant. The existing protocols for maintaining continuous K-tolerance do so without regard to the resulting structure of the available data. For example, if the distributed set of objects was sorted, this ordering would be most likely lost after restructuring. Analogously, a balanced distribution of the objects among the nodes might also be not achieved in the new distribution after reorganization. In this paper, we present a mechanism for maintaining continuous K-tolerance while keeping the load balanced and the objects sorted. The proposed solution uses minimum amount of replication and has a cost comparable to the one of the known unstructured solutions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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