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Análisis y modelado de multicast inter-dominio para el soporte de servicios de video

2009· dissertation· en· W20702853 on OpenAlexfundno aff
J.A. Cachinero Pozuelo

Bibliographic record

VenueBiology of Reproduction · 2009
Typedissertation
Languageen
FieldComputer Science
TopicNetwork Traffic and Congestion Control
Canadian institutionsnot available
FundersCanadian Institutes of Health Research
KeywordsHumanitiesMulticastComputer scienceArtComputer network

Abstract

fetched live from OpenAlex

En este proyecto se aborda la problematica de la difusion de contenidos con alta componente de video en Internet abierta y se proponen soluciones eficientes para llevar a cabo dicha distribucion con un menor consumo de recursos de red. La distribucion de este tipo de contenidos consume muchos recursos, principalmente ancho de banda. Dentro de las diversas alternativas existentes para difundir contenidos en redes IP se han seleccionado para su analisis las soluciones multicast. Dentro de estas se elige para un estudio en profundidad el multicast de red, muy eficiente para la distribucion de servicios de medios continuos. Las soluciones multicast son usadas de forma habitual por operadores que ofrecen en sus redes servicios de medios continuos como IPTV (servicios de television). Pero a alto nivel de jerarquia las redes en Internet abarcan multiples sistemas autonomos y dominios administrativos (redes inter-dominio), por lo que implantar multicast en redes reales requiere el consenso en politicas de gestion por parte de los operadores de red implicados. En este proyecto se estudian soluciones para realizar multicast inter-dominio en Internet, con el objetivo de realizar aportes que faciliten su implantacion. Para llevar a cabo este objetivo se divide el trabajo en varias fases. En primer lugar se analiza el contexto de servicios de contenidos de video en Internet y se estudian las particularidades de las redes inter-dominio para realizar multicast de red. Hay protocolos multicast de encaminamiento y protocolos de soporte. Por su importancia destacan los primeros, que son los analizados y estudiados en detalle. Se estudian protocolos estandares en el marco de IETF y protocolos propietarios de la bibliografia, seleccionando los mas adecuados para la distribucion de contenidos de video. Se selecciona PIM-SM como protocolo base para el resto del estudio detallado y propuestas de modificacion. Para el estudio de eficiencia e implementacion en redes reales se emplea el simulador OMNeT++ que es gratuito, robusto y extensible. En la arquitectura de modulos de OMNeT++ se realiza una extension para implementar el protocolo PIM-SM y sus modificaciones. Se definen y construyen escenarios de simulacion en base a datos de configuracion de redes reales. Se define asimismo un servicio de referencia que simula un servicio de distribucion de medios continuos. Se elaboran baterias de pruebas y se realizan simulaciones. Los resultados permiten valorar la eficiencia de PIM-SM original y las propuestas de mejora, entre ellas y frente a la distribucion normal unicast. De esta valoracion se concluye en que PIM-SM-IDT (modificacion del protocolo PIM-SM basada en tuneles unicast inter-dominio) es una alternativa facilitadora para implantar multicast inter-dominio, ya que elimina la necesidad de protocolos de soporte multicast y muestra unos niveles de eficiencia muy proximos a PIM-SM original. Para finalizar se ofrece una lista de temas interesantes que pueden constituir lineas de investigacion futuras.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.007
Threshold uncertainty score0.014

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.289
Teacher spread0.273 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2009
Admission routes1
Has abstractyes

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