Aiming at some problems existing in the current quality of service (QoS) mechanism of large-scale networks (i.e. poor scalability, coarse granularity for provided service levels, poor fairness between different service levels, and improving delay performance at the expense of sacrificing some resource utilization), the paper puts forward the idea and thoery of particle access. In the proposed particle access mechanism, the network first granulates the information flow (that is, the information flow is subdivided into information particles, each of which is given its corresponding attributes), and allocates access resources to the information particle group which is composed of all the information particles to be transmitted, so as to ensure that the occupied bandwidth resources is minimized on the premise of meeting the delay requirements of each information particle. Moreover, in the paper, the concepts of both information particle and information particle group are defined; Basic properties of the minimum reachable access bandwidth of an information particle group are analyzed; The influences of time attribute and attribute of bearing capacity of an information particle group on the minimum reachable access bandwidth are analyzed; Finally, an effective method for the calculation of the minimum reachable access bandwidth of an information particle group is given, and a particle access algorithm based on dynamically adjusting the minimum reachable access bandwidth is proposed. The research of the paper pave a new way for further improving QoS mechanisms of large-scale networks, and lay the corresponding theoretical foundation.


翻译:针对目前大型网络服务质量(QoS)机制存在的一些问题(例如,可扩展性差,提供的服务级别粒度较粗,不同服务级别间公平性差,以及以牺牲一些资源利用来提高延迟性能),本文提出了粒子接入的思想和理论。 在所提出的粒子接入机制中,网络首先对信息流进行粒度划分(即将信息流分为信息粒子,每个粒子具有其相应的属性),并将接入资源分配给由所有需传输的信息粒子组成的信息粒子组,以确保在满足每个信息粒子的延迟要求的前提下,占用的带宽资源最小化。 此外,在本文中,定义了信息粒子和信息粒子组的概念;分析了信息粒子组最小可达接入带宽的基本性质;分析了时间属性和信息粒子组承载能力属性对最小可达接入带宽的影响;最后,提出了一种有效的信息粒子组最小可达接入带宽计算方法,并提出了一种基于动态调整最小可达接入带宽的粒子接入算法。本文的研究为进一步改进大型网络QoS机制开辟了新的途径,并为其奠定了相应的理论基础。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】决策优化模型,640页pdf
专知会员服务
77+阅读 · 2023年5月4日
干货书!基于单调算子的大规模凸优化,348页pdf
专知会员服务
48+阅读 · 2022年7月24日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
一份循环神经网络RNNs简明教程,37页ppt
专知会员服务
172+阅读 · 2020年5月6日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
美国化学会 (ACS) 北京代表处招聘
知社学术圈
11+阅读 · 2018年9月4日
LibRec 精选:基于LSTM的序列推荐实现(PyTorch)
LibRec智能推荐
50+阅读 · 2018年8月27日
已删除
科学网
59+阅读 · 2018年2月9日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】决策优化模型,640页pdf
专知会员服务
77+阅读 · 2023年5月4日
干货书!基于单调算子的大规模凸优化,348页pdf
专知会员服务
48+阅读 · 2022年7月24日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
一份循环神经网络RNNs简明教程,37页ppt
专知会员服务
172+阅读 · 2020年5月6日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
美国化学会 (ACS) 北京代表处招聘
知社学术圈
11+阅读 · 2018年9月4日
LibRec 精选:基于LSTM的序列推荐实现(PyTorch)
LibRec智能推荐
50+阅读 · 2018年8月27日
已删除
科学网
59+阅读 · 2018年2月9日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员