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J-GLOBAL ID：202002279389311090   整理番号：20A1708003

HybridSketch:フロー測定のためのメモリ中心精密アプローチ【JST・京大機械翻訳】

HybridSketch: A Memory-centric Precise Approach for Flow Measurement

著者 (5件)： Zhao Xiaolei (National University of Defense Technology,School of computer science,Changsha,China) ,  Wen Mei (National University of Defense Technology,School of computer science,Changsha,China) ,  Tang Minjin (National University of Defense Technology,School of computer science,Changsha,China) ,  Huang Qun (Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences,Beijing,China) ,  Zhang Chunyuan (National University of Defense Technology,School of computer science,Changsha,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICC  ページ： 1-7  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ネットワーク帯域幅が急速に発展したので,メモリと帯域幅の高い占有率のために,Sketch構造は,その限られたメモリ利用と簡単な操作のために,いくつかの研究者によって好まれる。しかし,Sketchシステムがより少ないメモリ空間を占めるとき,精度は減少する。伝統的スケッチアルゴリズムといくつかの他の特別に設計されたアルゴリズムと構造は,精度を改善するために努力している。しかし,流量が急激に増加すると,オンチップメモリはシステムのボトルネックになる。著者らのネットワーク測定システムは,メモリ利用に関して,より良い結果を達成した。より良い結果を達成するために,適切な記憶空間を各方法に定量的に分析,モデル化,割り当てることによって,2つの測定方法を混合して,システムのメモリと精度に焦点を合わせるハイブリッド方式,ハイブリッドSketchを提案する。実験結果は,著者らの方法が精度に関して10×改良を提供できることを示して,さらに,ハイブリッドSketchは,メモリサイズに関して24×改良を達成して,同じレベルの精度を提供することができる。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *記憶装置 ,  ネットワーク ,  流量 ,  帯域幅 ,  占有率
準シソーラス用語： オンチップメモリ ,  ネットワーク測定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： フロー