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J-GLOBAL ID:202102241869891299   整理番号:21A1849606

バッチコンピューティングに基づくネットワーク状態細粒度知覚手法【JST・京大機械翻訳】

Fine Particle Perception of Network State Based on Batch Computing
著者 (5件):
資料名:
巻: 47  号:ページ: 178-186  発行年: 2021年 
JST資料番号: C3334A  ISSN: 1003-3114  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
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ネットワークユーザ数の増加及びネットワーク規模の拡大に伴い、各種の新型ネットワーク応用が絶えず出現し、従来のネットワーク形態はこれらの新しい業務と新しい需要を満たすことができないため、現在のネットワークアーキテクチャと運行方式に挑戦をもたらした。伝統的なネットワークの不足は、例えば高級コスト、運維管理方式の複雑、および業務革新が遅いなどの問題に対する暴露がますます顕著である。高速ネットワーク測定において、測量精度、被覆面と計算コストを両立できないという問題に対して、ハードウェア交換機に展開できる一括計算測定報告生成方法を提案し、元来の一次生成報告を数回計算生成報告に区分した。この方法は,Tbit/sレベルトラフィックで正確なネットワーク測定を実現し,低ハードウェア資源を消費し,測定指標の豊富さを保障し,計算コストを低減した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
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計算機網 
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