전환(컴퓨터 과학)

Transition (computer science)
전환의 목적은 통신 시스템의 QoS와 같이 원활하고 일관된 품질을 제공하는 것이다.

전환(Transition)은 통신 시스템의 변화, 즉 통신 시스템의 기능, 특히 서비스 및 프로토콜 구성요소의 변화를 기술하는 통신 시스템의 맥락에서 컴퓨터 과학 패러다임을 말한다. 전환에서, 시스템 내의 통신 메커니즘은 예를 들어 서비스 품질에 의해 포착된 최상의 품질을 보장하기 위한 목적으로 기능적으로 비교 가능한 메커니즘으로 대체된다.

통신 시스템의 전환과 후속 적응은 g 조건의 최적화를 가능하게 한다.

전환은 통신 시스템이 런타임 동안 변화하는 조건에 적응할 수 있게 해준다. 예를 들어, 이러한 조건의 변화는 예를 들어 모바일 기기를 사용하는 사람들의 대규모 모임에 의해 야기될 수 있는 특정 서비스에 대한 부하가 급격히 증가할 수 있다. 전환은 종종 계층화된 구조의 서로 다른 통신 계층에서 여러 메커니즘에 영향을 미친다.

메커니즘은 네트워크 통신 시스템의 개념적 요소로 제공되며, 예를 들어 서비스나 프로토콜 요소로서 특정 기능 단위에 연결된다. 어떤 경우에는 메커니즘이 전체 프로토콜로 구성될 수도 있다. 예를 들어, 전송 계층에서, LTE는 그러한 메커니즘으로 간주될 수 있다. 이 정의에 따라, 지역 무선 네트워크의 경우 Wi-Fi, Bluetooth 및 ZigBee, 광대역 무선 연결을 위한 UMTS 및 LTE와 같이 기본 기능에서 부분적으로 동등한 수많은 통신 메커니즘이 존재한다. 예를 들어 LTE와 Wi-Fi는 기본 기능은 동일하지만, 설계와 운용에서는 기술적으로 크게 다르다. 전환의 영향을 받는 메커니즘은 종종 프로토콜이나 서비스의 구성요소들이다. 예를 들어, 비디오 스트리밍/전송의 경우 이용 가능한 데이터 전송 속도에 따라 다른 비디오 데이터 인코딩을 사용할 수 있다. 이러한 변화는 전환에 의해 제어되고 구현된다. 연구 사례는 모바일 비디오 애플리케이션을 지원하는 상황 인식 비디오 적응 서비스다.[1] 통신 시스템의 현재 프로세스 분석을 통해, 품질 요건을 충족하기 위해 어느 통신 계층에서 어떤 전환이 실행되어야 하는지를 판단할 수 있다. 통신 시스템이 각각의 프레임워크 조건에 적응하기 위해서는 MAPE 사이클(모니터-분석-계획-실행)과 같이 자기 조직화, 적응형 시스템의 아키텍처 접근법을 사용할 수 있다. 이 자율 컴퓨팅의 중심 개념은 통신 시스템의 상태를 결정하고, 모니터링 데이터를 분석하며, 필요한 전환을 계획하고 실행하는 데 사용될 수 있다. 중심 목표는 사용자가 애플리케이션을 실행하는 동안 의식적으로 전환을 인지하지 못하고, 사용한 서비스의 기능성이 부드럽고 유동적인 것으로 인식되는 것이다.

최근 연구

의사소통 시스템 내에서 기능적으로 유사한 메커니즘들 간의 자동화되고 조정되며 교차 계층 전환을 가능하게 하는 새롭고 근본적인 설계 방법, 모델 및 기법의 연구는 독일 연구 재단(DFG)이 후원하는 협력 연구 센터의 주요 목표다. DFG 협업 연구 센터 1053 MAKI - 미래 인터넷을 위한 다중 메커니즘 적응 - (i) 전환 방법에 대한 기초 연구, (ii) 달성 및 목표 품질에 기반한 전환 가능 통신 시스템 적응 기술, (iii) 구체화 및 검증에 관한 연구 질문에 초점을 맞춘다.서로 다른 기술적 관점에서 간주되는 통신 시스템의 단계적 전환

그러한 시스템과 관련된 의사결정 프로세스를 표현하고 최적화하기 위해 통신 시스템 내의 특징과 관계를 포착하는 전환 개념의 공식화가 제공된다.[3] 관련 구성 요소는 (i) 동적 소프트웨어 제품군, (ii) 마르코프 의사결정 프로세스 및 (iii) 유틸리티 설계로 구성된다. 동적 소프트웨어 제품군은 넓은 구성 공간을 간결하게 포착하고 적응형 시스템의 실행 시간 가변성을 지정하는 방법을 제공하는 반면, 마르코프 의사결정 프로세스는 사용 가능한 통신 메커니즘 간의 전환을 정의하고 계획하는 수학적 도구를 제공한다. 마지막으로, 유틸리티 기능은 전환 기반 통신 시스템의 개별 구성의 성능을 정량화하고 그러한 시스템에서 성능을 최적화하는 수단을 제공한다.

전환에 대한 생각을 응용 프로그램 무선 센서 networks[4]과 모바일 분산된 반응성 programming,[6][7]WiFi펌웨어는 ISOOSI의 CDNs,[10]유연한 확장의 자율 컴퓨팅 systems,[9]분석의 modification,[8]계획 stack,[11]5세대 이동 통신mmWave 차량 communications,[12][13]은 어록 networks,[5]로 입국했다.Lysis MapReduce-like parallel 차시스템,[14] 다중 경로 TCP의 스케줄링,[15] 802.11ad에서의 빔 훈련 적응성,[16] 동적 사용자 환경의 운영자 배치,[17] DASH 비디오 플레이어 분석,[18] 적응형 비트레이트 스트리밍[19] 및 모바일 장치의 복잡한 이벤트 처리.[20]

참조

  1. ^ S. 윌크, D. 스토어, 그리고 W. Effelsberg. 2016. 모바일 비디오를 지원하는 컨텐츠 인식 비디오 적응 서비스. ACM Trans. 멀티미디어 컴퓨팅. 코뮌. 적용. 12조, 5조, 제82조 (2016년 11월)
  2. ^ JO Kephart와 DM Chess. 자율 컴퓨팅의 비전. IEEE 컴퓨터, 1, 페이지 41-50, 2003.
  3. ^ Alt, Bastian; Weckesser, Markus; et al. (2019). "Transitions: A Protocol-Independent View of the Future Internet". Proceedings of the IEEE. 107 (4): 835–846. doi:10.1109/JPROC.2019.2895964. ISSN 0018-9219.
  4. ^ Kluge, Roland; Stein, Michael; Giessing, David; Schürr, Andy; Mühlhäuser, Max (2017). Anjorin, Anthony; Espinoza, Huáscar (eds.). "cMoflon: Model-Driven Generation of Embedded C Code for Wireless Sensor Networks". Modelling Foundations and Applications. Lecture Notes in Computer Science. Springer International Publishing. 10376: 109–125. doi:10.1007/978-3-319-61482-3_7. ISBN 9783319614823.
  5. ^ Richerzhagen, N.; Richerzhagen, B.; Hark, R.; Stingl, D.; Steinmetz, R. (2016). "Limiting the Footprint of Monitoring in Dynamic Scenarios through Multi-Dimensional Offloading". 2016 25th International Conference on Computer Communication and Networks (ICCCN): 1–9. doi:10.1109/ICCCN.2016.7568539. ISBN 978-1-5090-2279-3.
  6. ^ Mogk, Ragnar; Baumgärtner, Lars; Salvaneschi, Guido; Freisleben, Bernd; Mezini, Mira (2018). "Fault-tolerant Distributed Reactive Programming". Schloss Dagstuhl - Leibniz-Zentrum für Informatik GMBH, Wadern/Saarbruecken, Germany. doi:10.4230/lipics.ecoop.2018.1.
  7. ^ Margara, A.; Salvaneschi, G. (2018). "On the Semantics of Distributed Reactive Programming: The Cost of Consistency". IEEE Transactions on Software Engineering. 44 (7): 689–711. doi:10.1109/TSE.2018.2833109. ISSN 0098-5589.
  8. ^ Schulz, Matthias; Wegemer, Daniel; Hollick, Matthias (2018-09-01). "The Nexmon firmware analysis and modification framework: Empowering researchers to enhance Wi-Fi devices". Computer Communications. 129: 269–285. doi:10.1016/j.comcom.2018.05.015. ISSN 0140-3664.
  9. ^ Pfannemueller, M.; Krupitzer, C.; Weckesser, M.; Becker, C. (2017). "A Dynamic Software Product Line Approach for Adaptation Planning in Autonomic Computing Systems". 2017 IEEE International Conference on Autonomic Computing (ICAC): 247–254. doi:10.1109/ICAC.2017.18. ISBN 978-1-5386-1762-5.
  10. ^ 제레미아스 블렌딘, 파브리스 벤드펠트, 잉그마르 푸아즈, 보리스 콜데호프, 올리버 홀펠트 2018. iOS 업데이트 중 Apple의 Meta-CDN 분석. 2018년 인터넷 측정 회의(IMC '18)에서. ACM
  11. ^ Heuschkel, J.; Wang, L.; Fleckstein, E.; Ofenloch, M.; Blöcher, M.; Crowcroft, J.; Mühlhäuser, M. (2018). "VirtualStack: Flexible Cross-layer Optimization via Network Protocol Virtualization". 2018 IEEE 43rd Conference on Local Computer Networks (LCN): 519–526. doi:10.1109/LCN.2018.8638106. ISBN 978-1-5386-4413-3.
  12. ^ Asadi, A.; Müller, S.; Sim, G. H.; Klein, A.; Hollick, M. (2018). "FML: Fast Machine Learning for 5G mmWave Vehicular Communications". IEEE INFOCOM 2018 - IEEE Conference on Computer Communications: 1961–1969. doi:10.1109/INFOCOM.2018.8485876. ISBN 978-1-5386-4128-6.
  13. ^ Sim, G. H.; Klos, S.; Asadi, A.; Klein, A.; Hollick, M. (2018). "An Online Context-Aware Machine Learning Algorithm for 5G mmWave Vehicular Communications". IEEE/ACM Transactions on Networking. 26 (6): 2487–2500. doi:10.1109/TNET.2018.2869244. ISSN 1063-6692.
  14. ^ KhudaBukhsh, W. R.; Rizk, A.; Frömmgen, A.; Koeppl, H. (2017). "Optimizing stochastic scheduling in fork-join queueing models: Bounds and applications". IEEE INFOCOM 2017 - IEEE Conference on Computer Communications: 1–9. arXiv:1612.05486. doi:10.1109/INFOCOM.2017.8057013. ISBN 978-1-5090-5336-0.
  15. ^ Frömmgen, Alexander; Rizk, Amr; Erbshäußer, Tobias; Weller, Max; Koldehofe, Boris; Buchmann, Alejandro; Steinmetz, Ralf (2017). "A Programming Model for Application-defined Multipath TCP Scheduling". Proceedings of the 18th ACM/IFIP/USENIX Middleware Conference. Middleware '17. New York, NY, USA: ACM: 134–146. doi:10.1145/3135974.3135979. ISBN 9781450347204.
  16. ^ Palacios, Joan; Steinmetzer, Daniel; Loch, Adrian; Hollick, Matthias; Widmer, Joerg (2018). "Adaptive Codebook Optimization for Beam Training on Off-the-Shelf IEEE 802.11Ad Devices". Proceedings of the 24th Annual International Conference on Mobile Computing and Networking. MobiCom '18. New York, NY, USA: ACM: 241–255. doi:10.1145/3241539.3241576. ISBN 9781450359030.
  17. ^ Luthra, Manisha; Koldehofe, Boris; Weisenburger, Pascal; Salvaneschi, Guido; Arif, Raheel (2018). "TCEP". Proceedings of the 12th ACM International Conference on Distributed and Event-based Systems - DEBS '18. New York, New York, USA: ACM Press: 136–147. doi:10.1145/3210284.3210292. ISBN 9781450357821.
  18. ^ Stohr, Denny; Frömmgen, Alexander; Rizk, Amr; Zink, Michael; Steinmetz, Ralf; Effelsberg, Wolfgang (2017). "Where Are the Sweet Spots?: A Systematic Approach to Reproducible DASH Player Comparisons". Proceedings of the 25th ACM International Conference on Multimedia. MM '17. New York, NY, USA: ACM: 1113–1121. doi:10.1145/3123266.3123426. ISBN 9781450349062.
  19. ^ Rizk, Amr; Koeppl, Heinz; Steinmetz, Ralf; Ballard, Trevor; Alt, Bastian (2019-01-17). "CBA: Contextual Quality Adaptation for Adaptive Bitrate Video Streaming (Extended Version)". arXiv:1901.05712 [cs.MM].
  20. ^ Graubner, Pablo; Thelen, Christoph; Körber, Michael; Sterz, Artur; Salvaneschi, Guido; Mezini, Mira; Seeger, Bernhard; Freisleben, Bernd (2018). "Multimodal Complex Event Processing on Mobile Devices". Proceedings of the 12th ACM International Conference on Distributed and Event-based Systems. DEBS '18. New York, NY, USA: ACM: 112–123. doi:10.1145/3210284.3210289. ISBN 9781450357821.

외부 링크