Time Series Analysis for Efficient Sample Transfers
Time Series Analysis for Efficient Sample Transfers
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高效样品转移的时间序列分析
DOI：
10.1145/3322798.3329256
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Arslan, Engin
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sapkota, Hemanta;Pehlivan, Bahadir A.;Arslan, Engin
实时传输优化方法提供了很有前途的解决方案，因为它们可以在运行时发现最佳的传输配置，而不需要预先工作或对底层系统架构进行假设。另一方面，由于在次优配置下运行了许多样本传输，现有实现的收敛速度较慢。在这项工作中，我们评估了时间序列模型，通过缩短传输持续时间而不降低准确性来最小化具有次优配置的样本传输的影响。在具有丰富传输配置集的各种网络中收集的结果表明，在大多数情况下，自回归模型可以在不到5秒的时间内准确估计样本传输吞吐量，这比最先进的解决方案提高了4倍。我们还意识到，虽然最常见的传输应用程序最多每秒报告一次传输吞吐量，但通过快速确定其性能，减少报告间隔是进一步减少样本传输影响的关键。
Real-time transfer optimization approaches offer promising solutions as they can discover optimal transfer configuration in the runtime without requiring an upfront work or making assumptions about underlying system architectures. On the other hand, existing implementations suffer from slow convergence speed due to running many sample transfers with suboptimal configurations. In this work, we evaluate time-series models to minimize the impact of sample transfers with suboptimal configurations by shortening the transfer duration without degrading the accuracy. The results gathered in various networks with rich set of transfer configurations indicate that, in most cases, Autoregressive model can accurately estimate sample transfer throughput in less than 5 seconds which is up-to 4x improvement over the state-of-the-art solution. We also realized that while the most common transfer applications report transfer throughput at most once a second, decreasing the reporting interval is the key to further reduce the impact of sample transfers by quickly determining their performance.
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--
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