Multipath QUIC is a transport protocol that allows for the use of multiple network interfaces for a single connection. It thereby offers, on the one hand, the possibility to gather a higher throughput, while, on the other hand, multiple paths can also be used to transmit data redundantly. Selective redundancy combines these two applications and thereby offers the potential to transmit time-critical data. This paper considers scenarios where data with real-time requirements are transmitted redundantly while at the same time, non-critical data should make use of the aggregated throughput. A new model called congestion window reservation is proposed, which enables an immediate transmission of time-critical data. The performance of this method and its combination with selective redundancy is evaluated using emulab with real data. The results show that this technique leads to a smaller end-to-end latency and reliability for periodically generated priority data.


翻译:多路径QUIC是一种传输协议,允许单个连接使用多个网络接口。一方面,它提供了获得更高吞吐量的可能性;另一方面,多条路径也可用于冗余传输数据。选择性冗余结合了这两种应用,从而为传输时间关键型数据提供了潜力。本文考虑了实时数据冗余传输的场景,同时非关键数据应利用聚合的吞吐量。提出了一种名为拥塞窗口预留的新模型,该模型能够实现时间关键型数据的即时传输。通过使用实际数据的Emulab平台,评估了该方法及其与选择性冗余结合的性能。结果表明,该技术对周期性生成的优先级数据能带来更低的端到端延迟和更高的可靠性。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+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
41+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24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
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013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
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+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 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月19日
VIP会员
最新内容
ICML 2026|ECA:面向开放式图文生成的高效持续对齐
俄乌战场地面机器人如何改写战争规则
专知会员服务
3+阅读 · 今天13:58
《无人水面艇文献综述与结构设计》135页
专知会员服务
10+阅读 · 6月13日
乌克兰战场背后的新武器
专知会员服务
7+阅读 · 6月12日
基于博弈论的陆军人机协同(长文报告)
专知会员服务
13+阅读 · 6月12日
相关VIP内容
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24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
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013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
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+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 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员