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MMsys'24 | 基于离线强化学习的实时流媒体带宽精确预测

近年来,实时通信(RTC)已成为一项重要的通信技术,并得到了广泛的应用,包括低延迟直播,视频会议和云游戏。RTC 系统的首要目标是提供高质量的视频和音频并确保稳定的通信过程(例如,避免卡顿、视频模糊)。为了实现这一目标,现有的 RTC 系统(如 WebRTC)基于动态的网络条件预测链路带宽并自适应地调整传输视频质量。主流的带宽预测方法可以分为两类: 启发式算法和机器学习算法。常用的启发式带宽预测算法有 WebRTC 框架中的Google拥塞控制(GCC)。GCC主要通过监测链路的往返时间(RTT)变化来预测带宽。虽然 GCC 展示了其主动避免拥塞的高灵敏度,但现实世界RTC流的复杂性和可变性可能会干扰 GCC 的准确性。而机器学习方案包括在线强化学习与模仿学习,不仅具有很高的训练成本,同时一般基于模拟的网络环境进行训练,往往在真实世界中鲁棒性较差。因此本文提出了一类低成本,高泛化性能的离线训练模型以优化各种网络环境中的用户体验质量(QoE)。

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    H3C三层交换机之IRF虚拟化技术详解及配置

    一、IRF是什么? 目前,网络中主要存在两种结构的通信设备,固定盒式设备和模块框式分布式设备。固定盒式设备成本低廉,但没有高可用性支持;模块框式分布式设备具有高可用性、高性能、高端口密度的优点,但投入成本高。针对盒式设备和模块框式分布式设备的这些特点,一种结合了两种设备优点的IRF虚拟化技术应运而生。 . IRF称之为智能弹性架构,是H3C自主研发的硬件虚拟化技术,它的核心思想是将多台设备通过IRF物理端口连接在一起,进行必要的配置后,虚拟化成一台“分布式设备”。使用这种虚拟换技术可以集合多台设备的硬件资源和软件处理能力,实现多台设备的协同工作、统一管理和不间断维护(简单说,IRF技术就是“硬件虚拟化技术”,将多个硬件设备虚拟化出一台更大的硬件设备)。 二、IRF技术的优点 1、简化管理

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    速读原著-TCP/IP(路径MTU发现)

    在2 . 9节我们描述了路径M T U的概念。这是当前在两个主机之间的路径上任何网络上的最小M T U。路径M T U发现在I P首部中继承并设置“不要分片( D F)”比特,来发现当前路径上的路由器是否需要对正在发送的 I P数据报进行分片。在 11 . 6节我们观察到如果一个待转发的 I P数据报被设置 D F比特,而其长度又超过了 M T U,那么路由器将返回 I C M P不可达的差错。在11 . 7节我们显示了某版本的 t r a c e r o u t e程序使用该机制来决定目的地的路径 M T U。在11 . 8节我们看到 U D P是怎样处理路径 M T U发现的。在本节我们将讨论这个机制是如何按照 R F C1191 [Mogul and Deering 1990]中规定的那样在T C P中进行使用的。

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