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Micro Failure Region Models Inducing Massive Correlated Failures on Networks Topologies
Indexado
Scopus SCOPUS_ID:85075578776
DOI 10.1007/978-3-030-32169-7_10
Año 2019
Tipo

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



Natural disasters, depending on both how many occur concurrently and their size, may produce large-scale correlated failures in data network infrastructure. These failures may cause service interruptions due to disconnections of nodes in the network. Proper fault modeling is crucial to calculate network damage, determine which data paths will remain active between a pair of nodes, and thus maintain a resilient network. While in the literature different sizes of circular shapes are used to model fault regions, in this work a new fault model is proposed. The model adjusts to the granularity level established by the network opera- tor to define the size and number of concurrent fault regions. Equipped with the failure model, it is possible to observe, through disjoint paths problem, the advantages of using micro failure region models to mitigate false positive failures associated when macro failure region is used.

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Information Systems And Management
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Sin Disciplinas

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Colaboración Institucional



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Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
1 Boettcher, Nicolás A. Hombre Universidad de Concepción - Chile
Universidad Diego Portales - Chile
2 Prieto, Yasmany - Universidad de Concepción - Chile
3 Pezoa, Jorge E. Hombre Universidad de Concepción - Chile

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Financiamiento



Fuente
Fondo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico
Comisión Nacional de Investigación Científica y Tecnológica
Comisión Nacional de Investigación Científica y Tecnológica
Fondo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico

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Agradecimientos



Agradecimiento
Acknowledgments. This work was supported by CONICYT: FONDECYT Regular 2016 Folio 1160559, PCHA/Doctorado Nacional Folios 2015-21150775 and 2015-21150313.

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