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Type: DISSERTAÇÃO DIGITAL
Degree Level: Mestrado
Title: Heurísticas para minimização de custos em um P2P-Cloud CDN
Title Alternative: Heuristics for a P2P-Cloud video on demand system
Author: Granja Junior, Elias de Oliveira, 1992-
Advisor: Bittencourt, Luiz Fernando, 1981-
Abstract: Resumo: A utilização de sistemas de vídeo sob demanda tem crescido nos últimos anos, aumentando o interesse em formas de distribuição de arquivos multimídia com um baixo custo e uma alta qualidade de experiência para o usuário. Entre as formas de distribuição utilizadas atualmente estão o Content Distribution Network, a nuvem de computação pública e protocolos Peer-to-Peer, estes com naturezas distintas, onde a nuvem utiliza a arquitetura cliente-servidor, é estável, porém se usada de maneira leviana pode acarretar em altos custos. Por outro lado protocolos Peer-to-Peer permitem aos usuários atuarem ao mesmo tempo como receptor e como distribuidor de conteúdo, diluindo o custo da infraestrutura entre os próprios usuários, porém sem a garantia de qualquer qualidade de experiência. Unindo as duas arquiteturas é possível criar um sistema mais barato. Otimizando a utilização da nuvem e usando protocolos Peer-to-Peer entre os usuários para auxiliar a distribuição de conteúdo é possível minimizar o custo final. Porém é necessário balancear o custo com a qualidade acordada por acordos de nível de serviço entre usuário e fornecedor de conteúdo. Este trabalho propõe três categorias de heurísticas: proativa, reativa e híbrida, para alocar recursos na nuvem visando o mínimo custo possível e uma boa qualidade de experiência para o usuário. As heurísticas reativas reagem a interrupções na visualização do vídeo, enquanto que as proativas tentam agir antes da interrupção, alocando máquinas quando há entrada de usuários. A heurística híbrida é uma mescla entre as duas categorias. As heurísticas foram simuladas utilizando o arcabouço Peersim com diferentes cenários. Os resultados mostraram que as heurísticas são mais eficientes que dois métodos ingênuos, o primeiro alugando servidores para cada usuário e o segundo mantendo um número estático de servidores. Neste trabalho também são discutidas maneiras de se implementar um sistema real utilizando as heurísticas propostas

Abstract: As video on demand systems grows in popularity, new approaches to deal with the media distribuition in the internet have being studied. Companies providing this service are insterested in increasing the quality of experience of the user, while keeping a low cost of infrastructure. Between the approaches to distribute content, we can hightlight Content Distribuition Network, Cloud Computing systems, and Peer-to-Peer protocols. Cloud Computing systems and P2P protocols work in a different manner, but can be mixed togheter to provide a high quality and low cost service. While Cloud Computing works with a client-server architeture and is more realible, stable and at same time more expensive if used in a naive way, P2P protocols allow users to both distribiute and consume content, making it to build a video on demand system. The merge between both approaches must optimize the Cloud Computing bandwith, using the ''free'' user upload bandwith of P2P at the same time that keeps a good quality of service. In this paper we provide three categories of heuristics - proactive, reactive, and hybdrid - to allocate resources in the cloud with the aim to balance the cost and quality of experience. The reactive approach rents more VMs when the number of video stall events increase, while the proactive reacts to the quantity of users in the system. The hybrid merges both behaviors. The heuristics were simulated with the Peersim framework. The results showed the heuristics are more effiecient than two naive approches: the first one renting one server per user and the second keeping a static number of servers. Moreover, in the end of this work it is discussed the results togheter with ways to implement it in a real system
Subject: Arquitetura peer-to-peer (Redes de computadores)
Computação em nuvem
Editor: [s.n.]
Date Issue: 2016
Appears in Collections:IC - Tese e Dissertação

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