Ilustração das chegadas de demanda para um sistema de cache assíncrono com N ≥ 4 arquivos e Amax ≥ 3 para intervalos de tempo t =1 a 6 da fase de entrega. Na configuração de cache em consideração, temos a1 =3, a2 =1, a3 =0, a4 =2, a5 =1 demanda, e K (1) =3, K (2) =4, K (3) =3, K (4) =4, K (5) =3 usuários atendidos em cada intervalo de tempo. Crédito:Yang, Amiri e Gündüz
Pesquisadores do Imperial College London desenvolveram um novo método para cache codificado que pode melhorar a entrega de conteúdo de vídeo popular online. Um artigo de pesquisa descrevendo suas descobertas foi pré-publicado no arXiv, delineando a técnica e seu desempenho em comparação com outros esquemas de cache.
Mais e mais pessoas estão transmitindo conteúdo de vídeo online, e alguns vídeos se tornam particularmente populares, dominando o tráfego de dados sem fio. Isso levou ao desenvolvimento de sistemas de cache proativos, que pré-buscam conteúdo de vídeo em períodos de tráfego fora de pico e o armazenam na extremidade da rede ou diretamente nos dispositivos dos usuários. Esses sistemas podem aliviar a carga de tráfego e reduzir a latência em conteúdo de vídeo particularmente popular.
O cache proativo tem duas fases:a fase de colocação, em que o sistema preenche os caches dos usuários durante os períodos de tráfego fora de pico e na fase de entrega, que ocorre assim que as demandas dos usuários são reveladas (em horários de pico de tráfego). Esquemas de cache não codificados tradicionais usam transmissões unicast ortogonais, que implica uma associação um-para-um entre o remetente das informações e seu destino, com cada destino identificando um único receptor.
Um novo paradigma, chamado de cache codificado, explora recursos de cache em uma rede, otimizando as fases de colocação e entrega, criando oportunidades para transmissão multicast, que envolve datagramas sendo roteados simultaneamente para vários destinatários em uma única transmissão. Em seu estudo, os pesquisadores propuseram uma nova estratégia que aborda duas limitações dos sistemas de cache codificados existentes.
A popularidade dos pedaços de vídeo Wij, ou seja, pipij dados diferentes valores de α e β. Crédito:Yang, Amiri e Gündüz
Até aqui, a maioria dos estudos que desenvolvem métodos para cache codificado focam principalmente em cenários estáticos, em que um número fixo de usuários simultaneamente faz solicitações de uma biblioteca de conteúdo. O desempenho desses esquemas de cache é medido pela latência para atender às demandas de todos os usuários. Contudo, na realidade, pessoas em lugares diferentes começam a assistir a um vídeo online em momentos diferentes, às vezes interrompendo antes de seu fim. Esse comportamento específico do usuário é representado pela taxa de retenção de público, uma medição introduzida por plataformas de vídeo convencionais, como YouTube e Netfix, que define a parte de um determinado vídeo que é assistido pelos usuários, na média.
As taxas de retenção de público podem ajudar os serviços de streaming a entender e modelar melhor a popularidade de diferentes seções de conteúdo de vídeo entre os usuários. Em seu estudo, os pesquisadores descobriram que o cache parcial, em que apenas as partes mais visualizadas de um vídeo são armazenadas em cache, pode ajudar a alcançar um armazenamento em cache mais eficiente.
Comparação entre PCC, CARA, cache não codificado e o limite inferior dados diferentes valores de α e β. Crédito:Yang, Amiri e Gündüz
"Nós investigamos o cache codificado de arquivos de vídeo levando em consideração a taxa de retenção de público para cada vídeo, "os pesquisadores explicaram em seu artigo." Consideramos que cada arquivo de vídeo consiste em pedaços iguais, e a taxa de retenção de público de cada parte é a fração de usuários assistindo a essa parte entre o total de visualizações do vídeo correspondente. "
Comparação entre os cenários de chegada de demanda assíncrona e síncrona, α =1 e β =0,1. Crédito:Yang, Amiri e Gündüz
Ao contrário da literatura anterior sobre cache codificado, em que os usuários são assumidos para revelar suas demandas simultaneamente, os pesquisadores propõem um modelo dinâmico de chegada de demanda, chamado cache parcial codificado (PCC). Este modelo é mais realista, na medida em que considera que os usuários começam e param de assistir a um vídeo em diferentes momentos. Além disso, os pesquisadores propuseram dois esquemas de alocação de cache diferentes, que alocam os caches dos usuários para diferentes partes dos arquivos de vídeo na biblioteca; chamado de alocação de cache ideal (OCA) e alocação de cache baseada em popularidade (PCA).
Comparação entre PCC com OCA e RAP-GCC com α =0,1 e α =1. Crédito:Yang, Amiri e Gündüz
"Os resultados mostraram uma melhoria significativa com o esquema proposto sobre o cache não codificado em termos da taxa média de entrega, ou a extensão de outros métodos de entrega conhecidos para o cenário assíncrono, "escreveram os pesquisadores em seu artigo.
No futuro, este novo esquema de cache codificado parcial pode ajudar a resolver problemas com baixa latência e melhorar a entrega de vídeo de vídeos populares online em momentos de alto tráfego de dados. Isso pode ser muito útil para plataformas de streaming populares, como o YouTube, Netflix, e Amazon Prime Video.
Ilustração das chegadas de demanda para um sistema de cache assíncrono com N ≥ 4 arquivos e Amax ≥ 3 para intervalos de tempo t =1 a 6 da fase de entrega. Na configuração de cache em consideração, temos a1 =3, a2 =1, a3 =0, a4 =2, a5 =1 demanda, e K (1) =3, K (2) =4, K (3) =3, K (4) =4, K (5) =3 usuários atendidos em cada intervalo de tempo. Crédito:Yang, Amiri e Gündüz
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