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Gabriel Guimarães Braga dos Santos Mendonça
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Publicações do PESC

Título
Sistema de Nano Caches Residenciais para Distribuição de Vídeo
Linha de pesquisa
Redes de Computadores
Tipo de publicação
Dissertação de Mestrado
Número de registro
Data da defesa
27/3/2015
Resumo

Nos últimos anos, a popularização das aplicações multimídia motivou inúmeras propostas para distribuição de vídeo usando arquiteturas peer-to-peer (P2P). Neste trabalho, apresentamos um sistema P2P para transmissão de vídeo sob demanda (VoD) usando set-top boxes (STBs) e roteadores domésticos. Propomos um algoritmo distribuído que considera a limitação de recursos nesses dispositivos e tem como objetivo alocar seeds em um swarm proporcionalmente ao número de leechers. Elaboramos um modelo aproximado do sistema que proporcionou uma redução significativa no espaço de estados: de exponencial para polinomial no número de peers. Validamos o modelo aproximado e obtivemos um erro médio inferior a 3%. Avaliamos o desempenho da plataforma através de simulações com dados de um sistema real de VoD, em que a popularidade dos conteúdos é bem modelada por uma distribuição Zipf com decaimento exponencial. Os resultados mostram que, para os swarms de baixa e média popularidade, o algoritmo proposto reduziu significativamente o tempo médio de download. Além disso, nosso algoritmo permitiu um tempo médio de download inferior à duração do vídeo para todos os swarms.

Abstract

In recent years, the increasing popularity of multimedia applications inspired a large number of peer-to-peer (P2P) video streaming solutions. In this work, we present a P2P video-on-demand (VoD) system that utilizes set-top boxes (STBs) and home gateways for content distribution. We propose a distributed algorithm that considers the resource constraints in these devices and aims at allocating seeds in a swarm proportionally to the number of leechers. We developed an approximate model for the system that allowed a significant reduction of the state space: from exponential to polynomial on the number of peers. We validated the model and the mean error is below 3%. We evaluated our platform’s performance through simulations using data from a real VoD system in which content popularity seems to follow a Zipf distribution with exponential cutoff. The results show that the proposed algorithm significantly reduces the video download time in the swarms with low and medium popularity. Furthermore, the mean video download time is below video duration for all swarms.

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