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J-GLOBAL ID：202002234792926273   整理番号：20A1385639

エッジ計算に基づく高効率ビデオコンテンツ配信のキー技術と挑戦【JST・京大機械翻訳】

Edge Computing Based Video Content Delivery:Challenge and Technology

著者 (4件)： Sun Lifeng (清華大学計算机科学与技術系,北京,100084) ,  Hu Wen (清華大学計算机科学与技術系,北京,100084) ,  Ma Ming (清華大学計算机科学与技術系,北京,100084) ,  Pang Haitian (清華大学計算机科学与技術系,北京,100084)
資料名： Wuxiandian Tongxin Jishu  (Wuxiandian Tongxin Jishu)
巻： 46  号： 3  ページ： 261-270  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3334A  ISSN： 1003-3114  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 近年、モバイルインターネット、工業インターネットの急速な発展により、メディアコンピューティングとサービスの新たな傾向が引き起こされ、ビデオを代表とするマルチメディアデータの生成、処理と配布はますますネットワークエッジに向かう。複雑な応用環境の下で,利用者行動とシステム資源の不確実性は,ネットワークビデオサービスの重大な課題になった。人工知能と機械学習の方法を如何に導入するか、ネットワークエッジの計算、記憶とネットワーク資源を利用してビデオコンテンツ配信の必要に応じて動いて、より低遅延、より高い帯域幅需要のネットワークビデオサービスをサポートし、新しい研究と応用の焦点になった。このレビューでは,エッジ計算に基づくビデオ配信の直面する課題を分析し,エッジ計算のネットワーク,記憶,および計算能力によるビデオコンテンツ配信のフレームワークを提案し,そのフレームワークの下で,エッジキャッシュと置換,エッジコンテンツのプリフェッチ,およびエッジコンテンツの事前抽出を提供した。エッジコンテンツ収集とエッジ計算マイグレーションなどのビデオ配信の最適化戦略設計を行った。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  ネットワーク ,  キャッシュメモリ ,  人工知能 ,  *録画装置 ,  帯域幅 ,  インターネット ,  機械学習 ,  *コンテンツ
準シソーラス用語： 高効率 ,  映像配信 ,  *コンテンツ配布 ,  プリフェッチ ,  モバイルインターネット ,  ネットワーク資源 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： エッジ ,  計算 ,  高効率 ,  ビデオ ,  コンテンツ配信 ,  キー