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J-GLOBAL ID：201702288146045119   整理番号：17A0113515

クラウドにおけるビデオ変換符号化のためのQoSを意識した資源割当【Powered by NICT】

QoS-Aware Resource Allocation for Video Transcoding in Clouds

著者 (4件)： Wei Lei (School of Computer Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Cai Jianfei (School of Computer Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Foh Chuan Heng (Centre for Communication Systems Research, University of Surrey, Guildford, U.K.) ,  He Bingsheng (National University of Singapore, Singapore)
資料名： IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology  (IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology)
巻： 27  号： 1  ページ： 49-61  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0321A  ISSN： 1051-8215  CODEN： ITCTEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最大のビッグデータ,ネットワークにおけるストリーミングビデオデータは,今日と将来におけるグローバルトラヒックの大部分に寄与した。不均質モバイル機器,ネットワーク,ユーザ選好のために,異なるバージョンへの変換符号化源ビデオの需要は有意に増加した。しかし,ビデオトランスコーディングは,時間のかかるタスクであり,大規模ビデオデータのためのサービス品質(QoS)を保証するためにどのように非常に挑戦的であり,特に生TVなどの厳密な遅延要求を保持するリアルタイム・アプリケーションのための。本論文では,オンライン大容量ビデオトランスコーディングのための経済的でQoS保証解を提供することを目的としたクラウドベースオンラインビデオ変換符号化(COVT)システムを提案した。COVTは,異なるインフラストラクチャにおける変換符号化タスクの異なる性能を得るための性能プロファイリング法を利用した。プロファイルに基づいて,待ち行列としてクラウドベーストランスコーディングシステムをモデル化し,待ち行列理論に基づくシステムのQoS値を導出した。QoS値の間の解析的に導いた関係と変換符号化負荷に必要なCPUコア数により,COVT最適化問題を解決し,特異的QoS制約のための最小資源予約を得ることができた。実行時間におけるQoSを保証するように更なる動的資源予約を調整し,タスクをスケジュールするために開発されたタスクスケジューリングアルゴリズム。COVTのプロトタイプシステムを実装し,実世界作業負荷の性能を実験的に調べた。実験結果はCOVTは予め定義されたQoSのための資源の最小数を規定できることを確認した。大規模ビデオデータの下での提案手法の有効性を検証するために,著者らはさらにシミュレーション評価,COVTであるクラウド環境における経済的でQoSを意識したビデオトランスコーディングを達成できることを示した再びを行った。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデリング ,  制約条件 ,  インフラストラクチャー ,  *録画装置 ,  *変換符号化 ,  待ち行列 ,  *資源割付 ,  最適化問題
準シソーラス用語： 実行時間 ,  資源予約 ,  オンライン ,  サービス品質 ,  映像データ ,  ビデオトランスコーディング ,  ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： テレビジョン一般  (ND12031N)

タイトルに関連する用語 (6件)： クラウド ,  ビデオ ,  変換符号化 ,  QOS ,  意識 ,  資源割当