Конструирование и оптимизация сетей распространения контента

В данной статье представлено применение мягких вычислительных методов для решения задачи проектирования и оптимизации облачных сетей распространения контента (CDN). Для решения проблемы выделения ресурсов для построения сетевой инфраструктуры применяется многоцелевой подход с учетом цели минимизации стоимости виртуальных машин, сети и хранилища, а также максимизации качества обслуживания, предоставляемого конечным пользователям. Предлагается конкретная модель посредничества, которая позволяет одной облачной CDN размещать нескольких поставщиков контента, применяющих стратегию совместного использования ресурсов. На основе предложенной модели посредничества изучаются три многоцелевых эволюционных подхода оффлайновой оптимизации предоставления ресурсов, а для решения проблемы онлайновой маршрутизации контента предлагается жадный эвристический метод. Экспериментальная оценка предложенного подхода выполняется на наборе реалистичных частных случаев. Полученные экспериментальные результаты показывают, что предложенный подход эффективен для проектирования и оптимизации облачных сетей распространения контента: общие затраты снижаются на 10,34% при сохранении высокого уровня качества обслуживания.

1. Gao G., Zhang W., Wen Y., Wang Z., Zhu W. Towards Cost-Efficient Video Transcoding in Media Cloud: Insights Learned from User Viewing Patterns. IEEE Transactions on Multimedia, 17(8), 2015, pp. 1286–1296.

2. Hu M., Luo J., Wang Y., Veeravalli B. Practical resource provisioning and caching with dynamic resilience for cloud-based content distribution networks. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 25(8), 2014, pp. 2169–2179.

3. Jokhio F., Ashraf A., Lafond S., Lilius J. A computation and storage trade-off strategy for cost-efficient video transcoding in the cloud. Proceedings of the 39th Euromicro Conference Series on Software Engineering and Advanced Applications, 2013, pp. 365–372.

4. Xiao W., Bao W., Zhu X., Wang C., Chen L., Yang L.T. Dynamic request redirection and resource provisioning for cloud-based video services under heterogeneous environment. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 27(7), 2016, pp. 1954–1967.

5. Zhang J., Huang H., Wang X. Resource provision algorithms in cloud computing: A survey. Journal of Network and Computer Applications, 64, 2016, pp. 23–42.

6. Nesmachnow S., Iturriaga S., Dorronsoro B. Efficient heuristics for profit optimization of virtual cloud brokers. IEEE Computational Intelligence Magazine, 10(1), 2015, pp. 33-43.

7. Busari M., Williamson C. ProWGen: a synthetic workload generation tool for simulation evaluation of web proxy caches. Computer Networks, 38(6), 2002, pp. 779 – 794.