Heurísticas para alocação de servidores em serviços de vídeo sob demanda sobre nuvens híbridas

Heuristics for selection of servers for video on demand service over hybrid cloud

dc.creatorCrepaldi, Thiago Fernandes, 1984-
dc.date2017
dc.date2017-12-19T00:00:00Z
dc.date2018-03-08T19:32:51Z
dc.date2018-03-08T19:32:51Z
dc.date.accessioned2018-03-29T06:17:36Z
dc.date.available2018-03-29T06:17:36Z
dc.identifierCREPALDI, Thiago Fernandes. Heurísticas para alocação de servidores em serviços de vídeo sob demanda sobre nuvens híbridas. 2017. 1 recurso online (84 p.). Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação, Campinas, SP.
dc.identifierhttp://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/330997
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/1368670
dc.descriptionOrientadores: Nelson Luis Saldanha da Fonseca, Eduardo Cândido Xavier
dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação
dc.descriptionResumo: Vídeo sob Demanda é um serviço no qual assinantes escolhem diferentes vídeos em um catálogo digital e recebem fluxo de vídeo através da Internet em seus dispositivos sem a necessidade de adquirir ou alugar mídia física. Atualmente, este tipo de serviço é vas- tamente implantado em redes peer-to-peer e computação em nuvem. Nesta dissertação, introduzem-se heurísticas para tomada de decisão sobre alocação dinâmica de recursos em nuvens híbridas, bem como sobre a distribuição de vídeo em datacenters geograficamente distribuídos a fim de se prover serviço de vídeo sob demanda. Diferentes políticas e cri- térios de seleção de servidores são propostos. Propõe-se, também, um modelo utilizando Programação Linear Inteira para avaliar a efetividade das diferentes heurísticas. Os resul- tados mostram que as heurísticas ajudam a oferecer serviço de VoD com baixo custo e alta qualidade de serviço. Ao se comparar os resultados dados pelas soluções heurísticas com os resultados dados pelo PLI, verificou-se que a precisão das heurísticas tende a melhorar conforme o tamanho das instâncias simuladas aumentam
dc.descriptionAbstract: Video on Demand (VoD) is a service that enables the subscriber to choose different kinds of content, such as movies, TV shows, concerts etc and receive them, possibly in high quality, through an on-line device without the need to acquire or rent physical media. Currently, VoD is vastly deployed on peer-to-peer and cloud computing networks. In this dissertation, we are going to study how to minimize operational costs of a VoD service implemented over Hybrid Cloud, taking into consideration several aspects, such as content distribution in virtualized environment, storage for big portions of data and required network bandwidth. We first describe online heuristics that aim to be not only fast, but also economically efficient. Different policies are designed in an attempt to cover most real-world use-cases. Later on, we also propose a similar model using integer linear programming. Finally, our heuristics and ILP model will be extensively evaluated under small and large scale simulations and the results will be compared
dc.descriptionMestrado
dc.descriptionCiência da Computação
dc.descriptionMestre em Ciência da Computação
dc.format1 recurso online (84 p.) : il., digital, arquivo PDF.
dc.formatapplication/pdf
dc.languagePortuguês
dc.publisher[s.n.]
dc.relationRequisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDF
dc.subjectComputação em nuvem
dc.subjectHeurística computacional
dc.subjectSistemas multimídia
dc.subjectComputing cloud
dc.subjectComputational heuristic
dc.subjectMultimedia systems
dc.titleHeurísticas para alocação de servidores em serviços de vídeo sob demanda sobre nuvens híbridas
dc.titleHeuristics for selection of servers for video on demand service over hybrid cloud
dc.typeTesis


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