비디오 스트리밍 서버에서의 유전 알고리즘을 활용한 사용자 인기도 기반 데이터 배치 기법
Popularity-aware data placement techniques exploiting genetic algorithm in video streaming servers
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동적 적응 스트리밍 (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH)) 서버는 트랜스코딩된 다양한 비트율의 비디오 세그먼트를 저장해야 하기 때문에, 스토리지 요구량을 줄이는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 비디오 스트리밍 서버에서의 유전 알고리즘을 활용한 사용자 인기도 기반 데이터 배치 기법을 제안한다. 우리는 트랜스코딩된 다양한 버전의 비디오 세그먼트들 중에서 어떤 버전을 저장하고, 어떻게 세그먼트를 디스크들에 분산시킬 지에 대한 문제를 정의하고, 유전 알고리즘을 이용한 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 이를 위해서 유전 알고리즘의 개체군의 크기, 선택 비율, 교배 비율, 돌연변이 비율을 설정하기 위한 실험을 진행하였으며, 유전 알고리즘의 결과와최적값을 비교하여 본 기법의 신뢰성을 확인했다.
Abstract
It is important to reduce the growing storage requirements of dynamic adaptive streaming over HTTP(DASH) servers that need to store transcoded video segments of various bit rates. In this paper, we propose a new genetic algorithm techniques for popularity-aware data placement in video streaming servers. We defined the popularity-aware data placement problem that chooses and places video segments on each disk. We designed and implemented a simulation model to solve this problem using a genetic algorithm. Experiments were carried out to set the population size, selection rate, crossover rate and mutation rate. We compared the results of the genetic algorithm with the optimum value to confirm the reliability of this technique.
참고문헌 (18)
- Z. Wang, "A joint online transcoding and delivery approach for dynamic adaptive streaming", IEEE Transactions on Multimedia, 17(6), pp.867~879 (2015)[DOI]
- Gerassimos Barlas, "Cluster-based optimized parallel video transcoding", Parallel Computing, 38(4-5), pp.226~244 (2012)[DOI]
- H. Zhao, "A segment-based storage and transcoding trade-off strategy for multi-version vod systems in the cloud", IEEE Transactions on Multimedia, 19(1), pp.149~159 (2016)
- L. Toni, "Optimal set of video representations in adaptive streaming", Proceedings of the ACM Multimedia Systems Conference, pp.271~282 (2014)
- R. Aparicio-Pardo, "Transcoding live adaptive video streams at a massive scale in the cloud", Proceedings of the ACM Multimedia Systems Conference, pp.49~60 (2015)
- 류기동, "유전자 알고리즘을 이용한 IT 서비스 담당자 권역할당 최적화 모델 연구", 한국정보기술학회논문지, 12(12), pp.101~114 (2014), 한국정보기술학회[DOI]
- M. Qiu, "Phase-Change Memory Optimization for Green Cloud with Genetic Algorithm", IEEE Transactions on Computers, 64(12), pp.3528~3540 (2015)[DOI]
- K. Dasgupta, "A Genetic Algorithm (GA) based Load Balancing Strategy for Cloud Computing", Procedia Technology, 10, pp.340~347 (2013)[DOI]
- G. Portaluri, "A power efficient genetic algorithm for resource allocation in cloud computing data centers", Proceedings of the IEEE International Conference on Cloud Networking (CloudNet) (2014)
- X. Cheng, "Quality-optimized downlink scheduling for video streaming applications in LTE networks", Proceedings of IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM) (2012)
- H. Han, "QoE-Aware Video Storage Power Management Based on Hot and Cold Data Classification", Proceedings of the ACM Multimedia Systems Conference 2018 (2018)
- T. Stockhammer, "Dynamic Adaptive Streaming over HTTP Standards and Design Principles", Proceedings of the ACM Multimedia Systems Conference, pp.133~144 (2011)
- D. Pisinger, "Algorithms for Knapsack Problems", pp.1995
- D. Krishnappa, "Optimizing the video transcoding workflow in content delivery networks", Proceedings of the ACM Multimedia Systems Conference, pp.37~48 (2015)
- S. Kaur, "An Efficient Approach to Genetic Algorithm for Task Scheduling in Cloud Computing Environment", International Journal of Information Technology and Computer Science, 10, pp.74~79 (2012)
- 윤경목, "유전알고리즘과 신경망 파라미터 값들의 변동에 의한 영화 추천시스템 성능향상", 한국차세대컴퓨팅학회 논문지, 10(5), pp.56~64 (2014), 한국차세대컴퓨팅학회
- 김형석, "가변 비트레이트 스트리밍을 위한 명암도 기반의 효율적인 비디오 화질측정 기법", 한국차세대컴퓨팅학회 논문지, 11(5), pp.63~71 (2015), 한국차세대컴퓨팅학회
- 백치선, "Managing QoS of Video Transcoding Server System", 한국차세대컴퓨팅학회 논문지, 9(4), pp.49~56 (2013), 한국차세대컴퓨팅학회