Load balancing model for mobile peer-to-peer networks-based 3D streaming
Notice bibliographique
Résumé
Recently a great deal of attention has been dedicated to the design of virtual environment based class of applications. So far, a significant body of work has been devoted to the challenges of 3D streaming with a desktop scenario; whereas a little research work has been committed to 3D streaming on thin mobile devices that mainly focused to address challenges such as streaming performance, bandwidth limitation, and supplying partners strategies. To deal with the latter issue, i.e. supplying partner strategies, several approaches proposed to use a nearby peer. However, since mobile devices have limited capabilities and resources, there is a high probability that a number of peers will be always serving the peers in need, which makes them overloaded and which consumes their resources. Therefore, a load balancing mechanism has to be added in order to balance the overhead among peers and avoid having an overloaded peer, with low energy, and reduced resources and bandwidth. In this paper, we propose a load balancing mechanism for P2P mobile 3D streaming supplying partners techniques. Our proposed scheme tries, using a set of parameters and cost factors, (1) to identify the highly active peers, i.e. those that are frequently selected to stream data to peers in need, (2) to unburden the loaded sources, and (3) to make a balanced distribution of content among the remaining supplying partners. By applying the load balancing mechanism in conjunction with the supplying partner strategies, our protocol ensures to make the system costs shared among peers. Moreover, it unburdens the loaded peers in order to improve their streaming performance. After an extensive set of simulations and performance evaluations, we show that our proposed load balancing technique notably unloads the busy nodes, which ameliorates the 3D streaming in mobile environments in terms of fast processing and good resources utilization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».