Practical Cloud-Edge Scheduling for Large-Scale Crowdsourced Live Streaming
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Even though conventional wisdom claims that in order to improve viewer engagement, the cloud-edge providers should serve the viewers with the nearest edge nodes, however, we show that doing this for crowdsourced live streaming (CLS) services can introduce significant costs inefficiency. In this paper, we first carry out large-scale measurement analysis by using the real-world service data from Huawei Cloud, a representative cloud-edge provider in China. We observe that the massive number of channels has proposed great burdens to the operating expenditure of the cloud-edge providers, and most importantly, unbalanced viewer distribution makes the edge nodes suffer significant costs inefficiency. To tackle the above concerns, we propose <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><monospace>AggCast</monospace></i> , a novel CLS scheduling framework to optimize the edge node utilization for the cloud-edge provider. The core idea of <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><monospace>AggCast</monospace></i> is to aggregate some viewers that are initially scattered on different regions, and assign them to fewer pre-selected nodes, thereby reducing bandwidth costs. In particular, by integrating the useful insights obtained from our large-scale measurement, <monospace xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">AggCast</monospace> can not only ensure that quality of experience (QoS) does not suffer degradation, but also satisfy the systematic requirements of CLS services. <monospace xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">AggCast</monospace> has been A/B tested and fully deployed. The online and trace-driven experiments show that, compared to the most prevalent method, <monospace xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">AggCast</monospace> saves over 16.3% <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">back-to-source</i> (BTS) bandwidth costs while significantly improving QoS (startup latency, stall frequency and stall time are reduced over 12.3%, 4.57% and 3.91%, respectively).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle