Abstract-Computer system drivs alltmer av arbetsbelastningar som speglar storskaligt socialt beteende, såsom snabba förändringar i populariteten av medieobjekt som videor. Kapacitetsplanerare och systemdesigners måste planera för snabba, massiva förändringar i arbetsbelastningen när ett sådant socialt beteende är en faktor. I detta dokument ger vi två bidrag som är avsedda att bidra till utformningen och tillhandahållandet av sådana system. Vi analyserar ett omfattande dataset som består av den dagliga tillgången räknas av hundratusentals YouTube-videor. I detta dataset finner vi att det finns två typer av videor: de som visar snabba förändringar i popularitet, och de som är konsekvent populära under långa tidsperioder. Vi kallar dessa två typer sällan åtkomliga och ofta åtkomliga videor, respektive. Vi observerar att de flesta av videorna i vår datauppsättning klart faller i en av dessa två typer. I detta arbete studerar vi de ofta besökta videorna genom att ställa två frågor: för det första, finns det en relativt enkel modell som kan beskriva dess dagliga åtkomstmönster? Och för det andra, kan vi använda denna enkla modell för att förutsäga antalet åtkomster som en video kommer att ha inom en snar framtid, som ett verktyg för kapacitetsplanering? För att besvara dessa frågor utvecklar vi en ram för karakterisering och prognostisering av tillträdesmönster. Vi visar att för ofta tillgängliga videor kan dagliga åtkomstmönster extraheras via huvudkomponentanalys och användas effektivt för prognostisering.
Gursun et al REF finner att det finns två typer av videor: ofta åtkomligt och sällan åtkomligt innehåll.
Describing and forecasting video access patterns
{'venue': '2011 Proceedings IEEE INFOCOM', 'journal': '2011 Proceedings IEEE INFOCOM', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}