Abstract-Som den största stordata, videodata streaming i nätverket bidrar den största delen av den globala trafiken idag och i framtiden. På grund av heterogena mobila enheter, nätverk och användarpreferenser har kraven på omkodning av källvideor till olika versioner ökat avsevärt. Men videoomkodning är en tidskrävande uppgift, och hur man garanterar kvalitet på tjänsten (QoS) för stora videodata är mycket utmanande, särskilt för de realtidsapplikationer som har strikta fördröjningskrav som live-TV. I det här dokumentet föreslår vi ett molnbaserat videoomkodningssystem (COVT) som syftar till att erbjuda ekonomisk och QoS-garantilösning för videoomkodning med stora volymer online. COVT använder prestandaprofileringstekniken för att uppnå olika prestanda för omkodningsuppgifter i olika infrastrukturer. Baserat på profilerna modellerar vi det molnbaserade omkodningssystemet som en kö och härleder QoS-värdena i systemet baserat på köteorin. Med det analytiskt härledda förhållandet mellan QoS-värden och antalet CPU-kärnor som krävs för omkodning av arbetsbelastningar, kan COVT lösa optimeringsproblemet och få en minimal resursreservation för specifika QoS-begränsningar. En schemaläggningsalgoritm för uppgifter utvecklas vidare för att dynamiskt justera resursreservationen och schemalägga uppgifterna för att garantera QoS i körtid. Vi implementerar ett prototypsystem för COVT och studerar experimentellt prestandan på verkliga arbetsbelastningar. Experimentella resultat visar att COVT på ett effektivt sätt tillhandahåller ett minimiantal resurser för fördefinierade QoS. För att validera effektiviteten hos vår föreslagna metod under storskaliga videodata utför vi ytterligare simuleringsutvärdering, vilket återigen visar att COVT kan uppnå ekonomisk och QoS-medveten videoomkodning i molnmiljö.
Till exempel Wei et al. REF föreslog ett molnbaserat videoomkodningssystem för live-videoströmning genom att optimera antalet CPU-kärnor och minimera omkodningstiden baserat på profileringsresultaten av omkodningsparametrar.
QoS-Aware Resource Allocation for Video Transcoding in Clouds
{'venue': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}