Abstract-I detta dokument, Vi genomför en detaljerad studie av YouTube CDN i syfte att förstå de mekanismer och policyer som används för att avgöra vilka datacenter användare ladda ner video från. Vår analys görs med hjälp av veckolånga datauppsättningar som samtidigt samlas in från kanten av fem nätverk - två universitetsområden och tre ISP-nätverk - som finns i tre olika länder. Vi använder toppmoderna fördröjningsbaserade geolokaliseringstekniker för att hitta den geografiska platsen för YouTube-servrar. En unik aspekt av vårt arbete är att vi utför vår analys av grupper av relaterade YouTube-flöden. Detta gör det möjligt för oss att dra slutsatser om viktiga aspekter av systemets utformning som skulle vara svåra att få fram genom att betrakta enskilda flöden isolerat. Våra resultat visar att medan RTT mellan användare och datacenter spelar en roll i urvalsprocessen videoserver, en mängd andra faktorer kan påverka detta val inklusive belastningsbalansering, dygnseffekter, variationer mellan DNS-servrar inom ett nätverk, begränsad tillgänglighet av sällan tillgängliga video, och behovet av att lindra hot-spots som kan uppstå på grund av populärt videoinnehåll.
Torres m.fl. REF använde toppmoderna fördröjningsbaserade geolokaliseringstekniker för att hitta den geografiska platsen för YouTube-servrar och gjorde analyser av grupper av relaterade YouTube-flöden.
Dissecting Video Server Selection Strategies in the YouTube CDN
{'venue': '2011 31st International Conference on Distributed Computing Systems', 'journal': '2011 31st International Conference on Distributed Computing Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}