Peer-to-peer (P2P) streaming försöker uppnå skalbarhet (som P2P-fildistribution) och samtidigt uppfylla realtid uppspelningskrav. Det är ett utmanande problem som fortfarande inte är välbegripligt. I den här artikeln beskriver vi en enkel stokastisk modell som kan användas för att jämföra olika nedladdningsstrategier med slumpmässiga peer selection. Baserat på denna modell studerar vi avvägningarna mellan stödd peer population, buffertstorlek och uppspelningskontinuitet. Vi studerar först två enkla strategier: Rarest First (RF) och Greedy. Den förra är en välkänd strategi för P2P-fildelning som ger god skalbarhet genom att försöka sprida bitar av en fil till så många jämlikar som möjligt. Den senare är en intuitivt rimlig strategi för att få brådskande bitar först för att maximera uppspelningskontinuitet från en kamrats lokala perspektiv. Men i verkligheten bör man ta hand om både skalbarhet och brådska. Med denna insikt föreslår vi en blandad strategi som uppnår det bästa av båda världarna. Dessutom kommer den blandade strategin med en adaptiv algoritm som kan anpassa sin buffertinställning till dynamisk peer population. Vi validerar vår analytiska modell med simulering. Slutligen diskuterar vi även modelleringsantaganden och modellens känslighet för olika parametrar och visar att vår modell är robust. Index Terms-Marginal sannolikhetsmodell, peer-to-peer (P2P), prestandaanalys, streaming, video.
Dessutom studerar de avvägningar mellan overlay storlek, buffert storlek och playout sannolikhet REF.
A simple model for chunk-scheduling strategies in P2P streaming
{'venue': 'TNET', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}