Abstract-Multimedia innehåll är massivt genereras från olika applikationer och enheter, och behandlas i moln datacenter. Multimedia tjänsteleverantörer föredrar att deras data behandlas i datacenter nära användare för att erbjuda dem hög prestanda och tillförlitliga multimediatjänster som uppfyller de krav som anges i servicenivåavtal (SLA). Detta kräver överföring av enorma datamängder av videoströmmar, spelinnehåll, bilder etc. över geografiskt distribuerade molndatacenter som använder underutnyttjad bandbredd i stamnät. Allteftersom mängden multimediainnehåll ökar ökar också efterfrågan på att överföra stora datamängder över datacenter. Som sådan, den överblivna bandbredden som visas vid olika tidpunkter och för olika durationer i stamnätet blir otillräcklig för att tillfredsställa den snabbt ökande efterfrågan på multimedia big dataöverföring. Denna utmaning ledde till skapandet av multi-rate Bandwidth on-Demand (BoD) tjänsteutbud för kommunikation mellan geografiskt distribuerade moln datacenter. I detta dokument fokuserar vi på BoD-tjänster som erbjuds av dense Wavelong Division Multiplexing (DWDM) lager på grund av dess enorma kapacitet. Vi föreslår en BoD mäklare som använder en schemaläggning algoritm som tar hänsyn till olika tidsfrister för multimedia big data överföring förfrågningar. Mäklaren i vår modell utnyttjar konceptet standbyvåglängder för att minimera topptrafik och tillgodose tidsåtgångskrav för delay-tolerant och delay-intolerant överföringsförfrågningar. Vi studerar också strategier för routing och våglängd uppdrag med Mixed Integer Programmering (MIP) optimering för att snabbt hantera volymer av multimedia big data överföring förfrågningar.
I Ref föreslog författarna ett system för bandbreddstilldelning för både delay-tolerant och intolerant multimedia big data baserat på deadline känslighet för förfrågningar genom att använda begreppet Dense Wavelong Division Multiplexing i ryggraden optiska nätverk.
Bandwidth On-demand for Multimedia Big Data Transfer across Geo-Distributed Cloud Data Centers
{'venue': None, 'journal': 'IEEE Transactions on Cloud Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}