Prefetching control for on-demand contents distribution : a Markov decision process study ; Contrôle du préchargement pour la distribution de contenus à la demande : une approche par les processus de décision markoviens
Titel:
Prefetching control for on-demand contents distribution : a Markov decision process study ; Contrôle du préchargement pour la distribution de contenus à la demande : une approche par les processus de décision markoviens
Anmerkungen:
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Beschreibung:
Le contexte de la thèse porte sur le contrôle des réseaux de distribution de contenu à la demande. La performance des systèmes distribués interactifs dépend essentiellement sur la prévision du comportement de l'utilisateur et la bande passante en tant que ressource de réseau critique. Le préchargement est une approche prédictive bien connu dans le World Wide Web ce qui évite les délais de réponse en exploitant un temps d'arrêt que permet d'anticiper les futures demandes de l'utilisateur et prend avantage des ressources réseau disponibles. Le contrôle de préchargement est une opération vitale pour les systèmes à la demande interactifs où la réponse instantanée est le facteur crucial pour la réussite du système. Le contrôleur en ce type de système interactif fonctionne dans un environnement incertain et rend séquences de décisions à court et long terme effets stochastique. La difficulté est alors de déterminer à chaque état du système les contenus préchargés dans le cache. Le plan de préchargement pendant une session en flux continu interactif peut être modélisé comme un problème de décision séquentielle par les processus de décision de Markov (MDP). Nous nous concentrons sur le problème de contrôle de préchargement, dans lequel le contrôleur cherche à atteindre l'état du système à coût zéro aussi vite que possible. Nous modélisons ce problème de contrôle comme un problème de programmation dynamique stochastique négatif dans lequel nous minimisons le coût total prévu. Dans ce contexte, nous avons abordé les questions de recherche suivantes: 1) Comment fournir un politique de préchargement optimale/ approximative optimale qui maximise l'utilisation de la bande passante tout en minimisant les coûts de blocage et de la latence de l'utilisateur engagés sur le chemin? 2) Comment exploiter la structure du modèle de contrôle de préchargement pour aider efficacement calculer la politique de contrôle de préchargement avec la réduction des efforts de calcul et la mémoire de stockage? 3) Comment mener une étude d'évaluation ...