Selección de mejores peers-servidores en un sistema P2P-VoD

Autores
Ilabaca, Cristian; Balladini, Javier
Año de publicación
2010
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
La mayoría de los sistemas peer-to-peer (P2P) de video bajo demanda (VoD, Video-on-Demand) no consideran cuidadosamente todos los problemas que pueden surgir al desplegar sus servicios en una red con alta probabilidad de fallos como Internet. El resultado es que ellos no pueden garantizar servicios de visualización de videos libre de interrupciones. Para solucionar este problema, hemos propuesto una arquitectura y esquema de tolerancia a fallos de red, fácilmente adaptable a los sistemas P2P-VoD ya desarrollados. La solución utiliza técnicas de: gestión de transmisiones basada en el estado de las comunicaciones, recepción de datos desde múltiples orígenes, selección adecuada de nodos servidores, mecanismos de migración de servicios, y reservación de recursos. Dentro de la arquitectura propuesta, el presente trabajo describe la línea de investigación centrada en la política de selección de los mejores peers (nodos) servidores para un determinado peer cliente. Nuestra política tiene como fin aumentar las garantías de calidad en la entrega del servicio de video, transmitiendo el contenido multimedia a través de los mejores caminos de red disponibles. La misma intenta considerar el ancho de banda y diversificación de los caminos de comunicación, mientras se mantiene un bajo tiempo de respuesta del sistema. Con el objetivo de evaluar nuestra política, estamos desarrollando un prototipo en el entorno de simulación NS-3.
Eje: Procesamiento distribuido y paralelo
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Parallel
P2P-VoD
Parallel processing
peers-servidores
Sistemas
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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