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倫敦帝國(guó)理工學(xué)院的研究人員開發(fā)了一種新的編碼緩存方法,可以改善在線流行視頻內(nèi)容的傳輸。一篇概述其研究結(jié)果的研究論文已在arXiv上發(fā)布,概述了該技術(shù)及其與其他緩存方案相比的表現(xiàn)。
越來越多的人在線播放視頻內(nèi)容,一些視頻變得特別受歡迎,主導(dǎo)著無線數(shù)據(jù)流量。這導(dǎo)致了主動(dòng)緩存系統(tǒng)的發(fā)展,該系統(tǒng)在非高峰流量時(shí)段預(yù)取視頻內(nèi)容并將其存儲(chǔ)在網(wǎng)絡(luò)邊緣或直接存儲(chǔ)在用戶設(shè)備中。這些系統(tǒng)可以減輕流量負(fù)載并減少特別流行的視頻內(nèi)容的延遲。
主動(dòng)緩存有兩個(gè)階段:放置階段,系統(tǒng)在非高峰流量時(shí)段和交付階段填充用戶緩存,一旦用戶的需求被顯示(在高峰值流量時(shí))就會(huì)發(fā)生。傳統(tǒng)的未編碼高速緩存方案使用正交單播傳輸,其需要信息的發(fā)送者與其目的地之間的一對(duì)一關(guān)聯(lián),其中每個(gè)目的地標(biāo)識(shí)單個(gè)接收器。
一種稱為編碼緩存的新范例利用網(wǎng)絡(luò)中的緩存資源,通過創(chuàng)建多播傳輸機(jī)會(huì)來優(yōu)化布局和交付階段,這需要在單次傳輸中將數(shù)據(jù)報(bào)同時(shí)路由到多個(gè)收件人。在他們的研究中,研究人員提出了一種新策略,解決了現(xiàn)有編碼緩存系統(tǒng)的兩個(gè)局限性。
到目前為止,大多數(shù)開發(fā)編碼緩存方法的研究主要集中在靜態(tài)場(chǎng)景,其中固定數(shù)量的用戶同時(shí)從內(nèi)容庫(kù)發(fā)出請(qǐng)求。這些緩存方案的性能是通過滿足所有用戶需求的延遲來衡量的。然而,實(shí)際上,不同地方的人實(shí)際上開始在不同的時(shí)間點(diǎn)在線觀看視頻,有時(shí)在結(jié)束前打斷它。這種特定的用戶行為由受眾保留率表示,這是由YouTube和Netfix等主流視頻平臺(tái)引入的一種衡量標(biāo)準(zhǔn),它定義了用戶平均觀看的特定視頻部分。
受眾保留率可以幫助流媒體服務(wù)更好地理解和模擬用戶之間不同部分視頻內(nèi)容的流行度。在他們的研究中,研究人員發(fā)現(xiàn),部分緩存(其中只有視頻的大部分被觀看部分被緩存)可以幫助實(shí)現(xiàn)更有效的緩存。
“我們調(diào)查視頻文件的編碼緩存,同時(shí)考慮到每個(gè)視頻的觀眾保留率,”研究人員在他們的論文中解釋道。“我們認(rèn)為每個(gè)視頻文件都包含相等長(zhǎng)度的塊,每個(gè)塊的觀眾保留率是在相應(yīng)視頻的總視圖中觀看此塊的用戶的一小部分。”
異步和同步需求到達(dá)情景之間的比較,α= 1和β= 0.1。圖片來源:Yang,Amiri和Gündüz
與先前關(guān)于編碼緩存的文獻(xiàn)相反,其中假設(shè)用戶同時(shí)顯示他們的需求,研究人員提出了一種動(dòng)態(tài)需求到達(dá)模型,稱為部分編碼緩存(PCC)。該模型更加真實(shí),因?yàn)樗J(rèn)為用戶在不同時(shí)間點(diǎn)開始和停止觀看視頻。此外,研究人員提出了兩種不同的緩存分配方案,它們將用戶的緩存分配給庫(kù)中不同的視頻文件塊; 稱為最佳高速緩存分配(OCA)和基于流行度的高速緩存分配(PCA)。
研究人員在他們的論文中寫道:“結(jié)果顯示,在平均交付率或其他已知交付方法擴(kuò)展到異步場(chǎng)景方面,所提議的方案相對(duì)于未編碼緩存有顯著改善。”
在未來,這種新的部分編碼緩存方案可以幫助解決低延遲問題,并在高數(shù)據(jù)流量時(shí)改善在線流行視頻的視頻傳輸。這對(duì)于流行的流媒體平臺(tái)非常有用,例如YouTube,Netflix和Amazon Prime Video。
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