Разработка и анализ моделей гистерезисного управления миграцией сервисов на сервер граничных вычислений

Сервисы онлайн-видео являются одними из самых популярных способов потребления контента. На серверы видео хостинга приходится ежедневно колоссальная нагрузка, которую нами предложено снизить за счёт миграции приложения востребованным видеоконтентом на локальный сервер MEC целевой зоны. Это позволит повысить качество предоставляемых услуг пользователям за счёт сокращения задержки на передачу. Поэтому предложена архитектура, дающая возможность в моменты повышенного спроса на одинаковый видеоконтент производить миграцию приложения видеосервиса на граничные серверы оператора сети. Для оценки показателей эффективности такого подхода была построена математическая модель в виде системы массового обслуживания. Результаты численного эксперимента позволяют произвести оптимизацию времени использования локальных серверов MEC для предоставления видеоконтента.

Development and analysis of models for service migration to the MEC server based on hysteresis approach

Online video services are among the most popular ways of content consumption. Video hosting servers have a very high load every day, which we propose to reduce by migrating the application with the video content in demand to the local Multi-access Edge Computing (MEC) server of the target. This makes it possible to improve the quality of services (QoS) provided to users by reducing the transmission delay. Therefore, an architecture has been proposed that allows, at times of increased demand for the same video content, to migrate the video service application to the edge servers of the network operator. To evaluate the performance of this approach, a mathematical model was developed in the form of a queuing system. The results of the numerical experiment make it possible to optimize the time of using local MEC servers to provide video content.

Publisher
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Российский университет дружбы народов (РУДН)
Number of issue
3
Language
English
Pages
244-257
Status
Published
Volume
30
Year
2022
Organizations
  • 1 Peoples’ Friendship University of Russia
Keywords
миграция сервисов; граничные вычисления; марковский процесс; MEC; онлайн-видео; усечённый марковский процесс; queuing system; service migration; MEC; Markov process; truncated Markov process; video content
Date of creation
07.07.2023
Date of change
10.07.2023
Short link
https://repository.rudn.ru/en/records/article/record/93600/
Share

Other records

Belov Alexandr A., Loza Oleg T., Lovetskiy Konstantin P., Karnilovich Sergey P., Sevastianov Leonid A.
Discrete and Continuous Models and Applied Computational Science. Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Российский университет дружбы народов (РУДН). Vol. 30. 2022. P. 217-230
Shchetinin Eugeny Yu., Velieva Tatyana R.
Discrete and Continuous Models and Applied Computational Science. Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Российский университет дружбы народов (РУДН). Vol. 30. 2022. P. 258-268