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저자정보
Gosala Kulupana (University of Surrey) Dumidu S. Talagala (University of Surrey) Hemantha Kodikara Arachchi (University of Surrey) Anil Fernando (University of Surrey)
저널정보
대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.6 No.3
발행연도
2017.6
수록면
158 - 167 (10page)

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Internet-based social and interactive video applications have become major constituents of the envisaged applications for next-generation multimedia networks. However, inherently dynamic network conditions, together with varying user expectations, pose many challenges for resource allocation mechanisms for such applications. Yet, in addition to addressing these challenges, service providers must also consider how to mitigate their operational costs (e.g., energy costs, equipment costs) while satisfying the end-user quality of service (QoS) expectations. This paper proposes a heuristic solution to the problem, where the energy incurred by the applications, and the monetary costs associated with the service infrastructure, are minimized while simultaneously maximizing the average end-user QoS. We evaluate the performance of the proposed solution in terms of serving probability, i.e., the likelihood of being able to allocate resources to groups of users, the computation time of the resource allocation process, and the adaptability and sensitivity to dynamic network conditions. The proposed method demonstrates improvements in serving probability of up to 27%, in comparison with greedy resource allocation schemes, and a several-orders-of-magnitude reduction in computation time, compared to the linear programming approach, which significantly reduces the service-interrupted user percentage when operating under variable network conditions.
#Social multimedia applications #Cloud computing #Resource optimization #Social networking #QoS #Operational cost

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. The Proposed Scheme
4. Solution Methodologies
5. Simulation Environment
6. Performance Evaluation
7. Conclusion
References

참고문헌 (26)

참고문헌 신청
“User Interaction Aware Content Generation and Distribution For Next Generation Social Television.” [Online]. Available: web (CrossRef Link). “Response Times: The 3 Important Limits.” [Online]. Available: web (CrossRef Link). SeungGwan Lee, et al., “Personalized DTV program recommendation system under a cloud computing environment,” IEEE Trans. Consum. Electron., vol. 56, no. 2, pp. 1034?1042, May 2010. Article (CrossRef Link) G. M. Calixto, A. C. B. Angeluci, L. C. P. Costa, R. de Deus Lopes, and M. K. Zuffo, “Cloud computing applied to the development of global hybrid services and applications for interactive TV,” in Proc. of IEEE Int. Symp. Consumer Electronics, pp. 283?284, June 2013. Article (CrossRef Link) [5] M. Doke, H. Kaneko, N. Hamaguchi, and S. Inoue, “Engaging Viewers Through the Connected Studio: Virtual Participation in TV Programs,” IEEE Consum. Electron. Mag., vol. 1, no. 4, pp. 30?39, Oct. 2012. Article (CrossRef Link)

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