Uma hierárquia para caracterização de live streaming media

• Main Author: Eveline Alonso Veloso
• Other Authors: Virgilio Augusto Fernandes Almeida
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal de Minas Gerais 2002
• Online Access: http://hdl.handle.net/1843/SLBS-5KHNLB

=== Este trabalho apresenta uma hierarquia para a caracterização de cargas de trabalho de live streaming media distribuídas através da Internet. Essa hierarquia baseia-se em três níveis de granularidades diferentes, correspondendo a transferências, sessões e clientes, respectivamente. Para a validação da hierarquia proposta, apresentamos a caracterização completa dos acessos aos objetos ao vivo disponibilizados por um servidor de streaming media muito popular no Brasil. Esses objetos receberam mais de três milhões de requisições e foram analisados durante um período de 28 dias. Os resultados encontrados dão suporte a duas conclusões importantes. A primeira delas é que a natureza das interações entre usuários e objetos é fundamentalmente diferente para objetos ao vivo e pré-armazenados. Acessos a objetos pré-armazenados são determinados pelo usuário, ao passo que, os acessos a objetos ao vivo são predominantemente dirigidos pelos próprios objetos. Essa diferença entre os papéis (ativo/passivo) de usuários e objetos conduz a contrastes bastante interessantes. Por exemplo, nossa análise mostra que o perfil de interesse dos usuários por um determinado objeto ao vivo pode ser modelado por uma lei de Zipf. Por outro lado, a popularidade dos objetos pré-armazenados segue uma lei de Zipf. Além disso, nossa análise revela que as durações das transferências de streams ao vivo são altamente variáveis e que esta variabilidade se deve não apenas às propriedades estruturais destes objetos, como tamanho e duração totais, mas também à aderência dos clientes ao stream. A segunda conclusão se baseia nas observações reportadas neste documento e que nos levam a acreditar que as características particulares das cargas de trabalho de streaming media ao vivo são, provavelmente, altamente dependentes da natureza do conteúdo ao vivo em exibição. Acreditamos que as fortes correlações temporais, observadas nos registros de acesso analisados no presente estudo, resultam da sincronização entre o conteúdo ao vivo e as características de seu acesso. Baseados em nossas análises, apresentamos um modelo para geração de cargas de trabalho de live streaming media que incorpora diversos resultados de nossa caracterização.