Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2017-03-02T14:56:30Z
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Previous issue date: 2016-10-03 / During the last decades, the world web went from a way to connect a handful of nodes to the
means with which people cooperate in search of knowledge, social interaction, and entertainment.
Furthermore, our homes and workstations are not the only places where we are connected, the
mobile broadband market is present and changing the way we interact with the web. According
to Cisco, global network traffic will be three times higher in 2018 than it was in 2013. Real-time
entertainment has been and will remain an important part of this growth. However, the internet
was not designed to handle such demand and, therefore, there is a need for new technologies to
overcome those challenges.
Content Delivery Networks (CDN) prove to be an alternative to overcome those challenges. The
basic concept is to distribute replica servers scattered geographically, keeping content close to
end users. Following CDN’s popularity an increasing number of CDNs, most of them extremely
localized, began to be deployed. Furthermore, Cloud Computing emerged, making software and
hardware accessible as resources through well-defined interfaces. Using Cloud services, such as
distributed IaaS, one could deploy complex CDNs. Despite being the best technology to scale
content distribution, there are some scenarios where CDNs may perform poorly, such as flash
crowd events. Therefore, we need to study content delivery techniques to efficiently accompany
the ever increasing need for content contemplating new possibilities, such as growing the number
of smaller localized CDNs and Cloud Computing.
Examining given issues this work presents strategies towards improvements in Content Delivery
Networks (CDN). We do so by proposing and evaluating algorithms, models and a prototype
demonstrating possible uses of such new technologies to improve CDN’s resource management.
We present P2PCDNSim, a comprehensive CDN simulator designed to assist researchers in
the process of planning and evaluating new strategies. Furthermore, we propose a new dynamic
Replica Placement Algorithm (RPA), based on the count of data flows through network
nodes, that maintains similar Quality of Experience (QoE) while decreasing cross traffic during
flash crowd events. Also, we propose a solution to improve the mobile backhaul’s replica
placement flexibility based on SDN. Our experimental results show that the delay introduced by
the developed module is less than 5ms for 99% of the packets, which is negligible in today’s
LTE networks, and the slight negative impact on streaming rate selection is easily outweighed by
the increased flexibility / Durante a última década, a rede mundial de computadores evoluiu de um meio de conexão para
um pequeno grupo de nós para o meio de pelo qual pessoas obtém conhecimento, interação
social e entretenimento. Além disso, nossas casas e estações de trabalho não são nossos únicos
pontos de acesso à rede. De acordo com a Cisco, o tráfego global da rede em 2018 será três
vezes maior do que era em 2013. Entretenimento em tempo real tem sido e continuará sendo
uma parte importante nesse crescimento. No entanto, a rede não foi projetada para lidar com
essa demanda, portanto, existe a necessidade de novas tecnologias para superar tais desafios.
Content Delivery Networks (CDN) se mostram como uma boa alternativa para superar esses
desafios. Seu conceito básico é distribuir servidores de réplica geograficamente, mantendo assim
o conteúdo próximo aos usuários. Seguindo sua popularidade, um número crescente de CDNs,
em sua maioria locais, começaram a ser implementadas. Além disso, computação em nuvem
surgiu, tornando software e hardware recursos acessíveis através de interfaces bem definidas. Os
serviços na nuvem, tais como Infrastructure as a Service (IaaS) distribuídos, tornam possível a
implementação de CDNs complexas. Apesar de ser a melhor tecnologia para entrega de conteúdo
em termos de escalabilidade, existem cenários que ainda desafiam as CDNs, como eventos de
flash crowd. Portanto, precisamos estudar estratégias de entrega de conteúdo para acompanhar de
maneira eficiente o constante crescimento na necessidade por conteúdo, aproveitando também as
novas possibilidade como, o crescimento de CDNs localizadas e popularização da computação
em nuvem.
Examinando os problemas levantados, essa tese apresenta estratégias no sentido de melhorar Content
Delivery Networks (CDN). Fazemos isso propondo e avaliando algoritmos, modelos e um
protótipo demonstrando possíveis usos de tais tecnologias para melhorar o gerenciamento de
recursos das CDNs. Apresentamos o P2PCDNSim, um simulador de CDNs planejado para
auxiliar pesquisadores no processo de planejamento e avaliação de novas estratégias. Além disso,
propomos uma nova estratégia de posicionamento de réplicas dinâmica, baseada na contagem
de fluxos de dados passando pelos nós, que mantém uma Quality of Experience (QoE) similar
enquanto diminui tráfego entre Autonomous System (AS). Ademais, propomos uma solução
baseada em Software Defined Networks (SDN) que aumenta a flexibilidade de posicionamento
de servidores réplica dentro do backhaul móvel. Nossos resultados experimentais mostram que o
atraso introduzido pelo nosso módulo é menor que 5ms em 99% dos pacotes transmitidos, atraso
mínimo nas redes Long-Term Evolution (LTE) atuais.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/18367 |
| Date | 03 March 2016 |
| Creators | RODRIGUES, Moisés Bezerra Estrela |
| Contributors | http://lattes.cnpq.br/3776300004312848, Sadok, Djamel Fawzi Hadj |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao, UFPE, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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