ADS：面向云中多媒体会议服务的自适应动态缩放机制
多媒体
2017-11-08 v1
摘要
多媒体会议被广泛应用于在线游戏和远程学习等广泛场景中。这些应用需要在参与者数量波动时高效地缩放会议规模。云是一种解决可扩展性问题的技术。然而，所提出的基于云的解决方案在考虑应用未来需求的同时满足服务质量（QoS）要求与资源使用效率方面存在若干不足。在本文中，我们提出一种面向云中多媒体会议服务的自适应动态缩放机制（ADS）。该机制能够针对参与者数量实现可扩展且弹性的资源分配。ADS 在考虑 QoS 要求和会议服务未来需求的同时，生成具有成本效益的缩放调度。我们使用整数线性规划（ILP）对问题进行建模并为其设计了一个启发式算法。仿真结果表明 ADS 机制能够弹性地缩放会议服务。此外，从资源效率角度看，ADS 启发式算法优于一种贪心算法。
引用
@article{arxiv.1711.02150,
title = {ADS: Adaptive and Dynamic Scaling Mechanism for Multimedia Conferencing Services in the Cloud},
author = {Abbas Soltanian and Diala Naboulsi and Mohammad A. Salahuddin and Roch Glitho and Halima Elbiaze and Constant Wette},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.02150},
year = {2017}
}