Graduate School and Research Center in Digital Sciences

Un modèle de trafic adapté à la volatilité de charge d'un service de vidéo à la demande: Identification, validation et application à la gestion dynamique de ressources

Roy, Shubhabrata; Begin, Thomas; Loiseau, Patrick; Goncalves, Paulo

Rapport de recherche N°RR-8072 (Septembre 2012)

La gestion dynamique de ressources est un élément clé du paradigme de cloud computinget plus récemment de celui de cloud networking. Dans ce contexte d'infrastructures virtualisées, la réduction des coûts associés à l'utilisation et à la ré-allocation des ressources contraint les opérateurs et les utilisateurs de clouds à une gestion rationnelle de celles-ci. Dans ce travail nous proposons une description probabiliste des besoins liée à la volatilité de la charge d'un service de distribution de vidéos à la demande. Cette description peut alors servir de consigne (input) à la provision et à l'allocation dynamique des ressources nécessaires. Notre approche repose sur la construction d'un modèle stochastique inspiré des modèles de Markov standards de propagation épidémiologique, capable de reproduire des variations soudaines et intenses d'activité (buzz). Nous proposons alors une procédure heuristique d'identification du modèle à partir de séries temporelles du nombre d'utilisateurs connectés au serveur. Les performances d'estimation de chacun des paramètres du modèle sont évaluées numériquement, et nous vérifions l'adéquation du modèle aux données en comparant les distributions des états stationnaires ainsi que les fonctions d'autocorrélation des processus.       Les propriétés markoviennes de notre modèle garantissent qu'il vérifie un principe de grandes déviations permettant de caractériser statistiquement l'ampleur et la durée d'évènements extrêmes et rares tels que ceux produits par les buzzs. C'est cette propriété que nous exploitons pour dimensionner le volume de ressources (e.g. bande-passante, nombre de serveurs, taille de buffers) à prévoir pour réaliser un bon compromis entre coût de re-déploiement des infrastructures et qualité de service. Cette approche probabiliste de la gestion des ressources ouvre des perspectives sur les politiques de Service Level Agreement adaptées aux clouds et servant au mieux les intérêts des opérateurs de réseaux, de services et de leurs clients.

Arxiv Hal Bibtex

Title:Un modèle de trafic adapté à la volatilité de charge d'un service de vidéo à la demande: Identification, validation et application à la gestion dynamique de ressources
Keywords:Cloud Networking ? Probabilistic Resource Management ? Epidemic Model ? Work- load Generator ? Statistical Estimation ? Large Deviation Principle ? Service Level Agreements ? Video on Demand ? Buzz
Type:Report
Language:English
City:
Date:
Department:Data Science
Eurecom ref:3843
Copyright: © INRIA. Personal use of this material is permitted. The definitive version of this paper was published in Rapport de recherche N°RR-8072 (Septembre 2012) and is available at :
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