Soft computing methods for design and optimization of cloud-based Content Distribution Networks

  1. S.D. Iturriaga Fabra 1
  2. S.E. Nesmachnow Cánovas 1
  3. G. Goñi Bofrisco 1
  4. B. Dorronsoro Díaz 2
  5. A.N. Tchernykh 3
  1. 1 Universidad de la República
    info

    Universidad de la República

    Montevideo, Uruguay

    ROR https://ror.org/030bbe882

  2. 2 Universidad de Cádiz
    info

    Universidad de Cádiz

    Cádiz, España

    ROR https://ror.org/04mxxkb11

  3. 3 South Ural State University
    info

    South Ural State University

    Cheliábinsk, Rusia

    ROR https://ror.org/03sfk2504

Mostrar afiliaciones +
Revista:
Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS

ISSN: 2079-8156,  2220-6426

Año de publicación: 2019

Volumen: 31

Número: 2

Páginas: 15-20

Tipo: Artículo

DOI: 10.15514/ISPRAS-2019-31(2)-1 GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

Otras publicaciones en: Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS

Resumen

В данной статье представлено применение мягких вычислительных методов для решениязадачи проектирования и оптимизации облачных сетей распространения контента (CDN). Для решения проблемы выделения ресурсов для построения сетевой инфраструктуры применяется многоцелевой подход с учетом цели минимизации стоимости виртуальных машин, сети и хранилища, а также максимизации качества обслуживания, предоставляемого конечным пользователям. Предлагается конкретная модель посредничества, которая позволяет одной облачной CDN размещать несколькихпоставщиков контента, применяющих стратегию совместного использования ресурсов. На основе предложенной модели посредничества изучаются три многоцелевых эволюционных подхода оффлайновой оптимизации предоставления ресурсов, а для решения проблемы онлайновой маршрутизации контента предлагается жадный эвристический метод. Экспериментальная оценка предложенного подхода выполняется на наборе реалистичных частных случаев. Полученные экспериментальные результаты показывают, что предложенный подход эффективен для проектирования и оптимизации облачных сетей распространения контента: общие затраты снижаются на 10,34% при сохранении высокого уровня качества обслуживания