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Stochastic resource prediction and admission for interactive sessions on multimedia servers

 
: Friedrich, M.; Hollfelder, S.; Aberer, K.

:
urn:nbn:de:0011-b-732623 (404 KByte PDF)
MD5 Fingerprint: 57d1559179ae1795979e87b841b854cb
Erstellt am: 07.08.2002


Element named row_ProjectData has starweb_type Output Field Repeater but ID not found in STAR Web Designer.
Sankt Augustin: GMD Forschungszentrum Informationstechnik, 1999, 23 S.
GMD Report, 50
 
Englisch
Bericht, Elektronische Publikation
Fraunhofer IPSI; 2007
Zugangskontrolle; multimediale Anwendung; DBMS; control; interactive multimedia; Markov Chain

Abstract
Um für multimediale Sitzungen Qualitätsgarantien geben zu können, muß sich deren Zulassung auf die gesamte Sitzungsdauer beziehen. Bei stark interaktivem Nutzerverhalten schwanken die Anforderungen an Ressourcen stark und müssen bei der Zulassung abgeschätzt werden. In dieser Arbeit stellen wir ein Zugangskontrollschema vor, in dem das Nutzerverhalten als zeitkontinuierliche Markov-Kette (Continuous Time Markov Chain) modelliert wird. Mit Hilfe transienter Analysen dieser zeitkontinuierlichen Markov-Kette können die schwankenden Ressourcenanforderungen vorausgesagt und potentielle Überlastsituationen in einzelnen Zeitintervallen entdeckt werden. Evaluierungen zeigen, daß unser Ansatz ein gutes Verhältnis zwischen Quality of Service (QoS) und hoher Serverauslastung ermöglicht.

 

In multimedia systems, session-based admission control strategies are needed to guarantee QoS for a client session as a whole. This requires the prediction of irregular and varying resource demands which result from interactive user behavior. The admission control scheme we present in this paper models the user behavior as Continuous Time Markov Chains (CTMCs). By performing transient analysis on the CTMC, the model is able to predict varying resource demands. This allows the detection of possible overload situations for future time intervals of specific length. Evaluation studies show that our approach obtains a good ratio of Quality of Service and, at the same time, a high server utilization.

[]
Abstract S.3
Zusammenfassung S.3-4
1 Introduction S.5-7
2 Related Work S.8
3 Approach S.9-15
- 3.1 Modelling of interactive client sessions S.9-10
- 3.2 State Transitions and Data Rates S.10-11
- 3.3 Implementation of the admission control module S.11-12
- 3.4 The determination of M(t) in prognosis module 1 S.12-13
- 3.5 The determination of ub(t) in prognosis module 2 S.13-15
4 Simulations S.16-20
- 4.1 Simulation scenarios S.16-17
- 4.2 Experimental testbed S.17-18
- 4.3 Experimental results S.18-20
5 Conclusion and Further Work S.21
References S.22-23