Анализ модели многоканальной одноранговой сети вещательного телевидения для схемы с разделением видеопотока

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Последние годы концепция одноранговых P2P-сетей успешно используется в системах телевещания P2PTV, которые предоставляют пользователям возможность смотреть телевизионные каналы по сетям P2P. Для повышения качества предоставления услуги P2P-телевидения используются различные схемы организации структуры наложенной сети. В работе исследована так называемая «модель VUD» (View-Upload Decoupling), основанная на разделении (Decoupling) загружаемых пользователем потоков данных на два типа: поток для собственного просмотра, соответствующий телевизионному каналу, зрителем которого он является (View), и поток (один или несколько) другого телевизионного канала, исключительно для раздачи другим пользователям (Upload). Как правило, последние - это потоки телевизионных каналов с низкой популярностью, принудительное распространение которых обеспечивает стабильность многоканальной системы. Для модели VUD построена вероятностная модель обмена данными между пользователями в однородной и неоднородной с точки зрения скоростей раздачи пользователей P2P-сети, позволяющая проводить анализ основного показателя качества обслуживания в потоковых сетях - вероятности состояния всеобщей передачи, как для отдельного телевизионного канала, так и для системы в целом. На основе построенной модели предложен метод расчёта этих характеристик, приведён пример сравнения двух схем организации структуры наложенной сети - традиционной модели ISO (Isolated Channel) и модели VUD.

Об авторах

Юлия Васильевна Гайдамака

Российский университет дружбы народов

Email: ygaidamaka@sci.pfu.edu.ru
Кафедра прикладной информатики и теории вероятностей ул. Миклухо-Маклая, д. 6, Москва, Россия, 117198

Екатерина Георгиевна Медведева

Российский университет дружбы народов

Email: egmedvedeva@gmail.com
Кафедра прикладной информатики и теории вероятностей ул. Миклухо-Маклая, д. 6, Москва, Россия, 117198

Солтан Исмаилович Салпагаров

Российский университет дружбы народов

Email: sismalg@gmail.com
Кафедра информационных технологий ул. Миклухо-Маклая, д. 6, Москва, Россия, 117198

Екатерина Васильевна Бобрикова

Российский университет дружбы народов

Email: ebobrikova@gmail.com
Кафедра прикладной информатики и теории вероятностей ул. Миклухо-Маклая, д. 6, Москва, Россия, 117198

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».