원문정보
Design and Implementation of Low-Power Transcoding Servers Based on Transcoding Task Distribution
초록
영어
A dynamic adaptive streaming server consumes high processor power because it handles a large amount of transcoding operations at a time. For this purpose, multi-processor architecture is mandatory for which effective transcoding task distribution strategies are essential. In this paper, we present the design and implementation details of the transcoding workload distribution schemes at a 2-tier (frontend node and backend node) transcoding server. For this, we implemented four schemes: 1) allocation of transcoding tasks to appropriate back-end nodes, 2) task scheduling in the back-end node and 3) the communication between front-end and back-end nodes. Experiments were conducted to compare the estimated and the actual power consumption in a real testbed to verify the efficacy of the system. It also proved that the system can reduce the load on each node to optimize the power and time used for transcoding.
한국어
동적 적응 스트리밍 서버는 일시에 많은 양의 트랜스코딩 연산을 처리하기 때문에 높은 프로세서 전력을 소모한다. 많은 연산량을 위하여 다중 프로세서 구조가 필요하고, 이에 대한 효과적인 트랜스코딩 태스크 분배가 필요하다. 본 논문에서는 2 티어 (프론트엔드 노드 (frontend node)와 백엔드 노드 (backend node)) 트랜스코딩 서버의 전력 상한을 보장하고 스트리밍 되는 비디오의 인기도 및 품질을 고려한 트랜스코딩 서버의 설계 및 구현 방법을 제안한 다. 이를 위하여 1) 각 백엔드 노드에 트랜스코딩 태스크 분배, 2) 백엔드 노드에서의 태스크 스케줄링, 3) 프론트 엔드와 백엔드 노드 통신 기법들을 구현하고, 테스트베드를 구축하였다. 실제 테스트베드에서의 예상 소모 전력과 실제 소모 전력을 비교하는 실험을 진행함으로써 본 시스템의 효용성을 확인했다. 또한 본 시스템이 각 노드의 부하 를 감소시킴으로써 트랜스코딩에 사용되는 전력 및 시간 최적화가 가능함을 보였다.
목차
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 비트율 버전 선택 방법
4. 설계
4.1 구조
4.2 프론트엔드 노드
4.3 백엔드 노드
5. 구현
5.1 프론트노드의 백엔드 작업 할당
5.2 백엔드 노드의 작업 스케쥴링
5.3 통신
6. 실험
6.1 실험 환경
6.2 비트율 버전 선택의 신뢰성 확인
6.3 Nback 에 따른 결과 차이 확인
6.4 노드 별 작업 분배에 대한 신뢰성 확인
7. 결론
참고문헌