Popmusic aplicada ao problema de posicionamento de réplicas e de distribuição de requisições em redes de distribuição de conteúdos

Goldbach, Ronaldo

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dc.contributor.advisor	Alvim, Adriana Cesário de Faria
dc.contributor.author	Goldbach, Ronaldo
dc.date.accessioned	2018-10-31T21:56:39Z
dc.date.available	2018-10-31T21:56:39Z
dc.date.issued	2013-09-27
dc.identifier.citation	GOLDBACH, Ronaldo. Popmusic aplicada ao problema de posicionamento de réplicas e de distribuição de requisições em redes de distribuição de conteúdos. 2013. iv, 73 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro (2003-), Rio de Janeiro, 2013.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/unirio/12535
dc.description	Dissertação também disponível em formato impresso, com o número de chamada CCET MI 2013/05.	pt_BR
dc.description.sponsorship	n/a	pt_BR
dc.language.iso	Portuguese	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.title	Popmusic aplicada ao problema de posicionamento de réplicas e de distribuição de requisições em redes de distribuição de conteúdos	pt_BR
dc.type	masterThesis	pt_BR
dc.contributor.advisor-co	Neves, Tiago Araújo
dc.contributor.referee	Alvim, Adriana Cesário de Faria
dc.contributor.referee	Neves, Tiago Araújo
dc.contributor.referee	Diniz, Morganna Carmem
dc.contributor.referee	Ochi, Luiz Satoru
dc.contributor.referee	Barboza, Eduardo Uchoa
dc.degree.department	CCET	pt_BR
dc.degree.grantor	Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro - UNIRIO	pt_BR
dc.degree.level	Mestrado Acadêmico	pt_BR
dc.degree.local	Rio de Janeiro, RJ	pt_BR
dc.degree.program	Programa de Pós-Graduação em Informática	pt_BR
dc.subject.cnpq	CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA	pt_BR
dc.subject.cnpq	CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO	pt_BR
dc.subject.en	Heuristics	pt_BR
dc.subject.en	Metaheuristics	pt_BR
dc.subject.en	POPMUSIC	pt_BR
dc.subject.en	Replica Placement	pt_BR
dc.subject.en	Requisition Distribution	pt_BR
dc.subject.en	RPRDP	pt_BR
dc.subject.en	CDN	pt_BR
dc.description.abstracten	Both size of, and demand for digital contents, have been growing through the last years, to entertainment, education and professional purposes. The use of Content Distribution Networks (CDNs), comprised of internet-connected computers (or “servers”), is one possible answer to this demand. Nevertheless, one does not know a priori what will be the demand, nor when it will happen; and it is not physically nor economically viable replicate every content in every server. To cope with customers’ requirements and keep costs, including traffic costs, as low as possible, it is important to decide for each period of time what content will be kept on what server, and what request will be directed to what server. The different possible arrangements characterize a combinatorial problem to which a good-quality computer-based solution is very hard to reach in a reasonable time, when dealing with “big”-sized instances. This work develops and implements an algorithm, POP-PPRDR, that applies POPMUSIC (Partial OPtimization Metaheuristic Under Special Intensification Conditions) to the Replica Placement and Requisition Distribution Problem (RPRDP) in CDNs. POPMUSIC decomposes problems in smaller problems and then try to solve them. POP-PPRDR testing obtained better quality solutions when compared against solutions obtained by a recently tested method used to solve RPRDP.	pt_BR
dc.degree.country	Brasil	pt_BR
dc.description.sponsordocumentnumber	n/a	pt_BR
dc.description.abstractpt	O tamanho e a demanda por conteúdos digitais tem aumentado ao longo dos últimos anos, para fins de entretenimento, educação e uso profissional. Um modo de atender a demanda é o emprego de Redes de Distribuição de Conteúdos (RDCs), compostas por computadores (ou “servidores”) conectados através da internet. No entanto, não se sabe a priori quais conteúdos serão requisitados, nem quando; e por limitações de ordem física e econômica, não é viável a replicação de todos os conteúdos em todos os servidores. Para atender às necessidades dos clientes e manter os custos, incluindo os relativos a tráfego na rede, no nível mais baixo possível, é preciso decidir a cada período de tempo em que servidores posicionar réplicas de quais conteúdos, e a que servidor direcionar cada requisição feita. Os diversos arranjos possíveis caracterizam problemas combinatórios para os quais é muito difícil obter soluções de boa qualidade num tempo computacional razoável, em instâncias de tamanho “grande”. Este trabalho desenvolve e implementa um algoritmo, POP-PPRDR, que aplica a técnica POPMUSIC (Partial OPtimization Metaheuristic Under Special Intensification Conditions) ao Problema de Posicionamento de Réplicas e de Distribuição de Requisições (PPRDR) em RDCs. POPMUSIC decompõe problemas em subproblemas menores para então tratá-los. Testes do POP-PPRDR obtiveram soluções de melhor qualidade do que soluções obtidas por método testado recentemente para resolver o PPRDR.	pt_BR
dc.subject.pt	Heurística	pt_BR
dc.subject.pt	Metaheurística	pt_BR
dc.subject.pt	POPMUSIC	pt_BR
dc.subject.pt	Posicionamento de Réplicas	pt_BR
dc.subject.pt	Distribuição de Requisições	pt_BR
dc.subject.pt	PPRDR	pt_BR
dc.subject.pt	RDC	pt_BR