检索结果-南通市图书馆

Fspot:Fast and Efficient Video Encoding Workloads Over Amazon spot instances

Computers, Materials & Continua 2022年第6期71卷 5677-5697页

作者： Anatoliy Zabrovskiy Prateek Agrawal Vladislav Kashansky Roland Kersche Christian Timmerer Radu Prodan University of Klagenfurt Klagenfurt9020Austria Lovely Professional University Phagwara144411India Petrozavodsk State University Petrozavodsk185035Russia Bitmovin Klagenfurt9020Austria

HTTP Adaptive Streaming(HAS)of video content is becoming an undivided part of the Internet and accounts for most of today’s network *** compression technology plays a vital role in efficiently utilizing network channels,but encoding videos into multiple representations with selected encoding parameters is a significant ***,video encoding is a computationally intensive and time-consuming operation that requires high-performance resources provided by on-premise infrastructures or public *** turn,the public clouds,such as Amazon elastic compute cloud(ec2),provide hundreds of computing instances optimized for different purposes and clients’***,there is a need for algorithms and methods for optimized computing instance selection for specific tasks such as video encoding and transcoding ***,the encoding speed directly depends on the selected encoding parameters and the complexity characteristics of video *** this paper,we first benchmarked the video encoding performance of Amazon ec2 spot instances using multiple×264 codec encoding parameters and video sequences of varying ***,we proposed a novel fast approach to optimize Amazon ec2 spot instances and minimize video encoding ***,we evaluated how the optimized selection of ec2 spot instances can affect the encoding *** results show that our approach,on average,can reduce the encoding costs by at least 15.8%and up to 47.8%when compared to a random selection of ec2 spot instances.

关键词： ec2 spot instance encoding time prediction adaptive streaming video transcoding clustering HTTP adaptive streaming MPEG-DASH cloud computing optimization Pareto front

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