I nte rna t io na l J o urna l o f   Adv a nces in Applie d Science s   ( I J AAS)   Vo l.   9 ,   No .   2 ,  J u n e   2020 ,   p p .   110 ~ 1 1 6   I SS N:  2252 - 8814 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j aa s . v 9 . i 2 . p p 1 1 0 - 116          110       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij a a s . ia esco r e. co m   Enrich  m ul ti - cha nnel P 2 P  VoD s tr ea m ing  bas ed  on  dy na m ic  replica tion st ra te g y       K . T .   M ee na   Aba rna ,   T .   Su re s h   De p a rtme n t  o f   Co m p u ter S c ien c e   a n d   E n g in e e rin g ,   A n n a m a lai  Un iv e rsit y ,   In d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u n   27 ,   2 0 1 9   R ev i s ed   Feb   1 1 ,   2 0 2 0   A cc ep ted   Ma r   2 1 ,   2 0 2 0       P e e r - to - P e e r  V id e o - on - De m a n d   (V o D)  is  a   f a v o ra b le  so lu ti o n   w h ich   c o m p ro m is e s  th o u sa n d s  o f   v id e o s  to   m il li o n s  o f   u se rs  w it h   c o m p lete in tera c ti v e   v id e o   w a tc h in g   stre a m .   M o st  o f   th e   p ro f it a b le  P 2 P   stre a m in g   g ro u p sPP L iv e ,   P P S tre a m   a n d   UU S e e   h a v e   a n n o u n c e d   a   m u lt i - c h a n n e l  P 2 P   Vo D  sy ste m   th a t  a p p r o v a ls  u se r  to   v iew   e x tra  o n e   c h a n n e l  a t     a   ti m e .   T h e   p re se n t  m u lt ip le  c h a n n e l  P 2 P   V o D  sy ste m   re so n a n t  a   v id e o   a t    a   lo w   stre a m in g   r a te  d u e   to   th e   c h a n n e l  re so u rc e   in e q u it y   a n d   c h a n n e l  c h u r n .   In   o r d e r  t o   g ro w th   t h e   stre a m in g   c a p a c it y ,   th is  p a p e r  h ig h li g h ts  c o m p lete l y   d if fe re n t  e ff e c ti v e   h e lp e rs  c re a te d   re so u rc e   b a lan c in g   sc h e m e   th a t  a c ti v e l y   re c o g n ize s  th e   su p p l y - a n d - d e m a n d   in e q u it y   in   m u lt ip le  c h a n n e ls.  M o re o v e r,   p e e rs  in   a n   e x tra  c h a n n e l  h e lp   it s  u n u se d   b a n d w id th   re so u rc e s  to   p e e rs  in     a   sh o rtag e   c h a n n e l  th a t  m in im iz e s  th e   se rv e r  b a n d w id th   c o n su m p ti o n .   T o   p ro v id e   a   d e sire d   re p li c a ti o n   ra ti o   f o r  o p ti m a l  c a c h in g ,   it   d e v e lo p s   a   d y n a m i c   re p li c a ti o n   stra teg y   th a t  o p ti m a l ly   tu n e s  th e   n u m b e r  o f   r e p li c a s   b a se d   o n   d y n a m ic  p o p u larity   in   a   d istri b u ted   a n d   d y n a m ic  ro u ti n e .   T h is  w o rk   a c c u ra tel y   f o re c a sts  th e   v a r y in g   p o p u larity   o v e r  ti m e   u sin g   A u to - Re g re ss i v e   In teg ra ted   M o v in g   A v e ra g e   (A RIM A )  m o d e l,   a n   e f f e c ti v e   ti m e - se rie s   f o re c a stin g   tec h n iq u e   th a t   su p p o rts  d y n a m ic  e n v iro n m e n t.   Ex p e rim e n tal   a ss e ss m e n t  d isp lay s  th a t  th e   o f f e r e d   d y n a m ic  re p li c a ti o n   stra te g y   w h ich   sh o u l d   a c h iev e s  h ig h   stre a m in g   c a p a c it y   u n d e r  re d u c e d   se rv e r  w o r k lo a d   w h e n   a ss o c iate d   to   e x isti n g   re p li c a ti o n   a lg o rit h m s.   K ey w o r d s :   A cti v e  p r ed ictio n   o f   d y n a m ic  p o p u lar it y   D y n a m ic  r ep licatio n   s tr ate g y   m u lti - ch a n n el  s y s te m   P 2 P   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   K. T .   Me en a  A b ar n a,     Dep ar t m en t o f   C o m p u ter   Scie n ce   an d   E n g i n ee r in g ,   An n a m ala i U n i v er s i t y ,   An n a m ala i N ag ar ,   C h id a m b ar a m ,   T am i l n ad u ,   I n d ia .   E m ail:  ab ar n a k t @ y a h o o . co m       1.   I NT RO D UCT I O N   P r o b lem  a s s erti o n   P 2 P   Vo D  s tr ea m i n g   s y s te m   i s   to tall y   d if f er en t  f r o m   t h e  tr ad itio n al  P 2 P   s h ar in g   n et w o r k s   i n   v ar io u s   asp ec ts .   I n   P 2 P   Vo D   s y s te m ,   ea ch   v id eo   is   d iv id ed   i n to   s m all  ch u n k s   th o s e  h a v e  a  cr itic al  ti m e   co n s tr ai n t s .   T h er ef o r e,   it  lead s   a   m aj o r   ch alle n g i n g   ta s k   to   d esi g n   a   c h u n k   s ch ed u li n g   p o lic y   f o r   e f f ec ti v el y   d eli v er in g     th e  r eq u ested   v id eo   w ith in   it s   p lay b ac k   d ea d lin e.   I n   p r ese n t   m u lti - ch a n n el  li v e  P 2 P   v id eo   s y s te m s ,   t h er e  ar e  n u m er o u s   p er f o r m an ce   p r o b le m s   i n cl u d in g   lo n g   p la y b a ck ,   lo n g   ch a n n el  s w itc h i n g   d ela y   a n d   p o o r   p er f o r m a n ce   f o r   t h e  f e w er   s t an d ar d   ch an n el s . [ 1 ]   T h ese  p er f o r m an ce   p r o b lem s   ar e  m a in l y   ca u s ed   d u e   to     th e  t w o   in h er en t  c h ar ac ter is tic s   s u c h   as   ch a n n el  d y n a m ic   ch u r n   a n d   c h an n el   r eso u r ce   i m b alan ce .   T h is   p ap er   m ai n l y   f o cu s es  o n   h o w   to   ad d r ess   th e  co n s tr ai n t  b y   d esig n in g   e f f ec ti v e  an d   o p tim a l  r ep licatio n   s tr ate g ies  to   i m p r o v e  th e  s tr ea m i n g   ca p ac it y   w it h   less   s er v er   b an d w id th   co n s u m p tio n .   Fir s t,  o p ti m al  r ep licatio n   p o lic y   i s   s till   r e m ai n s   as  an   o p en   p r o b l e m   s o   f ar   h o w   to   r ep licate  th e  v id eo s   p r o p o r tio n al  to   its   p o p u lar it y .   Ho w e v er ,   I t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   A d v   A p p l Sci   I SS N:  2 2 5 2 - 8814       E n r ich   mu lti - ch a n n el  P 2 P   V o D  s tr ea min g   b a s ed   o n   d yn a mi c  r ep lica tio n   s tr a teg y   ( K . T.   M ee n a   A b a r n a )   111   r esu lt s   i n   p o o r   p er f o r m a n ce   esp ec iall y   f o r   u n p o p u lar   ch a n n el s   a n d   also   i n ac cu r ate  t o   p r ed ict  th e  d if f er en t   v ie w i n g   p o p u lar it y   o v er   ti m e.   T h er ef o r e,   th e  m ai n   s co p e  o f   t h is   p ap er   is   to   p r o p o s e  a  tim e - s er ies  a n al y s i s   tech n iq u es   to   p r ed ict  th e   p o p u lar it y   ac c u r atel y   i n   P 2 P - V o D  s y s te m s .   I t  ac h ie v es   an   ef f ec tiv e   r ep licatio n   p o licy   r ep licate  en o u g h   r ep li ca s   b ased   o n   d y n a m ic  p o p u la r it y ,   an d   d e f icit  b a n d w id th   o f   u n p o p u lar   m o v ies   w il l c o n tr ib u te  t h e  s er v er   w o r k lo ad   th at  i m p r o v es t h e  s tr ea m i n g   ca p ac it y   w it h   r ed u ce d   s e r v er   w o r k lo ad .     Th e  ma in   a im  a n d   o b jective s   o f th e  p a p er    -   T o   u tili ze   t h e  cr o s s   ch a n n el  p ee r   u p lo ad   b an d w id t h   f o r   i m p r o v in g   th e   s tr ea m i n g   ca p ac it y   in   a  m u lti - ch an n el  P 2 P   Vo D  s y s te m s .   -   T o   p r o p o s e  an   ev er y d a y   an d   a ctiv e  r ep licatio n   al g o r ith m s   i n   a  s p r ea d   an d   ac tiv e  f as h io n .   -   T o   r ep licate  th e  v id eo s   p r o p o r tio n al  to   th e  d y n a m ic  p o p u lar it y   s o   as  to   r ed u ce   th e  s er v er   wo r k lo ad .     -   T o   p r o p o s e  th e  p ee r   s ch ed u lin g   p o lic y   f o r   ef f ec ti v el y   d eli v e r   th e  r eq u ested   v id eo   w i th   le s s   in tr a - d o m a in   tr af f ic  in   a  s m ar t a n d   co o p er at iv e  w a y .      Th e   ma in   co n tr ib u tio n   o f th is   p a p er is   -   A cti v e  P r ed ictio n   o f   D y n a m i c  P o p u lar it y :  T h is   w o r k   ac c u r atel y   p r ed icts   th e  d y n a m ic  p o p u lar it y   o v er   ti m e  u s i n g   s ta n d ar d   lin ea r   p r ed icto r   m o d el  ca lled   as  au to r eg r ess i v e  i n te g r ated   m o v i n g   av er ag e  m o d el   AR I M A ( x ,   y ,   z) .   T h is   m o d e l  d ep lo y s   a n   e f f ec ti v e  ti m e - s er ies  f o r ec ast in g   tec h n iq u e   t o   p r ed ict  th e  p o p u lar it y   ev e n   u n d er   d y n a m i c  en v ir o n m e n t.    -   D y n a m ic  R ep licatio n   b ased   o n   Op ti m al  T u n i n g :   T h is   w o r k   p r o p o s es  an   ef f ec t iv e  d y n a m ic  r ep licatio n   th at  r ep licates  th e  v id eo   p r o p o r tio n all y   b ased   o n   d y n a m i c  p o p u lar it y   i n   a  d is tr ib u ted   an d   d y n a m ic   m an n er .   I n   o r d er   to   o p tim ize  t h e  r ep licatio n   in   a  h i g h   d y n a m ic  P 2 P   Vo D   s y s te m ,   th i s   ap p r o ac h   p r o p o s es   t w o   t y p e s   o f   t u n i n g   s u ch   as  P r o ac tiv e  an d   R ea ctiv e  tu n in g   m eth o d s   to   ac h ie v e   th e  d esire d     r ep licatio n   r atio .       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   T h e  m ai n   p u r p o s e  o f   t h i s   w o r k   is   to   r ec o v er   t h e  s tr ea m in g   s ize  o f   a  m u lti - c h an n el  P 2 P   v id eo   s y s te m   b y   ir r esis tib le  it s   t w o   f u n d a m en ta l  ch ar ac ter i s tics :  ch a n n el  ch u r n   a n d   ch a n n el  r e s o u r ce   i m b alan ce . W h ile  r eg ar d in g   t h e   m u lti - ch a n n el  s y s te m s   [ 2 ] ,   W u   et.   al  [ 3 ]   p r o p o s es  t w o   s tr ictl y   li n k ed   p ap er s   to   r ec o v er     th e  s er v er   b an d w id t h   u tili za ti o n   in   m u l ti - ch a n n el  P 2 P   s tr e a m i n g   s y s te m s .   I n   [ 3 ] ,   W u   et  al.   p r o p o s ed ,   an   o n lin e  s er v er   ca p ac it y   p r o v is i o n in g   alg o r it h m   to   alter   th e  s u p p l y   o f   s er v er   b an d w id t h   p r o ac tiv el y   b et w ee n     th e  d is s i m i lar   ch an n el s   r en d er in g   to   th e  e x p ec ted   d em a n d ,   th e  s tr ea m in g   q u ali t y ,   a n d   th e  p r io r ities   o f   ch an n el s .   I n   [ 4 ] ,   W u   et  a l.p r o p o s ed   th e  ef f ec ti v e  o p ti m iza tio n   al g o r ith m   to   r ed u ce   t h e  m ai n   t w o   p r o b le m s   s u c h   as  d y n a m ic  ch a n n e l  ch u r n   a n d   ch an n el  r eso u r ce   i m b alan ce   b et w ee n   m u lt ip le  ch an n el s .   Hen ce ,   t h is   m et h o d   p er m i ts   ac ti v e  cr o s s   c h an n el  r eso u r ce   d is tr ib u tio n   a n d   also   ac h ie v e s   r eliab ilit y   in   m u lti - ch a n n el  P 2 P   s tr ea m i n g   s y s te m s .     I n   o r d er   to   an aly ze   t h e  s er v er   b an d w id t h   co n s u m p tio n   a m o n g   th e  p ee r s   w i th   eit h er   h o m o g en eo u s   o r   h eter o g e n eo u s   u p lo ad   ca p ac it y ,   th r ee   m o d els  [ 5 - 7 ]   ar e  b u ilt   in   m u lti - ch a n n el  Vo D  s y s te m s .   Ku m ar   et  al.   [ 5 ]  d ev elo p   a  s i m p le  s to ch as tic  f l u id   m o d el  th at  s ee k s   to   ex p o s e  th e  p er f o r m a n ce   li m itatio n s   o f   ch a n n el  b ase d   P 2 P   s tr ea m i n g   s y s te m s .   T h is   m o d el  p r o v id es  clo s ed - f o r m   e x p r ess io n s   to   ex a m i n e  th e  f u n d a m e n tal  ch ar ac ter is tic s   o f   a  P 2 P   s tr ea m i n g   s y s te m ,   in cl u d i n g   t h e   d y n a m ic  c h u r n ,   h eter o g e n eo u s   u p lo ad   ca p ac it y ,   li m ited   i n f r a s tr u ct u r e  ca p ac ity   a n d   p ee r   b u f f er i n g   an d   p lay b ac k   d ela y .   Ho w ev er ,   th is   s tu d y   as s u m ed   th a t   ch an n el s   ar e  o f   h o m o g e n eo u s   p la y b ac k   r ates.  Mo r eo v er   i n   [ 1 ] ,   th e  s a m e  a u t h o r s   f u r t h er   ex ten d ed   a  tr ac tab l e  in f in ite  s er v er   q u eu in g   n et w o r k   m o d el  to   ca p tu r e  h eter o g en eo u s   p ee r   ch an n el  s w itch in g   p atter n s .   T h is   p ap er   an al y ticall y   s t u d ies  t h e  p er f o r m an ce   o f   m u l ti - ch a n n el  s y s te m s   b y   co n s id er i n g   p ee r   ch a n n el  s w i tch in g ,   p ee r   ch u r n ,   b an d w id th   h eter o g e n ei t y   a n d   zip f - l i k e  ch a n n el  p o p u lar it y .   I n   [ 2 ] ,   L i n ea r   p r o g r a m m i n g   m o d el  d if f er s   f r o m   t h e  af o r e m en t io n ed   t w o   m o d el s   b ec au s e  it  is   i n d ep en d en t  o f   i m p le m en tatio n s .   T h is   ap p r o ac h   p r o v id es    a  clo s ed   f o r m   s o lu t io n s   d u e  t o   its   li n ea r   p r o p er ty   t h at  p a v es  a  w a y   to   ex p lo r e  t h e  d es i g n   s p ac e  o f   m u lti - ch an n el  s y s te m s   n u m er icall y .   I n   [ 8 ] ,   th e  lin ea r   p r o g r am m i n g   m o d el  u s ed   to   an al y ze   th e  th r ee   b an d w id t h   allo ca tio n   s ch e m e s   s u c h   as  Na iv e  B an d w id th   allo ca tio n   A p p r o ac h   ( NB A ) ,   P ass iv e  C h a n n e l - a w ar e  b an d w id th   allo ca tio n   A p p r o ac h   ( P C A )   a n d   A c t iv e  C h an n el - a w ar e  b an d w id th   allo ca tio n   A p p r o ac h   ( A C A ) .   T h e y   ar e   an al y ze d   i n   ter m s   o f   s tr ea m in g   q u alit y ,   c h a n n el   s tr u ctu r e,   i m p le m en ta tio n   co m p lex i t y ,   p ee r   p o p u latio n   d is tr ib u tio n s   an d   u p lo ad   b an d w id t h   d is tr ib u tio n s   u s in g   b an d w id t h   s ati s f ac tio n   r atio .   C o m p a r ed   to   NB A   an d   P C A   d esi g n s ,   AC A   d esi g n   p r o v id es  ef f ec ti v e  p er f o r m an ce   s in ce   it  allo w s   a  p ee r   to   s u b s cr ib e  to   u n w atc h ed   ch an n el s .   Ho w e v er ,   th is   ap p r o ac h   d o es  n o t  co m p ar e  th e  s y s te m   p er f o r m a n ce   u n d er   p ee r   d y n a m ics   ( ch a n n el  s w itc h in g /p ee r   leav i n g )   in   th e  tr an s itio n   s tate.   Sti l l,  n o n e  o f   t h ese  p r o p o s als  h as  tak e n   co lla b o r atio n   o f   n o r m al   p ee r s   in   m u ltip le  Vo D  ch a n n el s   in to   co n s id er atio n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8814   I n t  J   A d v   A p p l Sci ,  Vo l.  9 ,   No .   2 ,  J u n e   2020 : 1 1 0   –   116   112   2 . 1 .   Sy s t e m   m o del    I n   th i s   w o r k ,   w e  co n s id er   a  s y s te m   m o d el  o f   m u lti - c h an n el  P 2 P - Vo D  s y s te m [ 1 ]   G  r ep r esen t  a s     {S,   P ,   V}  w h er e  S  i s   t h e  s tr ea m i n g   s er v er   o f   t h e  s y s te m ,   P   is   a  s e t  o f   p ee r s   {p 1,   p 2   … p N }  an d   V  i s   a  s et   o f   v id eo s   r ep r esen t  a s   {v 1 ,   v 2 …  v k }.   P ee r s   i n   t h e  s y s te m   i n cl u d e  b o th   s et  o f   ac ti v e  p ee r s   {p s 1,   ps 2 …  ps h }  an d   s e t   o f   in ac ti v e  p ee r s   {p rep1   p rep2 …  p repk }.   T h e  p r o p o s ed   s y s te m   en co m p as s es  m   n u m b er   o f   c h an n el s   {ch 1 ,   c h 2 …  ch m }  w h er e  ea c h   c h an n el  co n s i s t  o f   s et   o f   clie n t  p ee r s   c o n n ec ted   b y   m es h   b ased   P 2 P   lin k s   {l 1 ,   l2 …  l R }.     T h e  s tr ea m i n g   ca p ac it y   f o r   a  c h an n el  r ch m d e f i n ed   as  t h e  m ax i m u m   s tr ea m i n g   r ate   o r   v id eo   q u alit y   th a t  ca n   b e  o b tain ed   b y   ea c h   p ee r   in   t h e   ch an n el  c h m .   T h e  s er v er   u p l o ad   b an d w id th   al lo ca ted   to   th e  s et  o f   ch a n n els   r ep r esen ted   as  {s ch1,   s ch2 …  s ch m }.   L et  U N   i s   t h e  m ax i m u m   u p lo ad   ca p ac ity   o f   p ee r   ( p N ) .  I n   th i s   P 2 P   ass is ted   p ee r   s ch ed u li n g   p o lic y ,   a  p ee r   w a n t s   to   v ie w   a  v id eo   v k   ca n   ac ce s s   t h e  d ata  f r o m   t h r ee   co m p o n en ts   s u c h   as   i)   s tr ea m i n g   s er v er   ii)  s y n ch r o n ized   ( ac tiv e)   p ee r s   d en o tes   as  {p s 1,   ps 2 …  ps h }  w h ich   ar e  cu r r en tl y   w atc h i n g     th e  v id eo   ( v k )   an d   iii )   r ep lic atio n   ( i n ac ti v e)   p ee r s   d e n o tes   as  {p rep1   p rep2 …  p rep k }   w h ic h   ar e  n o t  c u r r en t l y   v ie w i n g   t h e  v id eo   b u t  ca ch ed   in   its   lo ca l  ca ch e  s p ac e.   E ac h   p ee r   d o w n lo ad s   th e  v id eo   w it h   a  p la y b ac k   r ate   (p r )   to   ac h iev e  less   s tar t - u p   laten c y   a n d   r eliab le  s tr ea m in g   q u ali t y .   E ac h   p ee r   i n d ep en d en tl y   m ai n tai n s     th e  lo ca l  ca ch e  to   s to r e  th e  ca ch ed   v id eo s .   W h en   a  p ee r   en ter s   o r   leav es  th e  s y s te m ,   v id eo   r ep lica  is   ca ch ed   o r   g ets  ej ec ted ;  th e  p ee r   m u s t  s e n d   h ea r t  b ea t  m e s s a g es  to   th e   tr ac k er   in   o r d er   t o   in d icate   its   ac tiv e  p r esen ce   i n   th e  c h an n el.   T h er ef o r e,   tr ac k e r   m ai n tai n s   b o th   th e  p ee r   s tat is tics   a n d   ca c h ed   in f o r m at io n   ab o u t  th e  p ee r s   in   th e  n et w o r k .   T h is   p r o p o s ed   ap p r o ac h   u n d er g o es  t w o   p r o ce s s es  s u c h   as  i)   S y n ch r o n o u s   u p lo ad in g :   s y n ch r o n o u s   p ee r   w h o   en ter ed   ea r lier   th an   r eq u esti n g   p ee r   ( P req )   ca n   ab le  to   p r o v id e  th e  r eq u ested   v id eo   f o r   P req.   ii)  Gr ee d y   s ch ed u li n g :  m a x i m u m   co o p er atio n   b et w ee n   t h e  s y n ch r o n o u s   p ee r s   to   m a x i m ize  t h e  n u m b er   o f   p ee r s   to   d o w n lo ad   d ata  at  th e   r eq u ir ed   p lay b ac k   r ate  w i th   h i g h   s tr ea m in g   q u al it y .       2 . 2 .   Dy na m ic  re pli ca t io n ba s ed  o n o pti m a l t u nin g     T h is   w o r k   p r o p o s es   an   ef f ec tiv e  d y n a m ic  r ep licatio n   [ 9 ]   th at  r ep licates  th e  v id eo   p r o p o r tio n all y   b ased   o n   d ef icit  b an d w id t h   in   a  d is tr ib u ted   an d   d y n a m i c  m a n n er .   T h er ef o r e,   it  m i n i m ize s   th e  u p lo ad   b an d w id t h   co n s u m p t io n   o f   s e r v er   S  th at  r ed u ce s   th e  s er v er   w o r k lo ad   d u e  to   th e  ca ch in g   o f   en o u g h   r ep licas  a m o n g   th e  p ee r s   in   m u lti - c h an n el  P 2 P   Vo D  s y s te m s .   I t  p r o v id es  a  lo w   s tar t  u p   late n c y   f o r   ac ce s s in g     th e  v id eo s   an d   s u p p o r ts   a  r e q u ir ed   p lay b ac k   r ate  to   i m p r o v e  th e  s tr ea m i n g   ca p ac it y .   I n   o r d er   to   o p tim ize     th e  r ep licatio n   e f f ec ti v el y   i n   a  h ig h   d y n a m ic  P 2 P   Vo D  s y s te m   [ 1 ] ,   th i s   ap p r o ac h   p r o p o s es t w o   t y p es o f   t u n i n g   s u c h   as  P r o ac tiv e  an d   R ea ctiv e  tu n i n g   m eth o d s   tu n e  t h e  n u m b er   o f   r ep licas  to   ac h iev e  d esire d   r ep licatio n   r atio   [ 1 0 ] .     2 . 2 . 1 .   Rea ct iv e  t un ing     W h en   th e  ca c h e  o f   p ee r   is   f u ll ,   th e n   ef f ec ti v e  ca ch e  r ep lace m en t  alg o r ith m   t u n e s   th e  r ep li ca tio n   r atio   ac co r d in g   to   t h e  d e f icit  b a n d w id t h   ( U def )   in   o r d er   to   r ed u ce   th e   s er v er   w o r k lo ad .   P ee r   h as   to   d ec id e  th e  v id eo   to   b e  r e m o v ed   f r o m   t h e  lo ca l  ca ch e  to   p r o v id e  s p ac e  f o r   n e w l y   ar r i v ed   d ata.   I n   t h at   ca s e,   p ee r   r ep lace s     th e  ca c h ed   d ata  i te m   b ased   o n   it s   E n o u g h   R ep lica  ( E R )   i n d ex   th at   co m p u tes   f r o m   t h e   d ef icit   b an d w id t h .   C ac h e  r ep lace m e n t a l g o r ith m   is   ill u s tr ated   as  f o llo w s .     // N is number of replicas   peer p1 in channel ch2 watch video v   if  cache(i) contains video v   then no cache replacement   else   do replace   {     computer the number of replicas in cache (cached cur ) for video v;     computer the number of replicas to be expected (cached exp ) to be cache       for   (i=1,   i<N;   i++)   {       cached pre   =(Ui*i)/U def       }     compute ER of each replica in local cache ;      = ℎ  ℎ     }     T h is   r ep lace m e n t  ap p r o ac h   co m p u te s   th e  e n o u g h   r ep lica  i n d ex   to   d eter m i n e  t h at  w h et h er   r ep lica  o f   th e  v id eo   is   en o u g h   to   m ee t  t h e  f u t u r e  r eq u est.  T h e  E R   in d ex   is   th e  r atio   o f   th e  n u m b er   o f   cu r r en t  ca ch ed   d ata  ite m s   ( ca ch ed cur )   an d   th e  n u m b er   o f   ex p ec ted   d ata  to   b e  ca c h ed   ( ca ch ed pre ).      =           ℎ       ( ℎ  )                   ℎ    ( ℎ  )   (1 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   A d v   A p p l Sci   I SS N:  2 2 5 2 - 8814       E n r ich   mu lti - ch a n n el  P 2 P   V o D  s tr ea min g   b a s ed   o n   d yn a mi c  r ep lica tio n   s tr a teg y   ( K . T.   M ee n a   A b a r n a )   113   I f   th e  co m p u ted   E R   in d e x   is   l ess   th a n   o n e  ( E R <1 ) ,   th e  n u m b er   o f   av ailab le  r ep licas  is   n o t   en o u g h   to   m ee t  t h e  r eq u ir ed   r ep licatio n   r atio .   On   t h e  co n tr ar y ,   co m p u ted   E R   in d e x   is   g r ea ter   th a n   o n e  ( E R >1 ) ,     th e  n u m b er   o f   r ep licas  i s   m u c h   en o u g h   to   m ee t  t h e  d esire d   r ep licatio n   r atio .   T h er ef o r e,   ca ch ed   r ep licas  w h ic h   h as  h i g h   E R   in d e x   r e m o v e  o u t  f r o m   th e   ca ch e   in   o r d er   to   ev ict  t h e  u n w an ted   r ep licas  w h en   t h e  ca c h e  is   f u ll.   T h er ef o r e,   en o u g h   r ep lica  in d ex   b ased   ca ch e  r ep lace m e n t  tech n iq u es  r ed u ce s   t h e  s er v er   lo ad   an d   also   ac h iev e s   t h e  o p ti m al  d esire d   r ep licatio n   r atio .     2 . 2 . 2 .   P ro a ct iv e  t un ing   C ac h e  r ep lace m en t  al g o r ith m   r ed u ce s   t h e  s er v er   w o r k lo ad   o n l y   in   th e   ca s e  w h e n   t h e  p o p u lar it y   o f   th e  v id eo   is   u n i f o r m   all   o v er   th e   ti m e.   Ho w e v er ,   t h e  p o p u lar it y   o f   a  v id eo   m a y   v ar ies   d y n a m ica ll y   ( n o n - s tatio n ar y ) ,   th er e f o r e,   s er v er   w o r k lo ad   in cr ea s es  w h e n   t h er e  is   s u r g e   d e m a n d   f o r   v id eo .   I t  d eg r ad e s     th e  s y s te m   p er f o r m a n ce   a n d   t ak es  lo n g er   ti m e  to   o b tain   th e  d esire d   r ep licatio n   r atio .   T h er ef o r e,   th is   w o r k   p r o p o s es  a  p r o ac tiv e  ap p r o ac h   t h at  p r ed icts   t h e  p o p u lar it y   u s i n g   s ta n d ar d   lin ea r   p r ed ict o r   m o d el  ca lled   a s  au to r eg r es s iv e   i n teg r ated   m o v in g   a v er ag e  m o d el  AR I M A   ( x ,   y ,   z)   [ 9 ] .   T h is   m o d el  d ep lo y s   an   e f f ec ti v e  ti m e - s er ies  f o r ec ast in g   tec h n iq u e  t o   p r ed ict  th e  p o p u lar ity   e v e n   u n d er   d y n a m ic  en v ir o n m e n t.   I n   o r d er   to   p r ed ict     th e  p o p u lar it y ,   t h i s   ap p r o ac h   d if f er e n tia te s   th e  n o n - s tatio n ar y   ti m e  s er ies  ( NS t ) i n to   y   ti m e s   f o r   d er iv i n g     th e  s tatio n ar y   ti m e  s er ies   S t .   T h e  s tatio n ar y   ti m e  s er ies  S t    i s   th e  li n ea r   w ei g h ted   s u m   o f   x   v alu e s   i n   t h e  s er ies   {S t - 1,   S t - 2 …  S t - x }   an d   z  n u m b er   o f   ca s u al  er r o r s   {E t - 1 …  E t - z }   T h is   ap p r o ac h   d ep lo y s   t wo   p h ases   s u c h   as   r eg r ess io n   m o d el  r ec o g n it io n   an d   r eg r ess io n   m o d el  ev al u atio n   to   p r ed ict  th e  p o p u lar ity   o f   th e  d ata  ite m   lin ea r l y .   R e g r ess io n   m o d el  r ec o g n itio n   id en ti f ie s   t h e  a p p r o p r iate  v alu es   f o r   x ,   y ,   z.   An d   th e n ,   i n     th e  r e g r ess io n   m o d el  e v alu at i o n   esti m ate s   t h e  co e f f icie n ts   f o r   th e   li n ea r   w ei g h ted   s u m m atio n   t h at  i s   x +z ;  T h u s ,   th e  p o p u lar it y   p r ed ictio n   f o r   ti m e  t+1   co m p u te s   A R I MA   ( 0 ,   3 ,   2 )   as f o llo w s       (2 )     Her e,     is   th e  co - ef f icie n t  f o r   th e  ca s u al  er r o r   ( E t an d   th en   ca s u al  er r o r   at  a  f u tu r e  ti m e  E t+ 1  is   ze r o   an d   th en         ( 3 )     Su b s ti tu te   E t  i n   eq u atio n         (4 )     I n   o r d er   to   d er iv e  th e  co ef f ici en t ,   th is   ap p r o ac h   d y n a m ical l y   r ef in e s   t h e  AR I M A   m o d el  b y   tr ain i n g   th e  m o d el  u s i n g   p o p u lar it y   s tatis tic s   o f   th e   m o s t  r ec en t  n   ti m e s   i n   a  d y n a m ic   f a s h io n   an d   t h en   v al u e  o f     th e  co ef f icien t  o f   ca s u al   er r o r     is   d er iv ed .   T h e  p o p u lar it y   o f   t h e  d ata   is   ac cu r atel y   p r ed icted   u s i n g   ( 2 ) .   D y n a m ic  P o p u lar it y   b ased   P u s h   al g o r ith m   ar e  ex p lai n ed   as f o llo w s       Step   1 : P ee r   s tatis tics   C o llecti o n   Nu m b er   o f   ac ti v e  p ee r s   in   ec h   ch an n el   Step   2 : P o p u lar it y   Stat is tic s   C o llecto n   S tatis t ic:  co llect  th e  m o s t r ec e n t n   ti m e s   p o p u lar itu   s tatis t ics   Step   3 : Su p er v is e  lear n i n g   t h e  m o d el   T r ain   A R I M A   ( 0 , 3 , 2 )   u s in g   co llected   p o p u lar ity   s tati s tics   Step   4 : P o p u lar it y   P r ed ictio n   P r ed ict  th e  v id eo   p o p u lar ity   f o r   ti m e  t+1   at  ti m e  t   ( t 1 ) 1 3 2 ( P Pt ) t t t P P P   Step   5 : Ch ec k in g   o f   co n f id e n c e  in ter v al  f o r   p r ed icted   p o p u lar it y   if   ( ( t 1 ) P lies   w i th   i n   co n f i f en ce   i n ter v al  o f   1 t P )   C o r r ec t P o p u lar it y   P r ed ictio n :   else   r etr ain   th e  AR I M A   ( 0 , 3 , 2 )   u s in g   co llected   p o p u lar it y   s tatis ti cs.   Step   6 : P u s h   ap p r o ac h   to   tu n e  r ep lica   if ( P ( v ) >T h r esh o ld )   R ep licate  th e  v id eo   v   to   m ee t  d esire d   r ep licatio n   r atio   else   p u s h   o u t th e  v id eo   v ;   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8814   I n t  J   A d v   A p p l Sci ,  Vo l.  9 ,   No .   2 ,  J u n e   2020 : 1 1 0   –   116   114   I n   th i s   A cti v e  tu n i n g ,  ea c h   p ee r   ac tiv el y   r ep licates  t h e  n u m b er   o f   r ep licas  o f   d ata  ite m s ,   w h ic h   h a v e   p r ed icted   h ig h   p o p u lar it y   i n   th e  f u tu r e.   O n   th e  o th er   h a n d ,   less   p o p u lar   d ata  item s   w it h   p r ed icted   lo w   p o p u lar it y   ar e  p u s h ed   o u t  w h e n   it s   n u m b er   o f   r ep licatio n s   is   g r ea ter   th a n   t h e  d esire d   r ep li ca tio n   r atio .   I n   t h i s   p r o ac tiv e  tu n in g   ap p r o ac h ,   ea ch   p ee r   p r o ac tiv el y   p r ed icts   t h e  p o p u lar it y   o f   t h e  d ata  ite m   i n   its   lo ca l  ca ch e   d u r in g   id le  ti m e.   T h en ,   ea ch   p ee r   r ep licates  th e  d ata  ite m   b ased   o n   its   p r ed icted   p o p u lar it y   in   o r d er   to   m ee t   th e  d esire d   r ep licatio n   r atio s .   I t r ed u ce s   th e  s er v er   w o r k lo ad   at  th e  s a m e  ti m e  i m p r o v e s   th e  s tr ea m i n g   q u alit y       3.   RE SU L T S  A ND  AN AL Y SI S   T h is   s ec tio n   ca r r y   o u t  an   ex te n s i v e  s i m u latio n   to   v alid ate  a n d   ev alu a te  th e  p er f o r m a n ce   o f   p r o p o s ed   d y n a m ic  r ep licatio n   s tr ate g y   w it h   h e lp er s   b ased   r eso u r ce   c h an n el  allo ca tio n   ap p r o ac h .   E x p er i m e n tal  s et  u p   co m p r is e s   a  n ea r l y   5 , 0 0 0   p ee r s   an d   s tr ea m i n g   s er v er   p r o v id e  n ea r ly   2 0 0   v id eo s   w it h   an   u p lo ad   ca p ac ity   o f   7 0 Mb p s .   E ac h   v id eo   p la y s   a t  a  p la y b ac k   r ate  ( P r )   o f   50 0 Kbps   an d   its   p o p u lar it y   f o llo ws  Z ip f   d is tr ib u tio n .     T h e  s ize  o f   th e   v id eo   i s   6 0   m in u tes,  w h ic h   i s   co n s is ten tl y   d iv id ed   in to   6 0   s e g m en ts .   T h e  p ee r ’ s   u p lo ad   an d   d o w n lo ad   s ize s   u n i f o r m l y   s p r ea d   am o n g   in   t h e  r a n g e  o f   1 . 5   Mb p s   an d   3 . 0   Mb p s .   E ac h   p ee r   p r eser v es a   b u f f er   w it h   a  ca p ac it y   o f   5   s ec tio n s .   T h e  p lay b ac k   ti m e  o f   ea c h   p ee r   is   d is p er s ed   r an d o m l y   b et w ee n   0   an d   6 0   m i n u te s .   Mo r eo v er ,   e x p er i m en tal  r e s u l ts   s h o w   t h e  h elp f u ln e s s   o f   th e   p r o p o s ed   ap p r o ac h   i n   ter m s   o f   s tr ea m i n g   ca p ac it y   a n d   r ed u ctio n   o f   s er v er   lo ad   b y   co m p ar in g   w it h   t h e  ex is ti n g   p r o p o r tio n al    r ep licatio n   ap p r o ac h .       3 . 1 .   Av er a g e  s t re a m i ng   ca pa cit y     Fig u r e  1   s h o w s   th a t  th e  p r o p o s ed   d y n a m ic  r ep licatio n   ap p r o ac h   ac h ie v es  h ig h   s tr ea m i n g   ca p ac it y   th an   t h e  e x is t in g   p r o p o r tio n al  ap p r o ac h   in   ac co r d an ce   to   th e  in cr ea s i n g   s er v er   u p lo ad   ca p ac it y .   I n   p r o p o s ed   ap p r o ac h ,   th e  s tr ea m i n g   c ap ac it y   i n cr ea s es  g r ad u all y   b y   o p tim a ll y   al lo ca tin g   t h e  s er v er   u p lo ad   ca p ac ity   a m o n g   th e  m u ltip le  c h an n el s   u s i n g   h elp er s   b ased   r eso u r ce   s h ar i n g   s ch e m e.   W h er ea s   i n   t h e  ex i s ti n g   s ch e m e,   p ee r   b an d w id t h   r eso u r ce s   s h ar es  w it h i n   th e  s a m e  c h an n e l,  n o t  a m o n g   th e  m u ltip le  ch an n el s .   T h er ef o r e,   ex p ec ted   s tr ea m i n g   q u alit y   ca n n o t b e  ac q u ir ed   in   p r o p o r tio n al  r ep licatio n   ap p r o ac h .           Fig u r e  1 .   Av er ag e  s tr ea m i n g   c ap ac it y   in   d y n a m ic  r ep licatio n       3 . 2 .   Reduct io n o f   s er v er   lo a d    3 . 2 . 1 .   E f f ec t   o f   ca che  s ize    Fig u r e  2   s h o w s   t h e  r ed u ctio n   o f   s er v er   lo ad   in   a  p r o p o s ed   d y n a m ic  r ep licatio n   ap p r o ac h .   A cc o r d in g   to   th e  in cr ea s i n g   ca ch e  s ize,   ac tiv e  p ee r s   its el f   ca n   ab le   to   s atis f y   t h e  r eq u est  f r o m   an y   o t h er   p ee r s   in     th e  s y s te m .   T h er ef o r e,   r eq u ested   p ee r   d o es  n o t  d ep e n d   u p o n   th e  s er v er   f o r   s tr ea m in g .   T h u s ,   th e  s er v er   w o r k lo ad   ca n   b e  p r ed o m i n an t l y   r ed u ce d   ac co r d in g   to   th e   in cr ea s in g   ca c h e  s ize.   T h e  f o llo w i n g   g r ap h   clea r l y   ex a m in e s   th at  w h e n   th e  ca c h e  s ize  is   s m all,   b o th   th e  ap p r o ac h es  co m e  u n d er   th e  s a m e  s er v er   w o r k lo ad .    I n   D y n a m ic   R ep licatio n ,   p ee r s   r ep licate  v id eo s   in   a  s m ar t a n d   co o p er ativ e  w a y   to   a v o id   r e p ea ted ly   ca ch i n g   o f   v id eo s   th at  ar e  li k el y   to   b e  ca ch ed   b y   th e  o t h er   p ee r s   in   th e  s y s te m .   Mo r e  i m p o r tan tl y ,   w h e n   th e  ca c h e  is   lar g e  en o u g h ,   p r o p o s ed   d y n a m ic  r e p lica tio n   p er f o r m s   b etter   th a n   th e  ex i s ti n g   p r o p o r tio n al  r ep li ca tio n   ap p r o ac h .     10 20 30 40 50 60 70 0 0 . 5 1 1 . 5 2 S e r v e r   U p l o a d   C a p a c i t y   ( M b p s )   S t r e a m i n g   C a p a c i t y   ( M b p s ) A v e r a g e   S t r e a m i n g   c a p a c i t y   o f   D y n a m i c   R e p l i c a t i o n     D y n a m i c P r o p o r t i o n a l Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   A d v   A p p l Sci   I SS N:  2 2 5 2 - 8814       E n r ich   mu lti - ch a n n el  P 2 P   V o D  s tr ea min g   b a s ed   o n   d yn a mi c  r ep lica tio n   s tr a teg y   ( K . T.   M ee n a   A b a r n a )   115         Fig u r e  2 .  R ed u ctio n   o f   s er v er   l o ad   in   d y n a m ic  r ep licatio n       3 . 2 . 2 .   E f f ec t   o f   t he  nu m ber  o f   peer s   Fig u r e  3   s h o w s   th at  th e  d y n a m ic  r ep licatio n   ap p r o ac h   ac q u ir es  less   s er v er   w o r k lo ad   th a n   th e  alr ea d y   ex is t in g   p r o p o r tio n al  r ep licati o n   ap p r o ac h   ev en   u n d er   a  lar g e  n u m b er   o f   p ee r s .   T h is   is   b ec au s e;  p r o p o s ed   ap p r o ac h   s ig n i f ies  th e   ef f ec ti v e  r ep licatio n   o f   th e  n u m b er   o f   r ep licas  i n   a   d is tr ib u ted   a n d   d y n a m ic  m a n n e r   th at  m a k es  a  b etter   u s e  o f   t h e   p ee r s ’   ca ch e  s p ac e.   T h er ef o r e,   ef f ec ti v e  m ai n tai n i n g   o f   th e  v id eo s   in   a  ca ch e  s p ac e  i m p r o v es t h e  s tr ea m i n g   q u alit y   a n d   also   r ed u ce s   t h e  s e r v er   w o r k lo ad .           Fig u r e  3 .   R ed u ctio n   o f   s er v er   l o ad   in   d y n a m ic  r ep licatio n       4.   CO NCLU SI O N   T h is   p ap er   m o s tl y   r ef lect s   th e  r ec en tl y   e m er g i n g   m u lti - c h an n el  P 2 P   v id eo - on - d e m a n d   s tr ea m i n g   s er v ice  a n d   th e  p r o b le m   o f   h o w   to   u s e  co llab o r ativ el y .     I n   o r d er   to   o p tim ize  t h e  r e p licatio n ,   th is   p ap er   p r o p o s ed   t w o   t y p es  o f   t u n i n g   s u c h   as  p as s i v e  an d   ac t iv e  t u n i n g   to   ac h ie v e  d esire d   r ep licatio n   r atio   Fu r t h er m o r e,   p r esen ted   a   m a t h e m a tical  f r a m e w o r k   to   o p ti m ize  t h e  r ep licatio n   b ased   o n   d y n a m ic   p o p u lar it y .   T h e  p r o p o s ed   alg o r ith m s   ar e  ef f ec ti v e  e v en u n d er   a  d y n a m ic  c h u r n   a n d   v id eo s   w it h   d if f er en t  v ie w i n g   p o p u lar it y .     I t  u s es  a n   e f f ec ti v e  ti m e  s er ies  f o r ec asti n g   tech n iq u e,   au to r eg r ess i v e   i n te g r a ted   m o v i n g   av er a g e   m o d el   A R I M A   ( x ,   y ,   z)   to   p r ed ict  th e  p o p u lar it y   o v er   ti m e.   E x p er i m e n tal  e v al u atio n   ill u s t r ates  th a t  p r o p o s ed   ap p r o ac h   ac h iev es  h ig h   s tr ea m i n g   ca p ac it y   an d   le s s   s er v er   w o r k lo ad   th a n   e x is ti n g   r ep licatio n   ap p r o ac h es.          1 1 . 5 2 2 . 5 3 3 . 5 4 0 1 2 3 4 C a c h e   s i z e   ( M B ) S e r v e r   w o r k l o a d   *   1 0 5 R e d u c t i o n   o f   s e r v e r   w o r k l o a d   i n   D y n a m i c   R e p l i c a t i o n     D y n a m i c P r o p o r t i o n a l   1000 2000 3000 4000 5000 0 1 2 3 4 R e d u c t i o n   o f   s e r v e r   l o a d   i n   D y n a m i c   R e p l i c a t i o n N u m b e r   o f   p e e r s S e r v e r   L o a d   *   ( 1 0 4  )     D y n a m i c   P r o p o r t i o n a l Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8814   I n t  J   A d v   A p p l Sci ,  Vo l.  9 ,   No .   2 ,  J u n e   2020 : 1 1 0   –   116   116   RE F E R E NC E S    [1 ]   Z.   W a n g ,   C.   W u ,   L .   S u n ,   a n d   S .   Ya n g ,   “ S trate g ies   o f   c o ll a b o ra ti o n   in   m u lt i - c h a n n e l  P 2 P   V o D   str e a m in g , ”   IEE E  Glo b a l  T e lec o mm u n ica ti o n s C o n f e re n c e ,   p p .   1 - 5 ,   2 0 1 0 .     [2 ]   Yif e n g   H e   a n d   L in g   G u a n ,   “ Im p r o v in g   stre a m in g   c a p a c it y   in   m u lt i - c h a n n e l  P 2 P   V o D sy ste m s  v ia i n tra - c h a n n e l  a n d   c ro ss - c h a n n e l  re so u rc e   a ll o c a ti o n , ”   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  Di g it a l   M u lt ime d ia   Bro a d c a st in g ,   v o l.   2 0 1 2 ,   2 0 1 2 .   [3 ]   C.   W u ,   B.   L i,   a n d   S .   Zh a o ,   “ M u l ti - c h a n n e l   li v e   P 2 P   stre a m in g :  R e f o c u sin g   o n   se rv e rs,”  Pro c e e d in g s  o f  th e   IEE E  in ter n a t io n a l   c o n fer e n c e   o n   C o mp u ter   Co mm u n ica ti o n s ,   2 0 0 8 .   [4 ]   D.  W u ,   C.   L ian g ,   Y.  L iu ,   a n d   K.  Ro ss ,   “ V iew - u p l o a d   d e c o u p li n g :  A   re d e sig n   o f   m u lt i - c h a n n e l  P 2 P   v id e o   sy ste m s,”   Pro c e e d in g s  o f  t h e   IEE E   2 8 th   Co n fer e n c e   o n   C o mp u ter   Co mm u n ic a ti o n s ,   p p .   2 7 2 6 – 2 7 3 0 ,   A p r  2 0 0 9 .   [5 ]   R.   Ku m a r,   Y.  L iu ,   a n d   K.  R o ss ,   “ S to c h a stic  f lu id   th e o ry   f o r  P 2 P   st re a m in g   s y st e m s,”   Pro c e e d in g s  o f  th e   2 6 th   IE EE   In ter n a t io n a l  c o n fer e n c e   o n   Co m p u ter   Co mm u n ica ti o n s ,   p p .   9 1 9 – 9 2 7 ,   2 0 0 7 .   [6 ]   D.  W u ,   e t  a l. ,   “ Qu e u i n g   n e tw o rk   m o d e ls  f o r  m u lt ich a n n e l  P 2 P   li v e   stre a m in g   s y ste m s,”   Pro c e e d in g s  o f   t h e   IEE E   In ter n a t io n a l  c o n fer e n c e   o n   Co m p u ter   Co mm u n ica ti o n s ,   p p .   7 3 – 8 1 ,   2 0 0 9 .   [7 ]   M .   W a n g ,   L .   Xu ,   a n d   B.   Ra m a m u rth y ,   “ L in e a r  p ro g ra m m in g   m o d e ls  f o r  m u lt i - c h a n n e l  P 2 P   stre a m in g   s y ste m s,”   Pro c e e d in g s  o f  t h e   IEE E   INFOC OM ,   p p .   1 – 5 ,   2 0 1 0 .   [8 ]   M iao   W a n g ,   e t  a l. ,   “ Ex p l o rin g   th e   d e sig n   sp a c e   o f   m u lt ich a n n e l  p e e r - to - p e e r  li v e   v id e o   stre a m in g   s y ste m s” ,   IEE E/ A CM   T ra n sa c ti o n s o n   Ne t w o rk in g ,   v o l.   2 1 ,   n o .   1 ,   p p .   1 6 2 - 1 7 5 ,   2 0 1 3 .     [9 ]   Y.  Zh o u ,   T . Z. J.  F u ,   e t  a l. ,   “ A   u n if y in g   m o d e l  a n d   a n a ly sis  o f   P 2 P   V o D  re p li c a ti o n   a n d   sc h e d u li n g ” ,   Pro c e e d in g s o f   th e   IEE E  IN FOCOM ,   p p .  1 5 3 0   –   1 5 3 8 ,   2 0 1 2 .   [1 0 ]   W .   W u   a n d   J.  L u i,   “ Ex p lo rin g   th e   o p ti m a l  re p li c a ti o n   stra teg y   in   P 2 P   V o D   sy st e m s:  c h a ra c teriz a ti o n   a n d   e v a lu a ti o n ” ,   In   Pro c e e d in g s  o f   th e   3 0 t h   IEE E  In ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n   C o mp u ter   Co mm u n ica ti o n s ,    p p .   1 2 0 6 – 1 2 1 4 ,   2 0 1 1 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.