JP2002007257A - Method for scheduling content delivery - Google Patents
Method for scheduling content deliveryInfo
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- JP2002007257A JP2002007257A JP2000193231A JP2000193231A JP2002007257A JP 2002007257 A JP2002007257 A JP 2002007257A JP 2000193231 A JP2000193231 A JP 2000193231A JP 2000193231 A JP2000193231 A JP 2000193231A JP 2002007257 A JP2002007257 A JP 2002007257A
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- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Abstract
Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、帯域共有型ネット
ワークを介し、ユーザからの要求に応じて、サーバに蓄
積されたデジタルコンテンツをユーザ宅の受信装置に直
接配送するコンテンツ流通システムに関し、特に、複数
あるコンテンツをどのような順で配送するかというコン
テンツ配送スケジューリング方法であって、コンテンツ
の配送が完了してユーザが利用可能になる時刻をユーザ
の要求時に確定できるコンテンツ配送スケジューリング
方法に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a content distribution system for directly delivering digital content stored in a server to a receiving device at a user's home in response to a request from a user via a shared bandwidth network. BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a content delivery scheduling method for determining the order in which a plurality of contents are delivered, and relates to a content delivery scheduling method capable of determining a time when content delivery is completed and a user can use the content when requested by the user.
【0002】[0002]
【従来の技術】VoDのように、多数のユーザがサーバ
に蓄積された複数のデジタルコンテンツから好みのもの
を選択し、配送を受けるといった形態のサービスにおい
ては、同一コンテンツに対する配送要求が短い時間に多
数のユーザから発生する。そのため、サーバからクライ
アントに一対一に配送するのではなく、同一コンテンツ
を要求している全てのユーザに対して、一度にマルチキ
ャスト通信により配送を完了することが効率的である。2. Description of the Related Art In a service, such as VoD, in which a large number of users select a desired digital content from a plurality of digital contents stored in a server and receive a delivery, a delivery request for the same content is made in a short time. It originates from many users. Therefore, it is efficient to complete delivery by multicast communication to all users requesting the same content at once, instead of delivering the content from the server to the client one-to-one.
【0003】一方、衛星放送や地上放送のデジタル化が
世界的規模で急速に進展しており、放送型メディアを利
用したデータ通信が、今後は広く普及していくと予想さ
れる。また、安価な高速アクセス回線として有効なCA
TVによるデータ通信も、普及しつつある。これら帯域
共有型ネットワークでは、送信されたデータが全ユーザ
に到達するという物理的形態から、容易にマルチキャス
ト通信を行うことができる。そこで、コンテンツ配信を
これら放送型ネットワークにより実現することが有効で
ある。[0003] On the other hand, digitization of satellite broadcasting and terrestrial broadcasting is rapidly progressing on a worldwide scale, and data communication using broadcast media is expected to be widely spread in the future. In addition, CA that is effective as an inexpensive high-speed access line
TV-based data communication is also becoming widespread. In these bandwidth sharing networks, multicast communication can be easily performed because of the physical form in which transmitted data reaches all users. Therefore, it is effective to realize content distribution using these broadcast networks.
【0004】帯域共有型ネットワークにおけるコンテン
ツ配送を実現するためには、あるコンテンツの配信が完
了し回線が空きになった際、次に配送するコンテンツを
どのように選択するかを検討する必要がある。本サービ
スにおけるユーザの重要な品質尺度は、配送要求を出し
てからそのコンテンツの配送が完了するまでの待ち時間
(レスポンス時間)である。サーバにM種類のコンテン
ツが用意されているとき、これらM個のコンテンツの配
送順位が平均待ち時間に大きな影響を与えることから、
コンテンツ配送スケジューリング手法を検討することが
重要である。帯域共有型ネットワークでは同時に配送可
能なコンテンツの個数が少ないことから、大容量コンテ
ンツの配送に際しては待ち時間の増大が予想される。配
送要求時に待ち時間が確定しない場合、いつまで待てば
配送が完了するかの目安が立たないことから、ユーザの
ストレスが増大し、一旦配送を要求したユーザが配送前
にキャンセルする可能性が高くなる。よって、配送要求
時に待ち時間を確定することが重要となる。In order to realize content delivery in a shared bandwidth network, it is necessary to consider how to select the next content to be delivered when the delivery of a certain content is completed and the line becomes free. . An important quality measure of a user in this service is a waiting time (response time) from when a delivery request is issued to when delivery of the content is completed. When M kinds of contents are prepared in the server, the distribution order of these M contents greatly affects the average waiting time.
It is important to consider a content delivery scheduling method. Since the number of contents that can be delivered at the same time is small in a bandwidth sharing network, an increase in waiting time is expected when delivering large-capacity contents. If the waiting time is not determined at the time of a delivery request, there is no indication of how long to wait until the delivery is completed, so the stress of the user increases, and the possibility that the user who once requested the delivery cancels before delivery increases. . Therefore, it is important to determine the waiting time when the delivery is requested.
【0005】以下、既に検討されている代表的ないくつ
かの方式についてまとめ、(1)待ち時間が要求時に確
定するか、(2)平均待ち時間、の二点について考察す
る。[0005] The following summarizes some typical systems that have already been studied, and considers two points: (1) whether the waiting time is determined when requested, and (2) the average waiting time.
【0006】[FIFO(First In Firs
t Out)]最も簡易な方法であり、要求の発生した
順番にコンテンツを配送する。ただし、既に他のユーザ
によりリクエストされ配送待ちキューの中にあるコンテ
ンツを要求した場合には、重複してキューの中に入れな
いという点で通常のFIFOとは異なる。これは配送が
全ユーザにブロードキャストされるという放送型ネット
ワークの特徴に起因する。M種類のコンテンツがある場
合、キューの最大長はMになる。キューに挿入された段
階で待ち時間が決定するため、配送要求時に待ち時間が
確定可能である。ただし、人気が高いコンテンツも低い
コンテンツも同様に扱うことから、人気コンテンツが多
数の人気のないコンテンツの配送により長時間待たされ
る場合もあり、特に高負荷時には平均待ち時間が悪化す
る。[FIFO (First In Firsts)
t Out)] This is the simplest method, and the contents are delivered in the order in which the requests are generated. However, this is different from a normal FIFO in that when a content already in the delivery queue is requested by another user, the content is not duplicated in the queue. This is due to the feature of broadcast networks that the delivery is broadcast to all users. If there are M types of content, the maximum length of the queue is M. Since the waiting time is determined at the stage of being inserted into the queue, the waiting time can be determined when the delivery is requested. However, since popular contents and low-content contents are treated in the same manner, popular contents may be waited for a long time due to delivery of a large number of unpopular contents.
【0007】[CFA(Cyclic Fixed A
llocation)]コンテンツの配送方法として
は、事前にコンテンツ選択確率qm に基づき配送スケジ
ュールを決めることが考えられる。ユーザからのリクエ
スト状況とは無関係にコンテンツが固定的な順位で配送
されるため、プッシュ(Push)型配送と呼ばれる。
コンテンツ要求時に次の配送時刻が明らかであるため、
待ち時間を保証することが可能である。スケジューリン
グに際しては、周期Lを設け、L内における各コンテン
ツの配送回数km を√qm に比例させ、さらにkm 個の
配送間隔をL/km とするとき、平均待ち時間を最小化
することが証明されており、その下限値は、[CFA (Cyclic Fixed A)
llocation)] as a delivery method of content, it is conceivable to determine the delivery schedule in advance on the basis of the content selection probability q m. This is called push-type delivery because the content is delivered in a fixed order regardless of the request status from the user.
Since the next delivery time is clear when the content is requested,
It is possible to guarantee the waiting time. In scheduling, the period L is provided, a delivery number k m of each content in the L in proportion to √Q m, further when the k m-number of distribution interval between L / k m, to minimize the average waiting time And the lower limit is
【0008】[0008]
【数1】 (Equation 1)
【0009】で与えられる。[0009]
【0010】ユーザからのリクエスト状況を反映しない
ため、実際には待ちユーザのいないコンテンツを配送す
る可能性がある。このため特に低負荷時において、他方
式と比較して性能が悪化する。[0010] Since the status of the request from the user is not reflected, there is a possibility that the content having no waiting user is actually delivered. For this reason, especially at the time of low load, the performance is deteriorated as compared with other methods.
【0011】[LWF(Longest Wait F
irst)]コンテンツの配送が完了し回線が空きにな
った時点で、次に配送するコンテンツを選択する方式が
いくつか提案されている。これらはユーザからのリクエ
ストに基づいて配送するコンテンツを選択することか
ら、プル(Pull)型配送と呼ばれる。いずれの方式
においても、コンテンツごとの人気度の差を利用して平
均待ち時間やスループットをFIFOより向上させるこ
とを狙っている。これらの方式の中では、LWFと呼ば
れる方式が平均待ち時間を最小化することが経験的に知
られている。LWFでは、各コンテンツごとに待ち中ユ
ーザの待ち時間の総和を計算し、それが最大のコンテン
ツを選択して配送する。いずれの負荷領域においても良
好な待ち時間特性を示すが、コンテンツ要求時には配送
時刻が未定であるため、待ち時間が確定しない難点があ
る。[LWF (Longest Wait F)
rst)] Several methods have been proposed for selecting the next content to be delivered when the delivery of the content is completed and the line becomes free. These are called pull delivery because they select content to be delivered based on a request from the user. In either method, the average waiting time and the throughput are aimed to be improved over the FIFO by using the difference in the popularity of each content. Among these schemes, it is empirically known that a scheme called LWF minimizes the average waiting time. In LWF, the total sum of the waiting time of the waiting user is calculated for each content, and the maximum content is selected and delivered. Although a good waiting time characteristic is exhibited in any of the load regions, there is a problem that the waiting time is not determined because the delivery time is undecided when the content is requested.
【0012】[0012]
【発明が解決しようとする課題】本発明は上記の事情に
鑑みてなされたもので、個々のユーザに対して確約した
時刻にコンテンツの配送を完了することができ、またコ
ンテンツの人気度(選択確率)は異なるので、全てのコ
ンテンツを同一に扱うのではなく、人気コンテンツを優
遇することにより平均性能を向上させることができ、さ
らに任意の負荷領域において良好な待ち時間特性を達成
するこができるコンテンツ配送スケジューリング方法を
提供することを目的とする。SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above circumstances, and it is possible to complete the delivery of contents to each user at a guaranteed time, and to determine the degree of popularity (selection) of contents. Probabilities) are different, so that all contents are not treated the same, but the average performance can be improved by favoring popular contents, and good waiting time characteristics can be achieved in any load area. It is an object to provide a content delivery scheduling method.
【0013】[0013]
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明は、サーバに蓄積されたデジタルコンテンツ
を、帯域共有型ネットワークを介して放送配送するサー
ビスにおいて、配送が完了する時刻を配送リクエスト時
に確定するコンテンツ配送スケジューリング方法であっ
て、全てのコンテンツを選択確率に応じて複数のグルー
プに分割するステップと、各グループごとにFIFOを
用意するステップと、コンテンツ配送要求時には要求コ
ンテンツが既に他のユーザによって要求されて配送待ち
状態になっているか否かを判定するステップと、この判
定ステップによって新規の要求であった場合には、その
コンテンツが属するグループに用意されているFIFO
の末尾に要求を入れるステップと、コンテンツの配送が
完了し回線が空きになった時点で、次に配送すべきコン
テンツをラウンドロビンで複数あるFIFOの先頭を巡
回するステップとを含むことを特徴とする。SUMMARY OF THE INVENTION In order to achieve the above object, the present invention provides a service for broadcasting and delivering digital contents stored in a server via a shared bandwidth network to a delivery request at which delivery is completed. A content delivery scheduling method, wherein all content is divided into a plurality of groups according to a selection probability, a FIFO is prepared for each group, and when content delivery is requested, the requested content is already A step of determining whether or not the content is in a delivery waiting state requested by the user; and, if the determination is a new request, a FIFO prepared in a group to which the content belongs.
And a step of circulating the next content to be delivered in a round-robin manner to the beginning of a plurality of FIFOs when the delivery of the content is completed and the line becomes free. I do.
【0014】また本発明は、前記コンテンツ配送スケジ
ューリング方法において、コンテンツの選択確率が既知
であるという前提のもと、最も人気の高いものからx1
個のコンテンツをグループ1に、次に人気が高いものか
らx2 個をグループ2に、同様にして、最も人気のない
コンテンツxN 個をグループNに分類することを特徴と
する。The present invention also provides the content delivery scheduling method, wherein the content selection probability is known and x 1 is selected from the most popular ones.
This is characterized by classifying the contents into group 1, the next most popular x 2 contents into group 2, and the least popular contents x N into group N in the same manner.
【0015】また本発明は、前記コンテンツ配送スケジ
ューリング方法において、与えられたコンテンツ選択確
率qm 、グループ数Nより新規要求ユーザに対して保証
する待ち時間を最小化するように、N個のグループサイ
ズxn を整数計画問題により決定することを特徴とす
る。Further, the present invention provides the content delivery scheduling method, wherein N group sizes are set so as to minimize a waiting time guaranteed for a new requesting user from a given content selection probability q m and the number of groups N. x n is determined by an integer programming problem.
【0016】また本発明は、前記コンテンツ配送スケジ
ューリング方法において、コンテンツに対する配送要求
がユーザからサーバに到着した際に、その要求が待ち中
ユーザのいないコンテンツに対する新規要求であった場
合には、予め決められたグループに付与されたFIFO
の最後尾に挿入することを特徴とする。Further, according to the present invention, in the content delivery scheduling method, when a delivery request for content arrives at a server from a user, if the request is a new request for content without a waiting user, the request is determined in advance. FIFO assigned to given group
Is inserted at the end of
【0017】また本発明は、前記コンテンツ配送スケジ
ューリング方法において、コンテンツの配送が完了し回
線が空きになった際には、N本あるFIFOをラウンド
ロビンで巡回することにより次に配送するコンテンツを
選択し、もし候補となるFIFOが空である場合には、
そのFIFOがスキップされることを特徴とする。Further, according to the present invention, in the content delivery scheduling method, when the delivery of the content is completed and the line becomes free, the next content to be delivered is selected by circulating through N FIFOs in a round robin manner. And if the candidate FIFO is empty,
The FIFO is skipped.
【0018】[0018]
【発明の実施の形態】以下図面を参照して本発明の実施
形態例を詳細に説明する。Embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the drawings.
【0019】図1は本発明の一実施形態例を示す構成説
明図である。図において、1はデジタルコンテンツ選択
確率情報格納部、2はグループサイズ設定部、3はデジ
タルコンテンツ分類情報格納部、4はユーザ、5は新規
要求判定部、6は収容FIFO判定部、7は配送待ちデ
ジタルコンテンツ格納部、8は保証待ち時間算出部、9
は配信部、10は要求受付部、11はビデオサーバ、1
2は帯域共有型広帯域下り回線、13は狭帯域上り回
線、14は狭帯域下り回線である。コンテンツが配送さ
れるのは帯域共有型ネットワーク上の帯域共有型広帯域
下り回線12で、リクエスト(要求)や待ち時間の情報
伝達は、帯域共有型ネットワークとは独立な帯域占有通
信(例えばISDNのBチャネル等)の狭帯域上り回線
13及び狭帯域下り回線14で行われる。FIG. 1 is a structural explanatory view showing an embodiment of the present invention. In the figure, 1 is a digital content selection probability information storage unit, 2 is a group size setting unit, 3 is a digital content classification information storage unit, 4 is a user, 5 is a new request determination unit, 6 is an accommodation FIFO determination unit, and 7 is delivery. Waiting digital content storage unit, 8 is a guaranteed waiting time calculating unit, 9
Is a distribution unit, 10 is a request receiving unit, 11 is a video server, 1
Reference numeral 2 denotes a shared bandwidth broadband downlink, 13 denotes a narrowband uplink, and 14 denotes a narrowband downlink. The content is delivered by the bandwidth sharing broadband downlink 12 on the bandwidth sharing network, and the transmission of the request (request) and the waiting time is performed by the bandwidth occupation communication independent of the bandwidth sharing network (for example, ISDN B Channel and the like) on the narrow-band uplink 13 and the narrow-band downlink 14.
【0020】次に、図1の動作を図2〜4に基づいて説
明する。Next, the operation of FIG. 1 will be described with reference to FIGS.
【0021】図2は事前準備のフローチャートである。
すなわち、M個のコンテンツに対する選択確率qmがデ
ジタルコンテンツ選択確率情報格納部1に収められてい
る。グループサイズ設定部2は、後述するグループサイ
ズ算出方法の式(12),(13)に従い、動的計画法
を用いて、選択確率qmとグループ数Nより各グループ
のサイズxnを決定する。算出されたグループサイズに
従い、M個のコンテンツ各々をN個のグループのいずれ
かに分類する。この際、選択確率の大きなものから順
に、グループ番号の小さいグループに定めたサイズxn
を満足するように分類する。分類結果をコンテンツ分類
情報格納部3に収容する。FIG. 2 is a flowchart of the preparation.
That is, the selection probabilities qm for the M contents are stored in the digital content selection probability information storage unit 1. The group size setting unit 2 determines the size xn of each group from the selection probability qm and the number of groups N by using a dynamic programming method in accordance with equations (12) and (13) of a group size calculation method described later. According to the calculated group size, each of the M contents is classified into one of the N groups. At this time, in order from the one having the largest selection probability, the size xn determined for the group having the smaller group number
Classify to satisfy. The classification result is stored in the content classification information storage unit 3.
【0022】図3は配送要求到着時のフローチャートで
ある。すなわち、コンテンツmの配送をユーザ4が要求
したときには、以下の処理を行う。FIG. 3 is a flowchart when a delivery request arrives. That is, when the user 4 requests delivery of the content m, the following processing is performed.
【0023】(1) 新規要求判定部5において、コン
テンツmに対する配送要求が既に待ち中であるか否かを
調べる。具体的には、コンテンツ毎に待ちユーザがいる
か否かを示すテーブルを用意し、これを参照する。(1) The new request determination unit 5 checks whether a delivery request for the content m is already waiting. Specifically, a table indicating whether or not there is a waiting user is prepared for each content, and this table is referred to.
【0024】(2) 新規要求である場合(コンテンツ
mを待ち中のユーザが他におらず、FIFO中にコンテ
ンツmに対する要求が存在しない)、コンテンツ分類情
報格納部3の情報から、収容FIFO判定部6にコンテ
ンツmが属するグループを調べ、そのグループに対応す
るFIFOの末尾にコンテンツmの要求を挿入する(配
送待ちデジタルコンテンツ格納部7(コンテンツそのも
のが入るのではなく、コンテンツに対する要求が入
る))。そして、保証待ち時間算出部8は、後述するマ
ルチFIFO構成の式(1),(2)に従い、コンテン
ツmの配送が完了する時刻を算出する。(2) If the request is a new request (there is no user waiting for the content m and there is no request for the content m in the FIFO), the accommodation FIFO determination is performed based on the information in the content classification information storage unit 3. The group to which the content m belongs is checked in the unit 6, and a request for the content m is inserted at the end of the FIFO corresponding to the group (a delivery waiting digital content storage unit 7 (not a content itself but a content request). ). Then, the guaranteed waiting time calculation unit 8 calculates the time at which the delivery of the content m is completed according to equations (1) and (2) of the multi-FIFO configuration described later.
【0025】(3) 新規の要求でない場合、コンテン
ツmの配送完了時刻を調べる。すなわち、待ち中の要求
全てについて、各々の配送完了時刻をテーブルに保存し
ておき、これを参照することにより行う。(3) If the request is not a new request, the delivery completion time of the content m is checked. That is, for all the waiting requests, the respective delivery completion times are stored in a table and are referred to.
【0026】(4) ユーザ4に対して、コンテンツm
の配送が完了する時刻を通知する。(4) For the user 4, the content m
Notify when delivery is complete.
【0027】図4はコンテンツ配送完了時のフローチャ
ートである。すなわち、コンテンツの配送が完了した際
には、以下の処理により次に配送するコンテンツを決定
する。N本あるFIFOをラウンドロビンで巡回する。
次候補のFIFOが空であり、配送すべきコンテンツが
ない場合には、そのFIFOはスキップされ、さらに次
のFIFOが調べられる。N本全てのFIFOが空であ
る場合には、新たに配送要求が到着するまで待機する。
空でないFIFOが見つかった場合には、そのFIFO
の先頭にある要求に対するコンテンツが配信部9により
配送される。FIG. 4 is a flowchart when the content delivery is completed. That is, when the delivery of the content is completed, the content to be delivered next is determined by the following processing. The N FIFOs are circulated in a round robin manner.
If the next candidate FIFO is empty and there is no content to be delivered, that FIFO is skipped and the next FIFO is examined. If all N FIFOs are empty, the process waits until a new delivery request arrives.
If a non-empty FIFO is found, the FIFO
Is distributed by the distribution unit 9 for the request at the top of the list.
【0028】次に、本発明の実施形態例に係るコンテン
ツ配送スケジューリング方法について前提条件、マルチ
FIFO構成、及びグループサイズ算出方法を説明す
る。Next, a description will be given of a precondition, a multi-FIFO configuration, and a group size calculation method for the content delivery scheduling method according to the embodiment of the present invention.
【0029】[前提条件]サーバにはM種類のコンテン
ツが収容されており、人気の高いものから順番に、1,
2,…,Mのラベリングがなされている。ユーザ集団か
らの配送要求は固定レートΛのポアソン過程に従い発生
し、確率qm でコンテンツm(1<m<M)が選択され
る。qm は時系列予測等により過去のデータから得られ
ているものとする。qm は一般に時変数となるが、ここ
では固定値として扱う。M種類のタイトルは全て同一サ
イズとし、各コンテンツの配送に要する時間(コンテン
ツサイズを伝送帯域で除したもの)をTとする。配送に
用いる回線は一回線とする。[Prerequisites] M types of contents are stored in the server.
2,..., M are labeled. Delivery request from the user population generated according Poisson process of fixed rate lambda, the content m (1 <m <M) is selected with probability q m. It is assumed that q m is obtained from past data by time series prediction or the like. Although q m is generally a time variable, it is treated here as a fixed value. The M types of titles are all the same size, and the time required for delivery of each content (the content size divided by the transmission band) is T. One line is used for delivery.
【0030】[マルチFIFO構成]配送要求時に配送
時刻を確定し、待ち時間をユーザに対して保証する最も
簡易な方法はFIFOであるが、前述したようにコンテ
ンツのリクエスト頻度差を反映させることができない。
そこでFIFOを複数(N本)用意し、M種のコンテン
ツをG1 ,…,GN のグループに分割し、各グループG
n ごとに収容されるFIFOを分離することを考える。
人気が高くqm の大きなコンテンツほど短い時間でより
多くのリクエストを集めることから、できるだけ小さな
待ち時間で配送されることが望ましい。一方、同一FI
FOに収容されたコンテンツは全て同一の平均待ち時間
特性を得ることから、同一のFIFOには選択確率qm
の近いもの同士を収容するのがよい。そこでGn のサイ
ズをxn とし、コンテンツ1〜x 1 をG1 に、x1 +1
〜x1 +x2 をG2 に、以下同様に[Multi-FIFO configuration] Delivery at delivery request
Set the time and guarantee the user the wait time
A simple method is FIFO, but as described above,
Cannot reflect the request frequency difference of
Therefore, a plurality (N) of FIFOs are prepared and M kinds of content are prepared.
G1, ..., GNDivided into groups, and each group G
nConsider separating the FIFOs accommodated for each.
Popular and qmBigger content in less time
As many requests are collected as possible,
It is desirable to be delivered in waiting time. On the other hand, the same FI
All contents contained in the FO have the same average waiting time
Because of the characteristics, the selection probability qm
It is good to house things that are close to each other. So GnRhinoceros
XnAnd contents 1 to x 1To G1And x1+1
~ X1+ XTwoTo GTwoAnd similarly
【0031】[0031]
【数2】 (Equation 2)
【0032】をGN に分類する。すなわち、最も人気の
高いコンテンツx1 個がG1 に分類され、次に人気の高
いものからx2 個がG2 に分類され、最も人気のないコ
ンテンツxN 個がGN に分類される。Are classified into G N. In other words, the most popular content x 1 piece is classified in G 1, then 2 x from the highest popularity is classified in G 2, the most unpopular content x N pieces are classified into G N.
【0033】図5に配送スケジューリング方式を示す。
サーバに到着したコンテンツmの配送リクエストは、デ
ィストリビュータ(Distributor)によりm
が属するグループGn (∋m)に対応するFIFOnに
転送される。コンテンツmがFIFOn内に存在しない
場合には、mをFIFOnの最後尾に挿入する。コンテ
ンツmが既にFIFOn内に存在する場合には、新たに
キューには入れない。時間間隔Tごとにコンテンツの配
送が完了するが、N本のFIFOをラウンドロビンで巡
回し、先頭のコンテンツを次スロットにて配送する。た
だし対象となるFIFOが空である場合には、そのFI
FOをスキップし次のFIFOを配送対象とする。こう
して、N本のFIFOが全て空でない限りは、必ずコン
テンツが配送される。FIG. 5 shows a delivery scheduling method.
The delivery request for the content m arriving at the server is sent by the distributor (Distributor).
Is transferred to the FIFOn corresponding to the group G n (∋m) to which If the content m does not exist in the FIFOOn, m is inserted at the end of the FIFOOn. If the content m already exists in the FIFOn, it is not newly added to the queue. Although the delivery of the content is completed at each time interval T, the N FIFOs are circulated in a round robin manner, and the leading content is delivered in the next slot. However, if the target FIFO is empty,
The FO is skipped and the next FIFO is set as a delivery target. In this way, the content is always delivered unless the N FIFOs are all empty.
【0034】さて、グループGn に分類されるコンテン
ツmの配送を要求したユーザに対する保証待ち時間を考
える。次スロットの開始時刻までの待ち時間をδとし、
次スロットにおいてFIFOn′がサービスされるとす
ると、FIFOnの先頭にあるコンテンツがサービスさ
れるまでの待ち時間ω1 の上限値は、空のFIFOがあ
る場合にはスキップされることから、Now, consider a guaranteed waiting time for a user who has requested delivery of the content m classified into the group Gn. The waiting time until the start time of the next slot is δ,
Assuming that FIFOn ′ is serviced in the next slot, the upper limit of the waiting time ω 1 until the content at the head of FIFOn is serviced is skipped if there is an empty FIFO.
【0035】[0035]
【数3】 (Equation 3)
【0036】で上限を抑えることができる。一方、FI
FOnの先頭から数えたコンテンツmの挿入位置をhと
し(他に待ちユーザがなく新規にFIFOに挿入された
場合は最後尾の位置となり、既に他のユーザがおりFI
FO中にある場合にはその位置となる。)、FIFOn
の先頭にあるコンテンツの配送が開始された時刻から、
コンテンツmの配送が完了するまでの待ち時間をω2 と
すると、その上限値はThus, the upper limit can be suppressed. Meanwhile, FI
Let h be the insertion position of the content m counted from the beginning of FOn (if there is no other waiting user and the content is newly inserted into the FIFO, it will be the last position, and there is already another user and there is already a FI.
If it is in the FO, it will be that position. ), FIFOn
From the time the delivery of the content at the beginning of
Assuming that the waiting time until the delivery of the content m is completed is ω 2 , the upper limit value is
【0037】[0037]
【数4】 (Equation 4)
【0038】となる。以上のことから、ユーザに対して
保証する待ち時間ωは、## EQU4 ## From the above, the waiting time ω guaranteed for the user is
【0039】[0039]
【数5】 (Equation 5)
【0040】より上限値を抑えることができ、この上限
値を保証待ち時間としてコンテンツ要求時にユーザに対
して通知する。The upper limit can be further suppressed, and this upper limit is notified to the user at the time of content request as a guaranteed waiting time.
【0041】本発明はグループ数Nと各グループのサイ
ズxn を予め決めるため、リクエスト到着時の処理は所
定のFIFOへの分配のみである。また、配送コンテン
ツ選択時の処理は複数のFIFOをラウンドロビン的に
巡回していくのみであるため、非常に簡易である。According to the present invention, the number of groups N and the size x n of each group are determined in advance, so that processing upon arrival of a request is only distribution to a predetermined FIFO. Further, the processing at the time of selecting the delivery content is very simple because it only involves circulating a plurality of FIFOs in a round robin manner.
【0042】[グループサイズ算出方法]ここでは、コ
ンテンツ数M、コンテンツ選択確率qm 、グループ数
(FIFO数)Nが与えられたときに、コンテンツグル
ープサイズxn を決定する方法について検討する。[Group Size Calculation Method] Here, a method of determining the content group size x n when the number of contents M, the content selection probability q m , and the number of groups (the number of FIFOs) N are given will be examined.
【0043】ユーザに対して保証する待ち時間ωの平均
値、ω ̄を最小化するようにxn を定めることが望まし
い。しかし、コンテンツの配送時間が固定長である場合
にはω ̄を導出することが困難である。それ以外の評価
尺度として、対象を新規ユーザ(待ち中のユーザが全く
いないコンテンツを要求し、その結果、そのコンテンツ
がFIFOの末尾に挿入される)のみに限定し、彼らに
対する平均保証待ち時間(W ̄と表記)を考えることが
できる。It is desirable to determine xn so as to minimize the average value of the waiting time ω guaranteed for the user, ω ̄. However, it is difficult to derive ω ̄ when the delivery time of the content is fixed length. Another metric is to limit the target to new users only (requesting content that has no users waiting, so that the content is inserted at the end of the FIFO), and the average guaranteed latency for them ( W ̄).
【0044】FIFOを対象に、qm をパラメータ0.
271のZipf関数(Zipf関数については後述す
る)、システム負荷(ΛT)を10.0とし、コンテン
ツ数Mを100から2000まで変化させたときの、新
規ユーザに対する平均保証待ち時間(AGW:Aver
age Guaranteed Waiting ti
me)と全ユーザに対するAGWの相関グラフを図6に
示す。For the FIFO, q m is set to the parameter 0.
271 (Zipf function will be described later), the system load (ΔT) is set to 10.0, and the average guarantee waiting time (AGW: Aver) for a new user when the number of contents M is changed from 100 to 2000.
age Guardated Waiting ti
FIG. 6 shows a correlation graph of me) and AGW for all users.
【0045】図より明らかなように、両者はおおよそ比
例定数0.555の比例関係にあるため、ω ̄を最小化
する代わりにW ̄を最小化すればよいことがわかる。よ
って以降は、新規ユーザに対する平均保証待ち時間W ̄
を最小化するようにxn を定める方法について検討をす
すめる。As is apparent from the figure, since the two are approximately proportional to each other with a proportionality constant of 0.555, it can be seen that it is sufficient to minimize W ̄ instead of minimizing ω ̄. Therefore, thereafter, the average guaranteed waiting time for new users W ユ ー ザ
Consider a method of determining x n so as to minimize.
【0046】W ̄を求めるために、まずFIFOnに到
着した新規要求ユーザの見出す平均キュー長hn を近似
解析により導出する。導出に先立ち、次の二つの仮定を
設ける。In order to obtain W ̄, first, an average queue length h n found by a newly requested user arriving at the FIFOn is derived by an approximate analysis. Prior to derivation, the following two assumptions are made.
【0047】(1)次配送コンテンツを選択する際に、
該当FIFOが空でスキップされる確率は十分に小さ
い。(1) When selecting the next delivery content,
The probability of the corresponding FIFO being empty and being skipped is sufficiently small.
【0048】(2)同一グループに属するコンテンツの
選択確率の差異は十分に小さい。(2) The difference in the selection probabilities of the contents belonging to the same group is sufficiently small.
【0049】グループ数Nがコンテンツ数Mと比較して
十分に小さい場合には仮定(1)は成立する。また、前
述したようにqm の大きな順番でグループ化を行ってい
るため、同一グループにはqm の近いコンテンツが収容
される。よって仮定(2)も成立すると考えてよい。If the number N of groups is sufficiently smaller than the number M of contents, the assumption (1) holds. Moreover, because a grouping with a large order of q m as described above, the content close to that of q m are accommodated in the same group. Therefore, it can be considered that assumption (2) is also satisfied.
【0050】仮定(1)よりFIFOnがサービスされ
る時間間隔はNTとなるが、コンテンツは各々独立に確
率qm により選択されることから、FIFOnの状態遷
移は他のFIFOに影響されない。よって、FIFOn
にのみ着目し解析を進める。Gn に分類されているコン
テンツmは、FIFOnに入っている(1人以上のユー
ザが配送を待っている)状態(ON状態)と、FIFO
nに無い状態(OFF状態)とを交互に繰り返す。各々
の状態が継続する時間長の平均をTon (m,n)、Toff
(m,n)とする。Ton (m,n)はコンテンツmの新規要求ユー
ザに対する保証待ち時間の平均値となるが、新規要求到
着からFIFOnの先頭コンテンツの配送が開始される
までの待ち時間の平均NT/2と、先頭コンテンツの配
送が開始されてからコンテンツmの配送が開始されるま
での平均待ち時間NThn との和となるため、According to the assumption (1), the time interval at which the FIFOn is serviced is NT, but since the contents are independently selected by the probability q m , the state transition of the FIFOn is not affected by other FIFOs. Therefore, FIFOn
Focus on only, and proceed with the analysis. The content m classified into G n is in the FIFO On state (one or more users are waiting for delivery) (ON state), and
n (OFF state) is alternately repeated. The average of the length of time each state continues is T on (m, n) and T off
(m, n) . T on (m, n) is the average value of the guaranteed waiting time for the new request user of the content m, and the average waiting time NT / 2 from the arrival of the new request to the start of the delivery of the leading content of FIFOOn; since the sum of the average waiting time NTH n since delivery of the first content is started until the delivery of the content m is started,
【0051】[0051]
【数6】 (Equation 6)
【0052】となる。一方OFF状態は、コンテンツm
の配送が開始された瞬間から(配送中に到着した要求は
次回の配送にまわされる。)、コンテンツmに対する新
規要求が到着するまでの状態であり、Toff (m,n)は次式
で表される。Is as follows. On the other hand, the OFF state indicates that the content m
Is the state from the moment when the delivery starts (the request that arrives during the delivery is passed to the next delivery) until a new request for the content m arrives, and T off (m, n) is expressed by the following equation. expressed.
【0053】[0053]
【数7】 (Equation 7)
【0054】よって、任意時点においてコンテンツmが
ON状態である定常確率をPon (m,n)とすると、Therefore, if the steady probability that the content m is in the ON state at any time is P on (m, n) ,
【0055】[0055]
【数8】 (Equation 8)
【0056】となる。ここで仮定(2)より、Gn に属
するxn 個のコンテンツの選択確率を、そのグループ内
平均値q(n ):Is as follows. Here, from assumption (2), the selection probabilities of x n contents belonging to G n are calculated as the group average value q (n) :
【0057】[0057]
【数9】 (Equation 9)
【0058】で置きかえ、Pon (m,n)から添え字mを省
略する。ただしΛn はFIFOnへの配送要求到着レー
トであり、グループnに分類されているコンテンツの選
択確率の総和をQn とすると(Qn =Σm∈Gnqm )、
Λn =ΛQn となる。コンテンツmの新規要求が到着し
たときに、FIFOn内にk個のコンテンツが待ち中
(ON状態)である定常確率は、パラメータ(xn −
1,pon (n))の二項分布に従い、その平均値h′
n は、h′n =(xn −1)pon (n)となる。hn と
h′n が一致することから、hn に関する二次方程式、Replace with Pon (m, n)Suffix m
Abbreviate. However, ΛnIs the delivery request arrival
Of content classified as group n
The sum of the choice probabilities is QnThen (Qn= Σm∈Gnqm),
Λn = ΛQnBecomes A new request for content m arrives
Waiting, k contents are waiting in the FIFOn
(ON state) is determined by the parameter (xn−
1, pon (n)) According to the binomial distribution
nIs h 'n= (Xn-1) pon (n)Becomes hnWhen
h 'n Are the same, hnQuadratic equation for
【0059】[0059]
【数10】 (Equation 10)
【0060】を得る。ただしρn はFIFOnに加わる
負荷であり、システム全体の負荷ρ=ΛTとはρn =ρ
NQn の関係にある。同一コンテンツに対する要求は一
つにまとめられる特性上、ρ、ρn は実際の負荷とは異
なり、1.0より大きな値をとることが可能である点に
注意する必要がある。hn は異なる二つの実数解を有す
るが、小さな方は負の値となるため大きな方を採用す
る。Is obtained. Here, ρ n is a load applied to the FIFOn, and the load ρ = ΛT of the entire system is ρ n = ρ
The relationship of NQ n. It should be noted that ρ and ρ n are different from the actual load and can take values larger than 1.0 due to the characteristic that requests for the same content are put together. h n has a two real solutions different, the smaller adopts the larger to become a negative value.
【0061】[0061]
【数11】 [Equation 11]
【0062】こうしてFIFOnに到着した新規要求ユ
ーザの見出す平均キュー長hn が導出されたが、hn は
各FIFOごとに異なり、同一のグループに収容された
コンテンツ間では均一となる。The average queue length h n found by the newly requested user arriving at the FIFOn is derived in this way, but the h n differs for each FIFO and is uniform among the contents accommodated in the same group.
【0063】さてFIFOnにおいて新規に配送要求し
たユーザに対する保証待ち時間の平均をW ̄n (単位は
スロット)とすると、hn を用いて、Assuming that the average of the guaranteed waiting time for a user who has newly requested delivery in FIFOn is W ̄ n (unit is slot), using h n ,
【0064】[0064]
【数12】 (Equation 12)
【0065】と算出される。W ̄n を配送要求の発生割
合Qn で重みづけした総和によりW ̄を定義すれば、Is calculated. By defining W by the sum of the weighted by occurrence rate Q n of the delivery request W¯ n,
【0066】[0066]
【数13】 (Equation 13)
【0067】となる。yn ≡x1 +x2 +…xn-1 と定
義すると、Is obtained. y n ≡x 1 + x 2 + ... x n-1
【0068】[0068]
【数14】 [Equation 14]
【0069】となり、Qn はxn とyn の関数となる。
よってQn をQn (xn ,yn )と表記する。同様にW
 ̄n もxn とyn の関数となることから、W ̄
n (xn ,yn)と表記する。Where Q n is a function of x n and y n .
Therefore denoted the Q n Q n (x n, y n) and. Similarly, W
From the fact that ¯ n also becomes a function of x n and y n, W¯
n (x n, y n) is referred to as.
【0070】W ̄を最小化する整数計画問題を、動的計
画法を用いて、xn (1<n<N)に対して解くことを
考える。Fn (m)を、Consider solving an integer programming problem minimizing W ̄ for x n (1 <n <N) using dynamic programming. F n (m)
【0071】[0071]
【数15】 (Equation 15)
【0072】と定義すると、When defined as
【0073】[0073]
【数16】 (Equation 16)
【0074】の漸化式を得る。W ̄=FN (M)であ
り、式(13)中でFN (M)を計算するときに選んだ
iの値をxN 、FN-1 (M−xN )を計算するときに選
んだiの値をxN-1 、というふうに、漸化式を逆にたど
ることによりW ̄を最小化するグループサイズx1 ,x
2 ,…,xN を得ることができる。The following recurrence formula is obtained. W ̄ = F N (M), and the value of i selected when calculating F N (M) in equation (13) is used to calculate x N and F N-1 (M−x N ). The group size x 1 , x, which minimizes W ̄ by reversing the recurrence formula, such that the value of i selected in x is x N−1 .
2, ..., it is possible to obtain the x N.
【0075】次に、シミュレーション結果について説明
する。Next, the simulation results will be described.
【0076】[シミュレーション条件]M種類のコンテ
ンツを格納する単一のサーバに対して、配送要求を固定
レートΛのポアソン過程に従い発生させた。各々の要求
が発生した際に、M種類のコンテンツが確率qm で独立
に選択されるが、ビデオコンテンツの選択確率分布とし
て広く用いられているZipf関数qm =c/m1-θを
用いた。ただしcは確率の総和を1にするための定数で
ある。θは分布の傾斜を表すパラメータであって1以下
の実数値をとるが、小さいほど分布の隔たりが大きくな
り、人気コンテンツとそうでないコンテンツの選ばれる
頻度差が大きくなる。特に断らない限りM=1000と
し、θ=0.271とした。[Simulation Conditions] A delivery request was issued to a single server storing M types of contents in accordance with a Poisson process at a fixed rate Λ. When each request occurs, M types of contents are independently selected with a probability q m , but a Zipf function q m = c / m 1-θ widely used as a selection probability distribution of video contents is used. Was. Here, c is a constant for setting the sum of the probabilities to 1. is a parameter indicating the gradient of the distribution and takes a real value of 1 or less. The smaller the value, the greater the gap between the distributions, and the greater the difference in the frequency of selection between popular content and content that is not. Unless otherwise specified, M = 1000 and θ = 0.271.
【0077】式(8)に示すように、新規要求到着時の
平均キュー長は負荷ρが一定であるならばスロット長T
には無関係となる。よって決定されるグループサイズx
n はTには依存しないので、以下の評価ではT=1とし
た。コンテンツは全て同一サイズとし、コンテンツ一個
の配送に要する伝送時間Tと要求到着率Λからシステム
全体の負荷ρはρ=ΛTとなるが、ρを与えることによ
りΛを決定した。特に断らない限りρ=10.0とし
た。As shown in equation (8), the average queue length when a new request arrives is the slot length T if the load ρ is constant.
Becomes irrelevant. Group size x determined by
Since n does not depend on T, T = 1 was set in the following evaluation. The contents are all of the same size, and the load ρ of the entire system is ρ = ΛT from the transmission time T required for the delivery of one piece of content and the required arrival rate Λ, and Λ is determined by giving ρ. Unless otherwise specified, ρ = 10.0.
【0078】[本発明の基本特性] ・グループ数に関する考察 グループ数(FIFO数)Nは1以上M以下の任意の値
をとることができる(N=1の場合はFIFO方式に相
当する)。そこでNを変化させた場合の平均保証待ち時
間を図7に示す。Nの小さな領域ではNの増加に伴い特
性が改善するが、Nの大きな領域ではNの増加により特
性が悪化する。負荷が高いほど前者の改善効果が大きく
みられ、負荷が低いほど後者の悪化が強くみられる。負
荷が高い場合には選択確率差を利用したコンテンツのグ
ループ化が効果的であるが、負荷が低い場合にはFIF
Oを全コンテンツで共有した方が大群化効果が得られる
ため望ましいことがわかる。以下の評価では、特に断ら
ない限りN=20と設定した。[Basic Characteristics of the Present Invention] Consideration on Number of Groups The number of groups (the number of FIFOs) N can take any value of 1 or more and M or less (when N = 1, it corresponds to the FIFO method). The average guaranteed waiting time when N is changed is shown in FIG. In an area where N is small, the characteristics are improved with an increase in N, but in an area where N is large, the characteristics are deteriorated with an increase in N. The higher the load, the greater the improvement effect of the former, and the lower the load, the stronger the latter. When the load is high, the grouping of the contents using the selection probability difference is effective, but when the load is low, the FIF is used.
It can be seen that it is desirable that O be shared by all contents since a large grouping effect can be obtained. In the following evaluations, N was set to 20 unless otherwise specified.
【0079】・構成グループの特性 図8に、構成グループサイズxn 、FIFOごとの負荷
ρn 、平均保証待ち時間(AGW)、を各々まとめる。
グループ番号nの小さなグループほどxn が小さくなっ
ているが、選択確率が高く要求頻度の高いコンテンツか
ら順にグループ番号の若いグループに分類されるため、
各グループの負荷ρn はnの小さなものほど高くなって
いる。同一グループに収容されたコンテンツには全て等
しい待ち時間特性が得られるが、より少ないコンテンツ
でFIFOを共有する結果、nの小さなグループに属す
る人気コンテンツを要求したユーザほど、より小さな保
証待ち時間を実現できる。FIG. 8 summarizes the configuration group size x n , the load ρ n for each FIFO, and the average guaranteed waiting time (AGW).
Because although smaller the group of the group number n x n is smaller, which are classified into young group of group number in descending order of high demand frequency selection probability content,
The load ρ n of each group increases as the value of n decreases. All contents contained in the same group have the same waiting time characteristics, but as a result of sharing the FIFO with less contents, users who have requested popular contents belonging to a group with a smaller n realize a smaller guaranteed waiting time. it can.
【0080】[他方式との比較]ここでは本発明(gF
IFO)の有効性を明らかにするために、FIFO、C
FA、LWF、との比較を行う。ただしCFAでは事前
に放送周期Lを定める必要があるが、ここではコンテン
ツ数Mの三倍の値とした。[Comparison with Other Systems] Here, the present invention (gF
FIFO, C
Comparison with FA and LWF is performed. However, in the CFA, the broadcast period L needs to be determined in advance, but here, the value is set to a value three times the number M of contents.
【0081】図9、図10にMを変化させたときの平均
保証待ち時間と平均実待ち時間(コンテンツを要求して
から実際の配送が完了するまでの待ち時間)を各々示
す。ただしLWFではコンテンツ要求時に待ち時間が確
定しないことから図9では除いている。システムに加わ
る負荷が同じであっても、提供されるコンテンツ数が多
いほど配送希望コンテンツが分散するため、一回の放送
により配送を受けるユーザ数が減少する。その結果、M
の増加に伴い両特性ともに増加している。gFIFOで
は待ちコンテンツのないFIFOはスキップされるた
め、平均実待ち時間は平均保証待ち時間よりも若干小さ
な値となっている。本発明は全体としてFIFOよりも
良好な特性を示している。特にMの大きな領域では実質
的な負荷が高くなるためFIFOの特性が悪化し、gF
IFOとの格差が大きくなっている。LWFは各スロッ
トにおいて待ち時間の総和が最小になるように配送コン
テンツを選択するため最も良好な特性を示しているが、
gFIFOはこれに近い性能を達成している。FIGS. 9 and 10 show the average guaranteed waiting time and the average actual waiting time (the waiting time from when the content is requested to when the actual delivery is completed) when M is changed. However, in the LWF, since the waiting time is not determined at the time of requesting the content, it is excluded in FIG. Even if the load applied to the system is the same, as the number of contents to be provided increases, the contents to be delivered are dispersed, so that the number of users who receive delivery by one broadcast decreases. As a result, M
Both characteristics are increasing with the increase of. In the gFIFO, since the FIFO having no waiting content is skipped, the average actual waiting time is slightly smaller than the average guaranteed waiting time. The present invention has generally shown better properties than the FIFO. Particularly, in a region where M is large, the substantial load increases, so that the characteristics of the FIFO deteriorate and gF
The gap with the IFO is increasing. LWF has the best characteristics because it selects delivery content such that the sum of waiting times in each slot is minimized.
gFIFO achieves performance close to this.
【0082】次に、図11、図12にZipfパラメー
タθを変化させたときの両特性を各々示す。θ=1のと
きは全く等しい確率でM個(この場合は1000個)の
コンテンツが選択される結果、Mの半分の値(500)
となる。θが小さなほど特定のコンテンツに要求が集中
する結果、同報配送による効率が向上するため待ち時間
が小さくなる。−0.5<θ<0.5の範囲において、
gFIFOではFIFOと比較して大きな改善効果が得
られている。Next, FIGS. 11 and 12 show both characteristics when the Zipf parameter θ is changed. When θ = 1, M (in this case, 1000) contents are selected with exactly equal probability, and as a result, a value half of M (500)
Becomes The smaller θ is, the more requests are concentrated on specific contents, and as a result, the efficiency of the broadcast delivery is improved, so that the waiting time is reduced. In a range of −0.5 < θ < 0.5,
The gFIFO has a great improvement effect compared to the FIFO.
【0083】最後に、図13、図14に負荷ρを変化さ
せたときの両特性を各々示す。CFAは実際の配送待ち
状態とは無関係に静的に配送スケジュールを決めるた
め、ρの変化に関わらず一定した特性を示している。そ
のため、他の方式と比較してρの小さな領域では著しく
効率が悪化する。一方FIFO方式では、高負荷領域に
おいて特性が悪化する。本発明はいずれの負荷領域にお
いても良好な特性を示し、LWFに近い性能を達成して
いる。Finally, FIGS. 13 and 14 show both characteristics when the load ρ is changed. Since the CFA statically determines a delivery schedule irrespective of the actual delivery waiting state, it shows a constant characteristic regardless of a change in ρ. For this reason, the efficiency is remarkably deteriorated in a region where ρ is small as compared with other methods. On the other hand, in the FIFO method, characteristics deteriorate in a high load region. The present invention shows good characteristics in any load range, and achieves a performance close to LWF.
【0084】図15に、本発明と比較三方式の長短をま
とめる。FIG. 15 summarizes the advantages and disadvantages of the present invention and the three comparative methods.
【0085】[0085]
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、各
コンテンツの選択確率をもとに新規要求ユーザに対する
平均保証待ち時間を最小化するようにコンテンツを複数
のグループに分類し、新規要求を決められたグループの
FIFOに挿入し、サービスするFIFOをラウンドロ
ビンで巡回することにより、ユーザに対して配送要求時
に配送完了時刻を保証しつつ、平均保証待ち時間を最小
化する、という効果がある。As described above, according to the present invention, contents are classified into a plurality of groups based on the selection probabilities of the respective contents so as to minimize the average guaranteed waiting time for newly requested users, and new requests are made. Is inserted into the FIFO of a predetermined group, and the FIFO to be serviced is circulated in a round-robin manner, thereby guaranteeing the delivery completion time at the time of a delivery request to the user and minimizing the average guarantee waiting time. is there.
【図1】本発明の一実施形態例を示す構成説明図であ
る。FIG. 1 is a configuration explanatory diagram showing an embodiment of the present invention.
【図2】図1の事前準備の動作を示すフローチャートで
ある。FIG. 2 is a flowchart showing an operation of preparation in FIG. 1;
【図3】図1の配送要求到着時の動作を示すフローチャ
ートである。FIG. 3 is a flowchart showing an operation when a delivery request arrives in FIG. 1;
【図4】図1のコンテンツ配送完了時の動作を示すフロ
ーチャートである。FIG. 4 is a flowchart showing an operation at the time of completion of content delivery in FIG. 1;
【図5】本発明の実施形態例に係るスケジューリング方
式を示す構成説明図である。FIG. 5 is a configuration explanatory diagram showing a scheduling method according to an embodiment of the present invention.
【図6】本発明の実施形態例に係る新規要求AGWと全
要求AGWの相関を示す特性図である。FIG. 6 is a characteristic diagram showing a correlation between a new request AGW and all requests AGW according to the embodiment of the present invention.
【図7】本発明の実施形態例に係るグループ数に対する
AGWの相関を示す特性図である。FIG. 7 is a characteristic diagram showing a correlation of the AGW with respect to the number of groups according to the embodiment of the present invention.
【図8】本発明の実施形態例に係る構成グループサイズ
を示す説明図である。FIG. 8 is an explanatory diagram illustrating a configuration group size according to the embodiment of the present invention.
【図9】本発明の実施形態例に係るビデオタイトル数
(コンテンツ数)対平均保証待ち時間の相関を示す特性
図である。FIG. 9 is a characteristic diagram showing a correlation between the number of video titles (the number of contents) and the average guaranteed waiting time according to the embodiment of the present invention.
【図10】本発明の実施形態例に係るビデオタイトル数
(コンテンツ数)対平均実待ち時間の相関を示す特性図
である。FIG. 10 is a characteristic diagram showing a correlation between the number of video titles (the number of contents) and the average actual waiting time according to the embodiment of the present invention.
【図11】本発明の実施形態例に係るZipfパラメー
タθ対平均保証待ち時間の相関を示す特性図である。FIG. 11 is a characteristic diagram illustrating a correlation between a Zipf parameter θ and an average guaranteed waiting time according to the embodiment of the present invention.
【図12】本発明の実施形態例に係るZipfパラメー
タθ対平均実待ち時間の相関を示す特性図である。FIG. 12 is a characteristic diagram illustrating a correlation between a Zipf parameter θ and an average actual waiting time according to the embodiment of the present invention.
【図13】本発明の実施形態例に係る負荷対平均保証待
ち時間の相関を示す特性図である。FIG. 13 is a characteristic diagram showing a correlation between a load and an average guaranteed waiting time according to the embodiment of the present invention.
【図14】本発明の実施形態例に係る負荷対平均実待ち
時間の相関を示す特性図である。FIG. 14 is a characteristic diagram showing a correlation between a load and an average actual waiting time according to the embodiment of the present invention.
【図15】本発明の実施形態例に係る四方式の特徴を示
す説明図である。FIG. 15 is an explanatory diagram showing features of four systems according to the embodiment of the present invention.
1 デジタルコンテンツ選択確率情報格納部 2 グループサイズ設定部 3 デジタルコンテンツ分類情報格納部 4 ユーザ 5 新規要求判定部 6 収容FIFO判定部 7 配送待ちデジタルコンテンツ格納部 8 保証待ち時間算出部 9 配信部 10 要求受付部 11 ビデオサーバ 12 帯域共有型広帯域下り回線 13 狭帯域上り回線 14 狭帯域下り回線 1 Digital Content Selection Probability Information Storage Unit 2 Group Size Setting Unit 3 Digital Content Classification Information Storage Unit 4 User 5 New Request Judgment Unit 6 Accommodating FIFO Judgment Unit 7 Delivery Digital Content Storage Unit 8 Guarantee Waiting Time Calculation Unit 9 Distribution Unit 10 Request Receiving unit 11 Video server 12 Shared bandwidth broadband downlink 13 Narrowband uplink 14 Narrowband downlink
Claims (5)
を、帯域共有型ネットワークを介して放送配送するサー
ビスにおいて、配送が完了する時刻を配送リクエスト時
に確定するコンテンツ配送スケジューリング方法であっ
て、全てのコンテンツを選択確率に応じて複数のグルー
プに分割するステップと、各グループごとにFIFOを
用意するステップと、コンテンツ配送要求時には要求コ
ンテンツが既に他のユーザによって要求されて配送待ち
状態になっているか否かを判定するステップと、この判
定ステップによって新規の要求であった場合には、その
コンテンツが属するグループに用意されているFIFO
の末尾に要求を入れるステップと、コンテンツの配送が
完了し回線が空きになった時点で、次に配送すべきコン
テンツをラウンドロビンで複数あるFIFOの先頭を巡
回するステップとを含むことを特徴とするコンテンツ配
送スケジューリング方法。1. A content delivery scheduling method for determining the time at which delivery is completed at the time of a delivery request in a service for broadcasting and delivering digital content stored in a server through a shared bandwidth network. Dividing the content into a plurality of groups according to the selection probability, preparing a FIFO for each group, and determining whether or not the requested content has already been requested by another user and is waiting for delivery when the content delivery is requested. A step of determining and, if the request is a new request, a FIFO prepared for the group to which the content belongs.
And a step of circulating the next content to be delivered in a round-robin manner to the beginning of a plurality of FIFOs when the delivery of the content is completed and the line becomes free. Content delivery scheduling method.
ューリング方法において、コンテンツの選択確率が既知
であるという前提のもと、最も人気の高いものからx1
個のコンテンツをグループ1に、次に人気が高いものか
らx2 個をグループ2に、同様にして、最も人気のない
コンテンツxN 個をグループNに分類することを特徴と
するコンテンツ配送スケジューリング方法。2. The content delivery scheduling method according to claim 1, wherein x 1 is selected from the most popular ones on the assumption that the content selection probabilities are known.
A content delivery scheduling method characterized by classifying the contents into group 1 and the next most popular x 2 into group 2, and similarly classifying the least popular content x N into group N. .
ューリング方法において、与えられたコンテンツ選択確
率qm 、グループ数Nより新規要求ユーザに対して保証
する待ち時間を最小化するように、N個のグループサイ
ズxn を整数計画問題により決定することを特徴とする
コンテンツ配送スケジューリング方法。3. The content delivery scheduling method according to claim 2, wherein the given content selection probability q m and the number of groups N minimize the waiting time guaranteed for the new requesting user. A content delivery scheduling method, wherein a group size xn is determined by an integer programming problem.
ューリング方法において、コンテンツに対する配送要求
がユーザからサーバに到着した際に、その要求が待ち中
ユーザのいないコンテンツに対する新規要求であった場
合には、予め決められたグループに付与されたFIFO
の最後尾に挿入することを特徴とするコンテンツ配送ス
ケジューリング方法。4. A content delivery scheduling method according to claim 3, wherein when the delivery request for the content arrives at the server from the user, if the request is a new request for the content having no waiting user, FIFO assigned to a predetermined group
A content delivery scheduling method, wherein the content delivery scheduling method is inserted at the end of the content delivery schedule.
ューリング方法において、コンテンツの配送が完了し回
線が空きになった際には、N本あるFIFOをラウンド
ロビンで巡回することにより次に配送するコンテンツを
選択し、もし候補となるFIFOが空である場合には、
そのFIFOがスキップされることを特徴とするコンテ
ンツ配送スケジューリング方法。5. The content delivery scheduling method according to claim 1, wherein when the delivery of the content is completed and the line becomes free, the content to be delivered next is obtained by circulating through N FIFOs in a round-robin manner. And if the candidate FIFO is empty,
A content delivery scheduling method, wherein the FIFO is skipped.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2000193231A JP2002007257A (en) | 2000-06-27 | 2000-06-27 | Method for scheduling content delivery |
Applications Claiming Priority (1)
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Publication Number | Publication Date |
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- 2000-06-27 JP JP2000193231A patent/JP2002007257A/en active Pending
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