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- W2987332543 abstract "Este trabalho apresenta uma hierarquia para a caracterizacao de cargas de trabalho de live streaming media distribuidas atraves da Internet. Essa hierarquia baseia-se em tres niveis de granularidades diferentes, correspondendo a transferencias, sessoes e clientes, respectivamente. Para a validacao da hierarquia proposta, apresentamos a caracterizacao completa dos acessos aos objetos ao vivo disponibilizados por um servidor de streaming media muito popular no Brasil. Esses objetos receberam mais de tres milhoes de requisicoes e foram analisados durante um periodo de 28 dias. Os resultados encontrados dao suporte a duas conclusoes importantes. A primeira delas e que a natureza das interacoes entre usuarios e objetos e fundamentalmente diferente para objetos ao vivo e pre-armazenados. Acessos a objetos pre-armazenados sao determinados pelo usuario, ao passo que, os acessos a objetos ao vivo sao predominantemente dirigidos pelos proprios objetos. Essa diferenca entre os papeis (ativo/passivo) de usuarios e objetos conduz a contrastes bastante interessantes. Por exemplo, nossa analise mostra que o perfil de interesse dos usuarios por um determinado objeto ao vivo pode ser modelado por uma lei de Zipf. Por outro lado, a popularidade dos objetos pre-armazenados segue uma lei de Zipf. Alem disso, nossa analise revela que as duracoes das transferencias de streams ao vivo sao altamente variaveis e que esta variabilidade se deve nao apenas as propriedades estruturais destes objetos, como tamanho e duracao totais, mas tambem a aderencia dos clientes ao stream. A segunda conclusao se baseia nas observacoes reportadas neste documento e que nos levam a acreditar que as caracteristicas particulares das cargas de trabalho de streaming media ao vivo sao, provavelmente, altamente dependentes da natureza do conteudo ao vivo em exibicao. Acreditamos que as fortes correlacoes temporais, observadas nos registros de acesso analisados no presente estudo, resultam da sincronizacao entre o conteudo ao vivo e as caracteristicas de seu acesso. Baseados em nossas analises, apresentamos um modelo para geracao de cargas de trabalho de live streaming media que incorpora diversos resultados de nossa caracterizacao." @default.
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