Many application-layer multicast pr

Many application-layer multicast protocols have been proposed for live streaming, which can be broadly classified into
two categories according to their overlay structures [17][19],
namely, tree-based and mesh-based. The former, like IP Multicast, uses a tree rooted at the source as the data delivering structure; typical examples include ESM [9], NICE [4]
and ZIGZAG [25]. However, unlike IP multicast with dedicated routers, the nodes in an application-layer overlay are
autonomous end-hosts, which can join or leave at will or
crash without notification. Later studies, e.g., SplitStream [7],
CoopNet [20], and THAG [24], rely on multiple disjoint trees
to mitigate the impact of such overlay churns. Recently, an
robust yet simple alternative, data-driven design, is proposed.
It essentially constructs a mesh out of the overlay nodes,
with each node having a small set of neighbors to exchange
data. Examples include CoolStreaming [30], Bullet [15], Bullet’ [14], Chainsaw [21], AnySee [16], and PPLive [2].
Both tree/multi-tree and mesh solutions have seen their success in practical deployment [17], and there are also research
works modeling and analyzing their performances [22][29][6].
Yet neither completely overcomes the challenges from the
dynamic peer-to-peer environment. The selling point for the
data-driven mesh overlays is their robustness, but the lack of a
well-ordered parent/children relation implies that data have to
be pulled from neighbors, which suffers the efficiency-latency
tradeoff as discussed before. The push delivery in a tree is
efficient, but has to face data outage in descendants when an
internal node fails. The pre-defined flow direction also prevents
the overlay from fully utilizing the bandwidth between node
pairs, e.g., that between two leaf nodes.
Given the advantages and drawbacks of the two approaches,
a natural question is whether we can combine them to realize
a hybrid overlay that is both efficient and resilient [27]. Earlier
attempts toward such combination include ChunkySpread [26]
and PRIME [18]. Our work differs from them in that, inspired
by a close investigation on real overlay traces, we explicitly
classify stable and transient nodes, and focus on the effective
use of stable nodes. We demonstrate that a treebone consisting
of stable nodes can remarkably boosts the overlay performance

Kết quả (Việt) 1:

Nhiều ứng dụng lớp giao thức phát đa hướng đã được đề xuất cho sống streaming, mà có thể được phân loại rộng rãi vàohai loại theo của cấu trúc lớp phủ [17] [19],cụ thể là, dựa trên cây và dựa trên lưới. Trước đây, như IP phát đa hướng, sử dụng một cây bắt nguồn từ nguồn như dữ liệu cung cấp cấu trúc; Các ví dụ điển hình gồm ESM [9], NICE [4]và ngoằn NGOÈO [25]. Tuy nhiên, không giống như IP phát đa hướng với bộ định tuyến chuyên dụng, các nút trong lớp phủ lớp ứng dụngtự trị cuối-host, mà có thể tham gia hoặc rời khỏi ý hoặctai nạn mà không cần thông báo. Nghiên cứu sau này, ví dụ như, SplitStream [7],CoopNet [20] và THAG [24], dựa trên nhiều các câyđể giảm thiểu tác động của các lớp phủ churns. Gần đây, mộtthay thế mạnh mẽ nhưng đơn giản, dữ liệu theo định hướng thiết kế, được đề xuất.Nó về cơ bản xây dựng một lưới ra khỏi lớp phủ nút,với mỗi nút có một tập hợp nhỏ các nước láng giềng để trao đổidữ liệu. Ví dụ bao gồm CoolStreaming [30], Bullet [15], Bullet' [14], Chainsaw [21], AnySee [16] và PPLive [2].Giải pháp cả cây/đa-tree và lưới đã thấy thành công của họ trong việc triển khai thực tế [17], và cũng là nghiên cứucông trình mô hình hóa và phân tích của buổi biểu diễn [22] [29] [6].Nhưng không phải hoàn toàn vượt qua những thách thức từ cácmôi trường năng động peer-to-peer. Các điểm bán hàng cho cáclớp phủ định hướng dữ liệu lưới là mạnh mẽ của họ, nhưng việc thiếu mộtmối quan hệ cha mẹ/con tốt đã ra lệnh ngụ ý rằng dữ liệu phảiđược kéo từ hàng xóm, bị hiệu quả độ trễcân bằng như được thảo luận trước khi. Việc cung cấp đẩy cây làhiệu quả, nhưng phải đối mặt với mất dữ liệu trong hậu duệ khi mộtnút nội bộ không thành công. Hướng dòng chảy được xác định trước cũng ngăn ngừalớp phủ từ hoàn toàn bằng cách sử dụng băng thông giữa nútCặp, ví dụ như, giữa hai lá nút.Đưa ra những lợi thế và nhược điểm của hai phương pháp tiếp cận,một câu hỏi tự nhiên là cho dù chúng tôi có thể kết hợp chúng để nhận rakết hợp một lớp phủ có nghĩa là cả hai hiệu quả và đàn hồi [27]. Trước đócác nỗ lực hướng tới sự kết hợp như vậy bao gồm ChunkySpread [26]và nguyên tố [18]. Công việc của chúng tôi khác với họ trong đó, lấy cảm hứng từbởi một điều tra gần về dấu vết lớp phủ thực sự, chúng tôi một cách rõ ràngphân loại ổn định và thoáng qua nút, và tập trung vào những hiệu quảsử dụng các nút ổn định. Chúng tôi chứng minh rằng một treebone bao gồmcác nút ổn định đáng kể có thể tăng hiệu suất lớp phủ

Kết quả (Việt) 2:

Nhiều ứng dụng lớp giao thức multicast đã được đề xuất cho sống streaming, có thể được chia thành
hai loại theo cấu trúc của họ che phủ [17] [19],
cụ thể là, dựa trên cây và lưới dựa trên. Các cựu, như IP Multicast, sử dụng một cây có gốc là các nguồn như các dữ liệu cung cấp cấu trúc; ví dụ điển hình bao gồm [9] ESM, NICE [4]
và ngoằn ngoèo [25]. Tuy nhiên, không giống như IP multicast với các router chuyên dụng, các nút trong một lớp ứng dụng lớp phủ là
tự trị cuối hosts, có thể tham gia hoặc rời theo ý muốn hoặc
tai nạn mà không cần thông báo. Nghiên cứu sau này, ví dụ như, SplitStream [7],
CoopNet [20], và THAG [24], dựa trên nhiều cây rời nhau
để giảm thiểu tác động của lớp phủ như đang nổi lên. Gần đây, một
sự thay thế đơn giản mà mạnh mẽ, thiết kế hướng dữ liệu, được đề xuất.
Nó thực chất xây dựng một mạng lưới ra các nút che phủ,
với mỗi nút có một tập hợp nhỏ của hàng xóm để trao đổi
dữ liệu. Các ví dụ bao gồm CoolStreaming [30], Bullet [15], Bullet '[14], Cưa [21], Anysee [16], và PPLive [2].
Cả hai cây / multi-tree và lưới các giải pháp đã thấy thành công của họ trong việc triển khai thực tế [17], và cũng có những nghiên cứu
làm việc mô hình hóa và phân tích biểu diễn của họ [22] [29] [6].
Tuy nhiên không phải hoàn toàn vượt qua những thách thức từ
môi trường năng động peer-to-peer. Các điểm bán hàng cho các
lớp lưới dữ liệu theo định hướng là tính bền vững của họ, nhưng việc thiếu một
phụ huynh / trẻ em quan hệ, ngăn nắp ngụ ý rằng dữ liệu phải
được kéo từ các nước láng giềng, mà bị hiệu quả độ trễ
cân bằng như đã thảo luận trước đây. Việc giao đẩy trong một cây là
có hiệu quả, nhưng phải đối mặt với mất dữ liệu trong khi con cháu một
nút nội bộ không thành công. Hướng dòng chảy được xác định trước cũng ngăn cản
các lớp phủ từ hoàn toàn sử dụng băng thông giữa các nút
cặp, ví dụ, rằng giữa hai nút lá.
Với những lợi thế và nhược điểm của hai phương pháp,
một câu hỏi tự nhiên là liệu chúng ta có thể kết hợp chúng để nhận ra
một lai lớp phủ mà là cả hiệu quả và linh hoạt [27]. Trước đó
nỗ lực hướng tới sự kết hợp như vậy bao gồm ChunkySpread [26]
và PRIME [18]. Công việc của chúng tôi khác với họ trong đó, lấy cảm hứng
bởi một cuộc điều tra gần vào vết lớp phủ thực, chúng tôi rõ ràng
phân hạch ổn định và thoáng qua, và tập trung vào hiệu quả
sử dụng của các nút ổn định. Chúng tôi chứng minh rằng một treebone gồm
các nút ổn định đáng kể có thể tăng hiệu suất lớp phủ