Resumen

En la programación de recursos de la nube de borde de medios de transmisión (MEC), con el fin de equilibrar el costo y la carga de migración, este artículo propone un método de migración de sesión de transmisión de video basado en aprendizaje profundo por refuerzo en un entorno de computación en la nube. En primer lugar, combinado con la actual tecnología OpenFlow, se diseña una arquitectura MEC novedosa que separa el procesamiento de servicios de medios de transmisión en la capa de aplicación de la optimización de la ruta de reenvío en la capa de red. En segundo lugar, tomando la información de estado del sistema como la característica del atributo, se calcula la migración de sesión y se combina el aprendizaje por refuerzo de gradiente con el aprendizaje profundo y la estrategia determinista para la migración de sesión de transmisión de video, a fin de resolver el problema de acceso de solicitud de usuario. Los resultados experimentales muestran que el método tiene un mejor efecto de acceso a solicitudes, puede mejorar efectivamente la t

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Programación de recursos; Nube de borde de transmisión de medios; Migración de sesión de transmisión de video; Aprendizaje profundo por refuerzo; Entorno de computación en la nube; Tecnología OpenFlow
• Keywords:Resource scheduling; Streaming Media Edge Cloud; Video stream session migration; Deep reinforcement learning; Cloud computing environment; OpenFlow technology