| Attributes | Values |
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| type
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| Thesis advisor
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| Author
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| alternative label
| - Internet content distribution
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| dc:subject
| - Thèses et écrits académiques
- Poste à poste (Internet)
- Serveur de noms de domaine
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| preferred label
| - Distribution de l'information sur Internet
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| Language
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| Subject
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| dc:title
| - Distribution de l'information sur Internet
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| Degree granting institution
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| note
| - This thesis studies Internet content distribution. In the first part of the thesis we consider client redirection mechanisms. We develop an architecture for locating copies of cached objects. This architecture is a small extension to the Domain Name System and can be deployed incrementally. We present an architecture of an Internet-wide replicated directory service and show how the current Domain Name System can be implemented with this architecture. The key features of this architecture are that it allows us to store rapidly changing information, can be deployed incrementally, and requires no changes to existing software. Our extensive performance evaluation of this architecture provides us with insight on how long the information can be cached. We also evaluate the performance of the redirection mechanisms used by modern content distribution networks. We find that the overhead of opening new connections to new servers can severly limit the user-perceived performance. In the second part of the thesis we consider object replication in content distribution. We develop a combinatorial optimization model for optimally replicating objects in a content distribution network. Our results show that best performance is obtained when replication is coordinated over the whole network. Using the same model we also develop cooperation strategies for peer-to-peer networks. We also consider the problem of optimal content replication in peer-to-peer communities. We formulate this problem as an integer programming problem and develop several adaptive algorithms to replicate objects on-the-fly. Our results indicate that our algorithms combined with least-frequently-used replacement policy provide near-optimal performance. We also consider the distribution of layered encoded video using a stochastic knapsack model. We develop several heuristics to determine which layers of which videos should be cached in order to maximize the accrued revenue.
- Cette thèse étudie la distribution de contenu sur Internet. Dans la première partie nous étudions les méthodes de redirection des clients. Nous développons une architecture pour localiser les copies d'un objet. Cette architecture est une extension du Domain Name System et peut être mise en place d'une manière incrémentale. Nous présentons une architecture d'annuaire répliqué et montrons comment réaliser le Domain Name System avec cette architecture. Cette architecture permet de stocker des informations qui changent rapidement, elle peut être réalisée de manière incrémentale, et ne nécessite aucun changement logiciel. L'évaluation de performance de cette architecture nous donne des indications sur la durée pendant laquelle on peut cacher l'information. Nous évaluons aussi les performance des méthodes de redirection utilisées par les réseaux de distribution de contenu modernes. Nos résultats montrent que le coût associé à l'ouverture de nouvelles connexions peut limiter sévèrement les performances perçues par l'utilisateur. Dans la deuxième partie nous considérons la réplication d'objets. Nous développons un modèle d'optimisation combinatoire pour répliquer des objets dans un réseau de distribution. Nos résultats montrent que la meilleure performance est obtenue quand la réplication est coordonnée sur tout le réseau. Nous étudions la réplication optimale de contenu dans les réseaux de type peer-to-peer. Nous construisons un modèle et développons plusieurs algorithmes adaptatifs pour répliquer les objets de manière dynamique. Nos résultats montrent que nos algorithmes, combinés avec une politique de remplacement LFU, offrent une performance presque optimale. Nous considérons aussi la distribution de vidéos en couches en utilisant un modèle de \"knapsack\" stochastique. Nous développons plusieurs heuristiques pour déterminer quelles couches de quelles vidéos doivent être cachées afin de maximiser le revenu.
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