CPCDN: Context 및 User Intelligence 기반 콘텐츠 전달
Source
Evernote/Inbox/CPCDN Content Delivery Powered by Context and User Intelligence.md
Summary
본 문서는 콘텐츠 제공자(CP)가 자체 CDN 을 구축하는 추세에 따라, CP 레벨의 정보(맥락 및 사용자 지능)를 활용하는 CPCDN(Content Delivery Powered by Context and User Intelligence) 아키텍처를 제안합니다. 중국 최대 CP 인 텐센트(Tencent)의 CDN 에 대한 측정 연구를 통해 기존 패러다임의 한계를 규명하고, 맥락 지능(Context Intelligence)과 사용자 지능(User Intelligence)을 활용함으로써 콘텐츠 전달 성능을 향상시킬 수 있음을 입증합니다.
Key Points
- 콘텐츠 제공자(CP)가 자체 CDN 을 구축하며 CP 레벨 정보를 활용한 새로운 설계 공간이 열리고 있음
- 텐센트 CDN 측정 연구를 통해 기존 콘텐츠 전달 패러다임의 새로운 특징과 과제를 발견
- 맥락 지능(Context Intelligence)과 사용자 지능(User Intelligence) 두 가지 CP 레벨 지능의 활용 이점 제시
- 측정 연구의 통찰을 바탕으로 CPCDN 의 새로운 아키텍처와 알고리즘 제안
- CPCDN 이 콘텐츠 전달 성능을 한 단계 높일 잠재력을 가지며 추가 연구 과제를 제시
Related
-
Context Awareness as a Service for Cloud Resource Optimization
-
Semantic content-based recommendation of software services using context
-
The Semantic Web and End Users: What’s Wrong and How to Fix It
-
Semantic contextual advertising based on the open directory project
-
의미적 궤적 모델링 및 분석 (Semantic Trajectories Modeling and Analysis)
-
Near-duplicate video retrieval: Current research and future trends
-
A Pure Visual Approach for Automatically Extracting and Aligning Structured Web Data
-
Feature Ensemble Plus Sample Selection: Domain Adaptation for Sentiment Classification
-
A Hamming Embedding Kernel with Informative Bag-of-Visual Words for Video Semantic Indexing
-
Nonlinear Latent Factorization by Embedding Multiple User Interests
-
Structured Streaming Skeleton (SSS): 온라인 인간 제스처 인식용 새로운 특징 추출 방법
-
Web Service Compositions with Fuzzy Preferences: A Graded Dominance Relationship-Based Approach