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On Data-Driven Delay Estimation for Media Cloud

机译：关于媒体云的数据驱动延迟估计

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It is well known that delay announcement is an economical and efficient way to improve the user satisfaction since the waiting time (delay) is an important performance metric for media cloud. However, how to accurately estimate the delay in an online-implementation manner is still an open and challenging problem. In this study, we study the data-driven delay estimation in a practical cloud media with heavy traffic, and propose an accurate estimation strategy only with a small amount of dataset. Importantly, we explicitly model the subjective announcement-dependent user response via an objective response function through the elaborate data analysis and model. On the theoretical end, the user response in terms of the estimated delay is characterized by the time window data-cleaning, where an appropriate dataset is set up through the window function analysis. On the technical end, we analyze the conditions for data-driven delay estimation, and prove that the proposed method is able to obtain a near-optimal solution within a finite time period. Extensive simulation results demonstrate the efficiency of the proposed delay estimation method.
机译：众所周知，由于等待时间（延迟）是媒体云的一项重要性能指标，延迟通告是一种提高用户满意度的经济有效的方法。然而，如何以在线实施的方式准确地估计延迟仍然是一个开放且具有挑战性的问题。在这项研究中，我们研究了在流量较大的实际云介质中数据驱动的延迟估计，并提出了仅具有少量数据集的精确估计策略。重要的是，我们通过精心设计的数据分析和模型，通过客观的响应函数，对主观公告相关的用户响应进行显式建模。从理论上讲，用户对估计延迟的响应以时间窗口数据清理为特征，其中通过窗口函数分析建立适当的数据集。在技​​术上，我们分析了数据驱动延迟估计的条件，并证明了该方法能够在有限的时间段内获得接近最优的解决方案。大量的仿真结果证明了所提延迟估计方法的有效性。

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