9、多媒体流云计算中的异构计算分析

多媒体流云计算中的异构计算分析

在多媒体流云计算（MSC）领域，异构计算是一个关键的研究方向。为了更好地理解视频转码任务与异构虚拟机（VM）之间的适配性，我们需要从多个方面进行分析。

1. 关键问题与分析方向

为了解决视频转码任务与异构VM之间的适配问题，我们主要关注两个关键问题：
- 确定视频转码任务中能决定任务 - 机器亲和性的合适因素，具体研究视频转码操作和视频内容类型这两个因素。
- 提出一个模型来量化异构VM对给定转码任务的适用性，该模型要兼顾任务在VM类型上的执行时间和使用成本。

基于此，我们将详细分析以下几个方面：
- 不同视频转码操作在异构云VM上的性能。
- 视频内容类型在异构云VM上的性能。
- 影响视频转码操作执行时间的因素。
- 捕捉并量化异构VM在视频转码任务中的成本和性能权衡的模型。

2. 异构资源供应

以亚马逊EC2云为例，它提供了六种类型的VM，具体如下：
| VM类型 | 特点 | 适用场景 |
| ---- | ---- | ---- |
| 通用型VM（General Purpose VMs） | 具有适量的CPU、内存和网络资源，价格最便宜，但计算能力相对较低。 | 适用于许多应用，如Web服务器和中小型数据库服务器。 |
| CPU优化型VM（CPU Optimized VMs） | 提供较高的处理能力。 | 适用于计算密集型任务，如高流量Web应用服务器、批处理、视频编码和高性能计算应用。 |
| 内存优化型VM（Memory Optimized VMs） | 专为处理大内存需求的任务