QOE-AWARE CONTENT DISTRIBUTION SYSTEMS FOR ADAPTIVE BITRATE VIDEO STREAMING

A prodigious increase in video streaming content along with a simultaneous rise in end system capabilities has led to the proliferation of adaptive bit rate video streaming users in the Internet. Today, video streaming services range from Video-on-Demand services like traditional IP TV to more recent technologies such as immersive 3D experiences for live sports events. In order to meet the demands of these services, the multimedia and networking research community continues to strive toward efficiently delivering high quality content across the Internet while also trying to minimize content storage and delivery costs. The introduction of flexible and adaptable technologies such as compute and storage clouds, Network Function Virtualization and Software Defined Networking continue to fuel content provider revenue. Today, content providers such as Google and Facebook build their own Software-Defined WANs to efficiently serve millions of users worldwide, while NetFlix partners with ISPs such as ATT (using OpenConnect) and cloud providers such as Amazon EC2 to serve their content and manage the delivery of several petabytes of high-quality video content for millions of subscribers at a global scale, respectively. In recent years, the unprecedented growth of video traffic in the Internet has seen several innovative systems such as Software Defined Networks and Information Centric Networks as well as inventive protocols such as QUIC, in an effort to keep up with the effects of this remarkable growth. While most existing systems continue to sub-optimally satisfy user requirements, future video streaming systems will require optimal management of storage and bandwidth resources that are several orders of magnitude larger than what is implemented today. Moreover, Quality-of-Experience metrics are becoming increasingly fine-grained in order to accurately quantify diverse content and consumer needs. In this dissertation, we design and investigate innovative adaptive bit rate video streaming systems and analyze the implications of recent technologies on traditional streaming approaches using real-world experimentation methods. We provide useful insights for current and future content distribution network administrators to tackle Quality-of-Experience dilemmas and serve high quality video content to several users at a global scale. In order to show how Quality-of-Experience can benefit from core network architectural modifications, we design and evaluate prototypes for video streaming in Information Centric Networks and Software-Defined Networks. We also present a real-world, in-depth analysis of adaptive bitrate video streaming over protocols such as QUIC and MPQUIC to show how end-to-end protocol innovation can contribute to substantial Quality-of-Experience benefits for adaptive bit rate video streaming systems. We investigate a cross-layer approach based on QUIC and observe that application layer-based information can be successfully used to determine transport layer parameters for ABR streaming applications

QoE management of multimedia streaming services in future networks : a tutorial and survey

No embargo require

Edge Computing Platforms and Protocols

Cloud computing has created a radical shift in expanding the reach of application usage and has emerged as a de-facto method to provide low-cost and highly scalable computing services to its users. Existing cloud infrastructure is a composition of large-scale networks of datacenters spread across the globe. These datacenters are carefully installed in isolated locations and are heavily managed by cloud providers to ensure reliable performance to its users. In recent years, novel applications, such as Internet-of-Things, augmented-reality, autonomous vehicles etc., have proliferated the Internet. Majority of such applications are known to be time-critical and enforce strict computational delay requirements for acceptable performance. Traditional cloud offloading techniques are inefficient for handling such applications due to the incorporation of additional network delay encountered while uploading pre-requisite data to distant datacenters. Furthermore, as computations involving such applications often rely on sensor data from multiple sources, simultaneous data upload to the cloud also results in significant congestion in the network. Edge computing is a new cloud paradigm which aims to bring existing cloud services and utilities near end users. Also termed edge clouds, the central objective behind this upcoming cloud platform is to reduce the network load on the cloud by utilizing compute resources in the vicinity of users and IoT sensors. Dense geographical deployment of edge clouds in an area not only allows for optimal operation of delay-sensitive applications but also provides support for mobility, context awareness and data aggregation in computations. However, the added functionality of edge clouds comes at the cost of incompatibility with existing cloud infrastructure. For example, while data center servers are closely monitored by the cloud providers to ensure reliability and security, edge servers aim to operate in unmanaged publicly-shared environments. Moreover, several edge cloud approaches aim to incorporate crowdsourced compute resources, such as smartphones, desktops, tablets etc., near the location of end users to support stringent latency demands. The resulting infrastructure is an amalgamation of heterogeneous, resource-constrained and unreliable compute-capable devices that aims to replicate cloud-like performance. This thesis provides a comprehensive collection of novel protocols and platforms for integrating edge computing in the existing cloud infrastructure. At its foundation lies an all-inclusive edge cloud architecture which allows for unification of several co-existing edge cloud approaches in a single logically classified platform. This thesis further addresses several open problems for three core categories of edge computing: hardware, infrastructure and platform. For hardware, this thesis contributes a deployment framework which enables interested cloud providers to effectively identify optimal locations for deploying edge servers in any geographical region. For infrastructure, the thesis proposes several protocols and techniques for efficient task allocation, data management and network utilization in edge clouds with the end-objective of maximizing the operability of the platform as a whole. Finally, the thesis presents a virtualization-dependent platform for application owners to transparently utilize the underlying distributed infrastructure of edge clouds, in conjunction with other co-existing cloud environments, without much management overhead.Pilvilaskenta on aikaansaanut suuren muutoksen sovellusten toiminta-alueessa ja on sen myötä muodostunut lähes oletusarvoiseksi tavaksi toteuttaa edullisia ja skaalautuvia laskentapalveluita käyttäjille. Olemassaoleva pilvi-infrastruktuuri on kokoelma suuren mittakaavan datakeskuksia ympäri maailman. Datakeskukset sijaitsevat maantieteellisesti tarkkaan valituissa paikoissa, joista pilvioperaattorit pystyvät takaamaan hyvän suorituskyvyn käyttäjilleen. Viime vuosina yleistyneet uudet sovellusalat, kuten esineiden Internet (IoT), lisätty todellisuus (AR), itseohjautuvat autot, jne., ovat yleistyneet Internetissä. Valtaosa edellä mainituista sovellusaloista on aikakriittisiä, ja ne asettavat laskennalle tiukan viivemarginaalin, jonka toteutuminen on edellytys sovelluksen hyväksyttävälle suorituskyvylle. Perinteiset menetelmät delegoida laskentaa pilvipalveluihin ovat kelvottomia aikakriittisissä sovelluksissa, sillä laskentaan liittyvän oheisdatan siirtämisestä johtuva verkkoviive on liian suuri. Useat edellä mainituista uusista sovellusaloista hyödyntävät sensoridataa, jota kerätään useista eri lähteistä. Samanaikaiset datayhteydet puolestaan aiheuttavat merkittävää ruuhkaa verkossa. Reunalaskenta on uusi pilviparadigma, jonka tavoitteena on tuoda nykyiset palvelut ja resurssit lähemmäksi loppukäyttäjää. Myös reunapilvenä tunnetun paradigman keskeinen tavoite on vähentää pilveen kohdistuvaa verkkoliikennettä suorittamalla sovelluksen vaatima laskenta resursseilla, jotka sijaitsevat lähempänä loppukäyttäjää. Reunapilvien tiheä maantieteellinen sijoittelu ei ainoastaan auta minimoimaan tiedonsiirtoviivettä aikakriittisiä sovelluksia varten, vaan tukee myös sovellusten mobiliteettia, kontekstitietoisuutta ja datan aggregointia laskentaa varten. Edellä mainitut reunapilven tarjoamat uudet mahdollisuudet eivät kuitenkaan ole yhteensopivia nykyisten pilvi-infrastruktuurien kanssa. Datakeskukset toimivat tarkoin valvotuissa ympäristöissä palvelun takaamiseksi, kun taas reunapilvien toiminta-alue on hallinnoimaton ja julkinen. Useat esitykset reunapilven toteutukseen liittyen hyödyntävät myös käyttäjien laitteiden potentiaalista laskentakapasiteettia, jota tänä päivänä löytyy runsaasti mm. älypuhelimista, kannettavista tietokoneista, tableteista. Reunapilven infrastruktuuri on täten haastava yhdistelmä heterogeenisiä, resurssirajoitettuja, epäluotettavia, mutta laskentakykyisiä laitteita, jotka yhdessä pyrkivät suorittamaan pilvilaskentaa. Tämä väitöstutkimus tarjoaa kokoelman uudentyyppisiä protokollia ja alustoja reunalaskennan integroimiseksi osaksi nykyistä pilvi-infrastruktuuria. Tutkimuksen pohjana on kokonaisvaltainen reunapilviarkkitehtuuri, joka pyrkii yhdistämään useita rinnakkaisia arkkitehtuuriehdotuksia yhdeksi loogiseksi pilvialustaksi. Väitöstutkimus ottaa myös kantaa useisiin avoimiin ongelmiin reunalaskennan kolmella osa-alueella: resurssit, infrastruktuuri ja palvelualusta. Resursseihin liittyen tämä väitöstutkimus tarjoaa käyttöönottokehyksen, jonka avulla palveluntarjoajat voivat tehokkaasti selvittää reunapalvelinten optimaaliset maantieteelliset sijoituskohteet. Infrastruktuurin osalta tämä väitöstutkimus esittelee reunapilvessä tapahtuvaa tehokasta tehtävien allokointia, datan hallinnointia ja verkon hyödyntämistä varten useita protokollia ja tekniikoita, joiden yhteinen tavoite on maksimoida alustan toiminnallisuus kokonaisuutena. Tämän väitöstutkimuksen lopussa kuvataan virtualisointiin pohjautuva alusta, jonka avulla käyttäjä voi läpinäkyvästi hyödyntää ympäröivää reunapilveä perinteisten pilvi-infrastruktuurien rinnalla ilman suurta hallinnollista kuormaa