Optimization of Elastic Cloud Brokerage Mechanisms for Future Telecommunication Service Environments

Dieser Beitrag ist mit Zustimmung des Rechteinhabers aufgrund einer (DFG geförderten) Allianz- bzw. Nationallizenz frei zugänglich.This publication is with permission of the rights owner freely accessible due to an Alliance licence and a national licence (funded by the DFG, German Research Foundation) respectively.Cloud computing mechanisms and cloud-based services are currently revolutionizing Web as well as telecommunication service platforms and service offerings. Apart from providing infrastructures, platforms and software as a service, mechanism for dynamic allocation of compute and storage resources on-demand, commonly termed as “elastic cloud computing” account for the most important cloud computing functionalities. Resource elasticity allows not only for efficient internal compute and storage resource consumption, but also, through so called hybrid cloud computing mechanisms, for dynamic utilization of external resources on-demand. This capability is especially useful in order to cost-efficiently cope with peakworkloads, allowing service providers to significantly reduce usually required over-provisioned service infrastructures, allowing for “pay-per-use” cost models. With a steadily growing number of cloud providers and with the proliferation of unified cloud computing interfaces, service providers are given free choice of flexibly selecting and utilizing cloud resources from different cloud providers. Cloud brokering systems allow for dynamic selection and utilization of cloud computing resources based on functional (e.g. QoS, SLA, energy consumption) as well as nonfunctional criteria (e.g. costs). The presented work focuses on enhanced cloud brokering mechanisms for telecommunication service platforms, enabling quality telecommunication service assurance, still optimizing cloud resources consumption, i.e. saving costs and energy. Furthermore this work shows that by combining cloud brokering mechanisms with standardized telecommunication service brokering mechanisms an even greater benefit for telecommunication service providers can be achieved as this enables an even better cost-efficiency since different user segments can seamlessly be served by allocating different cloud resources to them in a policy-driven manner

QoE on media deliveriy in 5G environments

231 p.5G expandirá las redes móviles con un mayor ancho de banda, menor latencia y la capacidad de proveer conectividad de forma masiva y sin fallos. Los usuarios de servicios multimedia esperan una experiencia de reproducción multimedia fluida que se adapte de forma dinámica a los intereses del usuario y a su contexto de movilidad. Sin embargo, la red, adoptando una posición neutral, no ayuda a fortalecer los parámetros que inciden en la calidad de experiencia. En consecuencia, las soluciones diseñadas para realizar un envío de tráfico multimedia de forma dinámica y eficiente cobran un especial interés. Para mejorar la calidad de la experiencia de servicios multimedia en entornos 5G la investigación llevada a cabo en esta tesis ha diseñado un sistema múltiple, basado en cuatro contribuciones.El primer mecanismo, SaW, crea una granja elástica de recursos de computación que ejecutan tareas de análisis multimedia. Los resultados confirman la competitividad de este enfoque respecto a granjas de servidores. El segundo mecanismo, LAMB-DASH, elige la calidad en el reproductor multimedia con un diseño que requiere una baja complejidad de procesamiento. Las pruebas concluyen su habilidad para mejorar la estabilidad, consistencia y uniformidad de la calidad de experiencia entre los clientes que comparten una celda de red. El tercer mecanismo, MEC4FAIR, explota las capacidades 5G de analizar métricas del envío de los diferentes flujos. Los resultados muestran cómo habilita al servicio a coordinar a los diferentes clientes en la celda para mejorar la calidad del servicio. El cuarto mecanismo, CogNet, sirve para provisionar recursos de red y configurar una topología capaz de conmutar una demanda estimada y garantizar unas cotas de calidad del servicio. En este caso, los resultados arrojan una mayor precisión cuando la demanda de un servicio es mayor