2,609 research outputs found
Improving mobile video quality through predictive channel quality based buffering
Frequent variations in throughput make mobile networks a challenging environment for video streaming. Current video players deal with those variations by matching video quality to network throughput. However, this adaptation strategy results in frequent changes of video resolution and bitrate, which negatively impacts the users' streaming experience. Alternatively, keeping the video quality constant would improve the experience, but puts additional demand on the network. Downloading high quality content when channel quality is low requires additional resources, because data transfer efficiency is linked to channel quality. In this paper, we present a predictive Channel Quality based Buffering Strategy (CQBS) that lets the video buffer grow when channel quality is good, and relies on this buffer when channel quality decreases. Our strategy is the outcome of a Markov Decision Process. The underlying Markov chain is conditioned on 377 real-world LTE channel quality traces that we have collected using an Android mobile application. With our strategy, mobile network providers can deliver constant quality video streams, using less network resources
Energy-efficient wireless communication
In this chapter we present an energy-efficient highly adaptive network interface architecture and a novel data link layer protocol for wireless networks that provides Quality of Service (QoS) support for diverse traffic types. Due to the dynamic nature of wireless networks, adaptations in bandwidth scheduling and error control are necessary to achieve energy efficiency and an acceptable quality of service. In our approach we apply adaptability through all layers of the protocol stack, and provide feedback to the applications. In this way the applications can adapt the data streams, and the network protocols can adapt the communication parameters
Identifying and diagnosing video streaming performance issues
On-line video streaming is an ever evolving ecosystem of services and technologies, where content providers are on a constant race to satisfy the users' demand for richer content and higher bitrate streams, updated set of features and cross-platform compatibility. At the same time, network operators are required to ensure that the requested video streams are delivered through the network with a satisfactory quality in accordance with the existing Service Level Agreements (SLA).
However, tracking and maintaining satisfactory video Quality of Experience (QoE) has become a greater challenge for operators than ever before. With the growing popularity of content engagement on handheld devices and over wireless connections, new points-of-failure have added to the list of failures that can affect the video quality. Moreover, the adoption of end-to-end encryption by major streaming services has rendered previously used QoE diagnosis methods obsolete.
In this thesis, we identify the current challenges in identifying and diagnosing video streaming issues and we propose novel approaches in order to address them. More specifically, the thesis initially presents methods and tools to identify a wide array of QoE problems and the severity with which they affect the users' experience. The next part of the thesis deals with the investigation of methods to locate under-performing parts of the network that lead to drop of the delivered quality of a service.
In this context, we propose a data-driven methodology for detecting the under performing areas of cellular network with sub-optimal Quality of Service (QoS) and video QoE. Moreover, we develop and evaluate a multi-vantage point framework that is capable of diagnosing the underlying faults that cause the disruption of the user's experience. The last part of this work, further explores the detection of network performance anomalies and introduces a novel method for detecting such issues using contextual information. This approach provides higher accuracy when detecting network faults in the presence of high variation and can benefit providers to perform early detection of anomalies before they result in QoE issues.La distribuciĂłn de vĂdeo online es un ecosistema de servicios y tecnologĂas, donde los proveedores de contenidos se encuentran en una carrera continua para satisfacer las demandas crecientes de los usuarios de más riqueza de contenido, velocidad de transmisiĂłn, funcionalidad y compatibilidad entre diferentes plataformas. Asimismo, los operadores de red deben asegurar que los contenidos demandados son entregados a travĂ©s de la red con una calidad satisfactoria segĂşn los acuerdos existentes de nivel de servicio (en inglĂ©s Service Level Agreement o SLA). Sin embargo, la monitorizaciĂłn y el mantenimiento de un nivel satisfactorio de la calidad de experiencia (en inglĂ©s Quality of Experience o QoE) del vĂdeo online se ha convertido en un reto mayor que nunca para los operadores. Dada la creciente popularidad del consumo de contenido con dispositivos mĂłviles y a travĂ©s de redes inalámbricas, han aparecido nuevos puntos de fallo que se han añadido a la lista de problemas que pueden afectar a la calidad del vĂdeo transmitido. Adicionalmente, la adopciĂłn de sistemas de encriptaciĂłn extremo a extremo, por parte de los servicios más importantes de distribuciĂłn de vĂdeo online, ha dejado obsoletos los mĂ©todos existentes de diagnĂłstico de la QoE. En esta tesis se identifican los retos actuales en la identificaciĂłn y diagnĂłstico de los problemas de transmisiĂłn de vĂdeo online, y se proponen nuevas soluciones para abordar estos problemas. Más concretamente, inicialmente la tesis presenta mĂ©todos y herramientas para identificar un conjunto amplio de problemas de QoE y la severidad con los que estos afectan a la experiencia de los usuarios. La siguiente parte de la tesis investiga mĂ©todos para localizar partes de la red con un rendimiento bajo que resultan en una disminuciĂłn de la calidad del servicio ofrecido. En este contexto, se propone una metodologĂa basada en el análisis de datos para detectar áreas de la red mĂłvil que ofrecen un nivel subĂłptimo de calidad de servicio (en inglĂ©s Quality of Service o QoS) y QoE. Además, se desarrolla y se evalĂşa una soluciĂłn basada en mĂşltiples puntos de medida que es capaz de diagnosticar los problemas subyacentes que causan la alteraciĂłn de la experiencia de usuario. La Ăşltima parte de este trabajo explora adicionalmente la detecciĂłn de anomalĂas de rendimiento de la red y presenta un nuevo mĂ©todo para detectar estas situaciones utilizando informaciĂłn contextual. Este enfoque proporciona una mayor precisiĂłn en la detecciĂłn de fallos de la red en presencia de alta variabilidad y puede ayudar a los proveedores a la detecciĂłn precoz de anomalĂas antes de que se conviertan en problemas de QoE.La distribuciĂł de vĂdeo online Ă©s un ecosistema de serveis i tecnologies, on els proveĂŻdors
de continguts es troben en una cursa continua per satisfer les demandes creixents del
usuaris de més riquesa de contingut, velocitat de transmissió, funcionalitat i compatibilitat
entre diferents plataformes. A la vegada, els operadors de xarxa han d’assegurar que
els continguts demandats són entregats a través de la xarxa amb una qualitat satisfactòria
segons els acords existents de nivell de servei (en anglès Service Level Agreement o SLA).
Tanmateix, el monitoratge i el manteniment d’un nivell satisfactori de la qualitat d’experiència (en anglès Quality of Experience o QoE) del vĂdeo online ha esdevingut un repte mĂ©s gran que mai per als operadors. Donada la creixent popularitat del consum de contingut amb dispositius mòbils i a travĂ©s de xarxes sense fils, han aparegut nous punts de fallada que s’han afegit a la llista de problemes que poden afectar a la qualitat del vĂdeo transmès. Addicionalment, l’adopciĂł de sistemes d’encriptaciĂł extrem a extrem, per part dels serveis mĂ©s importants de distribuciĂł de vĂdeo online, ha deixat obsolets els mètodes existents de diagnòstic de la QoE.
En aquesta tesi s’identifiquen els reptes actuals en la identificaciĂł i diagnòstic dels problemes de transmissiĂł de vĂdeo online, i es proposen noves solucions per abordar aquests problemes. MĂ©s concretament, inicialment la tesi presenta mètodes i eines per identificar un conjunt ampli de problemes de QoE i la severitat amb la que aquests afecten a la experiència dels usuaris. La segĂĽent part de la tesi investiga mètodes per localitzar parts de la xarxa amb un rendiment baix que resulten en una disminuciĂł de la qualitat del servei ofert.
En aquest context es proposa una metodologia basada en l’anà lisi de dades per detectar
à rees de la xarxa mòbil que ofereixen un nivell subòptim de qualitat de servei (en anglès Quality of Service o QoS) i QoE. A més, es desenvolupa i s’avalua una solució basada
en múltiples punts de mesura que és capaç de diagnosticar els problemes subjacents que
causen l’alteració de l’experiència d’usuari. L’última part d’aquest treball explora addicionalment la detecció d’anomalies de rendiment de la xarxa i presenta un nou mètode per detectar aquestes situacions utilitzant informació contextual. Aquest enfoc proporciona una major precisió en la detecció de fallades de la xarxa en presencia d’alta variabilitat i pot ajudar als proveïdors a la detecció precoç d’anomalies abans de que es converteixin en problemes de QoE.Postprint (published version
- …