An innovative machine learning-based scheduling solution for improving live UHD video streaming quality in highly dynamic network environments

The latest advances in terms of network technologies open up new opportunities for high-end applications, including using the next generation video streaming technologies. As mobile devices become more affordable and powerful, an increasing range of rich media applications could offer a highly realistic and immersive experience to mobile users. However, this comes at the cost of very stringent Quality of Service (QoS) requirements, putting significant pressure on the underlying networks. In order to accommodate these new rich media applications and overcome their associated challenges, this paper proposes an innovative Machine Learning-based scheduling solution which supports increased quality for live omnidirectional (360◦) video streaming. The proposed solution is deployed in a highly dy-namic Unmanned Aerial Vehicle (UAV)-based environment to support immersive live omnidirectional video streaming to mobile users. The effectiveness of the proposed method is demonstrated through simulations and compared against three state-of-the-art scheduling solutions, such as: Static Prioritization (SP), Required Activity Detection Scheduler (RADS) and Frame Level Scheduler (FLS). The results show that the proposed solution outperforms the other schemes involved in terms of PSNR, throughput and packet loss rate

PRAM: Penalized Resource Allocation Method for Video Services

The human visual system response to picture quality degradation due to packet loss is very different from the responses of objective quality measures. While video quality due to packet loss may be impaired by at most for one Group of Pictures (GOP), its subjective quality degradation may last for several GOPs. This has a great impact on resource allocation strategies, which normally make decisions on instantaneous conditions of multiplexing buffer. This is because, when the perceptual impact of degraded video quality is much longer than its objective degradation period, any assigned resources to the degraded flow is wasted. This paper, through both simulations and analysis shows that, during resource allocation, if the quality of a video stream is significantly degraded, it is better to penalize this degraded flow from getting its full bandwidth share and instead assign the remaining share to other flows preventing them from undergoing quality degradation

Software-Defined Networks for Resource Allocation in Cloud Computing: A Survey

Cloud computing has a shared set of resources, including physical servers, networks, storage, and user applications. Resource allocation is a critical issue for cloud computing, especially in Infrastructure-as-a-Service (IaaS). The decision-making process in the cloud computing network is non-trivial as it is handled by switches and routers. Moreover, the network concept drifts resulting from changing user demands are among the problems affecting cloud computing. The cloud data center needs agile and elastic network control functions with control of computing resources to ensure proper virtual machine (VM) operations, traffic performance, and energy conservation. Software-Defined Network (SDN) proffers new opportunities to blueprint resource management to handle cloud services allocation while dynamically updating traffic requirements of running VMs. The inclusion of an SDN for managing the infrastructure in a cloud data center better empowers cloud computing, making it easier to allocate resources. In this survey, we discuss and survey resource allocation in cloud computing based on SDN. It is noted that various related studies did not contain all the required requirements. This study is intended to enhance resource allocation mechanisms that involve both cloud computing and SDN domains. Consequently, we analyze resource allocation mechanisms utilized by various researchers; we categorize and evaluate them based on the measured parameters and the problems presented. This survey also contributes to a better understanding of the core of current research that will allow researchers to obtain further information about the possible cloud computing strategies relevant to IaaS resource allocation

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

Power aware resource allocation and virtualization algorithms for 5G core networks

Most of the algorithms that solved the resource allocation problem, used to apply greedy algorithms to select the physical nodes and shortest paths to select the physical edges, without sufficient coordination between selecting the physical nodes and edges. This lack of coordination may degrade the overall acceptance ratios and network performance as whole, in addition, that may include non-necessary physical resources, which will consume more power and computational processing capacities, as well as cause more delays. Therefore, the main objective of this PhD thesis is to develop power aware resource allocation and virtualization algorithms for 5G core networks, which will be achieved through developing a virtualization resource allocation technique to perform virtual nodes and edges allocations in full coordination, and on the least physical resources. The algorithms will be general and solve the resource allocation problem for virtual network embedding and network function virtualization frameworks, while minimizing the total consumed power in the physical network, and consider end-to-end delay and migration as new optional features. This thesis suggested to solve the power aware resource allocation problem through brand new algorithms adopting a new technique called segmentation, which fully coordinates allocating the virtual nodes and edges together, and guarantees to use the very least physical resources to minimize the total power consumption, through consolidating the virtual machines into least number of nodes as much as possible. The proposed algorithms, solves virtual network embedding problem for off-line and on-line scenarios, and solves resource allocations for network function virtualization environment for off-line, on-line, and migration scenarios. The evaluations of the proposed off-line virtual network embedding algorithm, PaCoVNE, showed that it managed to save physical network power consumption by 57% in average, and the on-line algorithm, oPaCoVNE, managed to minimize the average power consumption in the physical network by 24% in average. Regarding allocation times of PaCoVNE and oPaCoVNE, they were in the ranges of 20-40 ms. For network function virtualization environment, the evaluations of the proposed offline NFV power aware algorithm, PaNFV, showed that on average it had lower total costs and lower migration cost by 32% and 65:5% respectively, compared to the state-of-art algorithms, while the on-line algorithm, oPaNFV, managed to allocate the Network Services in average times of 60 ms, and it had very negligible migrations. Nevertheless, this thesis suggests that future enhancements for the proposed algorithms need to be focused around modifying the proposed segmentation technique to solve the resource allocation problem for multiple paths, in addition to consider power aware network slicing, especially for mobile edge computing, and modify the algorithms for application aware resource allocations for very large scale networks. Moreover, future work can modify the segmentation technique and the proposed algorithms, by integrating machine learning techniques for smart traffic and optimal paths prediction, as well as applying machine learning for better energy efficiency, faster load balancing, much accurate resource allocations based on verity of quality of service metrics.La mayoría de los algoritmos que resolvieron el problema de asignación de recursos, se utilizaron para aplicar algoritmos codiciosos para seleccionar los nodos físicos y las rutas más cortas para seleccionar los bordes físicos, sin una coordinación suficiente entre la selección de los nodos físicos y los bordes. Esta falta de coordinación puede degradar los índices de aceptación generales y el rendimiento de la red en su totalidad, además, que puede incluir recursos físicos no necesarios, que consumirán más potencia y capacidades de procesamiento computacional, además de causar más retrasos. Por lo tanto, el objetivo principal de esta tesis doctoral es desarrollar algoritmos de virtualización y asignación de recursos para las redes centrales 5G, que se lograrán mediante el desarrollo de una técnica de asignación de recursos de virtualización para realizar nodos virtuales y asignaciones de bordes en total coordinación, y al menos recursos físicos. Los algoritmos serán generales y resolverán el problema de asignación de recursos para la integración de redes virtuales y los marcos de virtualización de funciones de red, al tiempo que minimizan la potencia total consumida en la red física y consideran el retraso y la migración de extremo a extremo como nuevas características opcionales. Esta tesis sugirió resolver el problema de la asignación de recursos conscientes de la potencia a través de nuevos algoritmos que adoptan una nueva técnica llamada segmentación, que coordina completamente la asignación de los nodos virtuales y los bordes, y garantiza el uso de los recursos físicos mínimos para minimizar el consumo total de energía, a través de consolidar las máquinas virtuales en el menor número de nodos tanto como sea posible. Los algoritmos propuestos solucionan el problema de integración de la red virtual para los escenarios sin conexión y en línea, y resuelve las asignaciones de recursos para el entorno de virtualización de la función de red para los escenarios sin conexión, en línea y de migración. Las evaluaciones del algoritmo de integración de red virtual sin conexión propuesto, PaCoVNE, mostraron que logró ahorrar el consumo de energía de la red física en un 57% en promedio, y el algoritmo en línea, oPaCoVNE, logró minimizar el consumo de energía promedio en la red física en un 24% en promedio. Con respecto a los tiempos de asignación de PaCoVNE y oPaCoVNE, estuvieron en los rangos de 20-40 ms. Para el entorno de virtualización de la función de red, las evaluaciones del algoritmo consciente de la potencia NFV sin conexión propuesto, PaNFV, mostraron que, en promedio, tenía menores costos totales y menores costos de migración en un 32% y 65: 5% respectivamente, en comparación con el estado de la técnica. Los algoritmos, mientras que el algoritmo en línea, oPaNFV, logró asignar los Servicios de Red en tiempos promedio de 60 ms, y tuvo migraciones muy insignificantes. Sin embargo, esta tesis sugiere que las futuras mejoras para los algoritmos propuestos deben centrarse en modificar la técnica de segmentación propuesta para resolver el problema de asignación de recursos para múltiples rutas, además de considerar el corte de la red que requiere energía, especialmente para la computación de borde móvil, y modificar el Algoritmos para asignaciones de recursos conscientes de la aplicación para redes de gran escala. Además, el trabajo futuro puede modificar la técnica de segmentación y los algoritmos propuestos, mediante la integración de técnicas de aprendizaje automático para el tráfico inteligente y la predicción de rutas óptimas, así como la aplicación del aprendizaje automático para una mejor eficiencia energética, un equilibrio de carga más rápido, asignaciones de recursos mucho más precisas basadas en la veracidad de Métricas de calidad de servicio

Modelo de correlación QoS-QoE en un ambiente de aprovisionamiento de servicio de telecomunicaciones OTT-Telco

ANTECEDENTES El aprovisionamiento de la Calidad de la Experiencia (QoE) en servicios de telecomunicaciones requiere de sistemas de gestión que permitan monitorizar y controlar la QoE de los usuarios luego de consumir diferentes servicios de internet provistos sobre la red del operador. En efecto, el consumo elevado de datos por parte de los usuarios requiere, a nivel de gestión de la red, la asignación de recursos suficientes para el correcto funcionamiento de los servicios. En particular, la configuración de la Calidad del Servicio (QoS) ofrecida por el operador dentro de su dominio de operación se torna fundamental para proveer un tratamiento apropiado del tráfico, permitiendo que la percepción de la calidad del servicio por parte de los usuarios finales pueda mantenerse dentro del umbral de tolerancia de acuerdo con las políticas establecidas por la compañía de telecomunicaciones (Telco). En consecuencia, un modelo de correlación QoS-QoE es clave en el aprovisionamiento de servicios de internet sobre la infraestructura del operador de telecomunicaciones. OBJETIVOS La presente tesis de doctorado se centra en proponer un modelo de correlación QoS-QoE en un ambiente de aprovisionamiento de servicios de telecomunicaciones OTT-Telco. Para ello, cinco acciones generales deben llevarse a cabo; a saber: () caracterizar los parámetros de QoS que mayor efecto tienen en la degradación de servicios OTT. () determinar las características, condiciones, parámetros y medidas de QoE en la prestación de un servicio OTT. () establecer las condiciones y restricciones de prestación de un servicio OTT en la infraestructura de una Telco que mantenga una buena relación QoS-QoE. () desarrollar un mecanismo de estimación o predicción de QoE con base en los factores de influencia de QoS que afectan la prestación de un servicio OTT. () evaluar experimentalmente el modelo de correlación QoE-QoS. MÉTODOS Para el cumplimiento de los objetivos, se definió un modelo integrado por un macro-componente Conceptualización y otro Operacional. El macro-componente Conceptualización está orientado por el referente metodológico para la construcción de marcos conceptuales de Jabareen, y el macro-componente Operacional está alineado con las fases definidas para el desarrollo de proyectos de minería de datos, CRISP-DM. Adicionalmente, se emplearon diseños de comprobación para los algoritmos, con el fin de comprobar la validez del modelo de estimación basado en algoritmos de aprendizaje automático; es decir, el modelo de estimación fue evaluado a partir de un diseño de comprobación donde se definen, para cada uno de los algoritmos, los parámetros iniciales de operación, las configuraciones de las diferentes pruebas, y las métricas usadas para evaluar su desempeño. RESULTADOS Los resultados más importantes alcanzados son los siguientes: un mapa estratégico del estado de la ciencia en el aprovisionamiento de la QoE para servicios OTT, una conceptualización de los perfiles del modelo de correlación, un modelo matemático para la valoración de la QoE de acuerdo con el comportamiento de consumo de los usuarios, un conjunto de datos de tráfico etiquetado que relaciona el comportamiento de la red con la percepción de la calidad de los usuarios, y un modelo de estimación de la QoE de los usuarios a partir del comportamiento de tráfico de la red. CONCLUSIONES El modelo de correlación QoS-QoE puede ser empleado en sistemas gestión de la QoE donde se requiere por parte de la Telco un diagnóstico y monitorización más objetiva de la percepción de la calidad del servicio por parte de sus usuarios dentro su red de aprovisionamiento. De igual manera, el empleo de parámetros adicionales de contexto de usuario enriquecería los sistemas de gestión de la QoE en el aprovisionamiento de servicios OTT.BACKGROUND Quality of Experience (QoE) provisioning requires robust QoE-centric network and application management on Telco network for providing internet services. Indeed, traffic growth over Telco network demands resource allocation for service well performance. Particularly, Quality of Service (QoS) configuration offered by network provider operational domain becomes a key component for traffic control in a proper manner. Hence, the quality of services perceived can be managed within a tolerance threshold according to telecom operator policies. Therefore, a QoS-QoE correlational model for internet services provisioning over the telecom operator infrastructure is required. AIMS The doctoral thesis is focused on propose a correlation QoS-QoE model for provisioning telecommunications services in OTT-Telco context. To this end, five goals must be accomplishing. () To characterize QoS parameters that more impact have on OTT services performance. () To determinate QoE assumptions, features, parameters, and metrics for OTT service provisioning. () To establish the assumptions and restrictions for providing a well QoS-QoE relation in the telecom operator. () To develop an estimation model for QoE based on QoS factors in the OTT services provisioning. () To evaluate the correlation QoS-QoE model. METHODS To accomplish the aims, a model with a Conceptual and Operational macro-component was structured. The Conceptual macro-component is based on the principles for building conceptual frameworks by Jabareen, and an Operational macro-component aligned with data mining project development phases, CRISP-DM. Furthermore, test bed design was structured to validate the estimation model base on machine learning algorithms; namely, algorithms initial parameters, some tests setup, and regression metrics were determined on a test bed for validate the performance of the estimation model proposed RESULTS The most relevant results achieved are the following: a strategic science map in the QoE provisioning for OTT services, three conceptual profiles as part of the correlation QoS-QoE model, a mathematical model for QoE assessment according to user consumption behavior, a label traffic dataset that relates the traffic network with quality of services perception, and estimation QoE model for users based on traffic flows. CONCLUSIONS The QoS-QoE correlational model can be applied in QoE-Driven application and network management in which an objective controlling and monitoring of quality of services perception by users is required. Moreover, additional user context parameters could be taking account for improving the QoE management systems in OTT services provisioning.Programa de Doctorado en Ciencia y Tecnología Informática por la Universidad Carlos III de MadridPresidente: Jesús García Herrero.- Secretario: José Armando Ordóñez Córdoba.- Vocal: Juan Carlos Cuéllar Quiñóne