Gerência ativa de filas para melhoria da qualidade na transmissão de vídeo adaptativo

Orientador: Dr. Carlos Marcelo PedrosoDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa : Curitiba, 23/08/2019Inclui referências: p. 66-70Área de concentração: Telecomunicações - Sistemas de ComunicaçãoResumo: O conteúdo de vídeo muito em breve representará 82% do tráfego mundial. Quando fluxos de vídeo concorrem por recursos de largura de banda no mesmo enlace, pode ocorrer o congestionamento, que por consequência provoca o aumento do atraso médio, jitter e taxa de perda de pacotes, impactando diretamente na qualidade de vídeo percebida pelo usuário. A ampliação superestimada da capacidade de armazenamento (buffers) de pacotes nos roteadores pode provocar o fenômeno conhecido por bufferbloat, que resulta em efeitos indesejados para o tráfego de vídeo ao vivo, devido ao aumento significativo da latência. Soluções de transmissão de vídeo adaptativo buscam minimizar os efeitos negativos do congestionamento através de diferentes representações do conteúdo em qualidades distintas. O DASH (Dynamic Adaptive Streaming Over HTTP) possibilita a transmissão de forma adaptativa e dinâmica, através da flexibilidade de transferências consecutivas de segmentos de vídeo de curta duração em diferentes qualidades, selecionando a melhor qualidade conforme condições instantâneas da rede. AQM (Active Queue Management) constitui uma solução complementar para o controle de congestionamento na camada de rede através de técnicas eficientes para gerência das filas de pacotes nos roteadores. Métodos AQM atuam de forma preventiva por meio do envio de informações para as fontes geradoras de tráfego sobre a iminência de um congestionamento na rede. O presente trabalho apresenta uma proposta de método AQM que realiza descartes aleatórios, monitorando o tempo de permanência dos pacotes na fila, com o objetivo de melhorar a qualidade na transmissão de conteúdo de vídeo ao vivo. A eficiência do método proposto é demonstrada a partir de simulações computacionais utilizando transmissão real de vídeo DASH com conteúdo H.264/AVC (Advanced Video Coding). A transmissão dos fluxos ocorre através de servidor e cliente real, sobre uma rede IP implementada no simulador NS-3. O fluxo DASH compete por recursos com outros fluxos no mesmo enlace de gargalo provocando descartes de pacotes na fila do roteador principal. O nível de utilização do encale principal é intensificado gradativamente buscando reproduzir os efeitos do congestionamento. O método AQM é implementado na fila do roteador principal, sendo avaliado em comparação à outros métodos conhecidos. A avaliação da qualidade é realizada através do cálculo do PSNR (Peak Signal Noise Ratio) médio do vídeo recebido em comparação com o vídeo original, demonstrando a qualidade percebida pelo usuário em função do nível de utilização do enlace principal. Os resultados também avaliam o atraso médio e o jitter dos fluxos. Nos cenários simulados, na medida em que o congestionamento na rede se agrava, o método proposto resulta em maior PSNR, menor atraso médio e menor jitter, em comparação aos outros métodos avaliados. Palavras-chave: AQM, Multimídia, Video Streaming, DASH.Abstract: Video content will soon represent 82% of global traffic. When video streams compete for bandwidth resources on the same link, congestion that consequently causes the increase of the average delay, jitter and rate of loss of packages, which directly impacts the quality of video perceived by the user. Overestimated packet buffer overflow on routers can cause the phenomenon known as bufferbloat that results in undesired effects for live video traffic due to the significant increase in latency. Adaptive video transmission solutions seek to minimize the negative effects of congestion through different representations of content in distinct qualities and may vary during transmission according to instant network conditions. The Dynamic Adaptive Streaming Over HTTP (DASH) enables the transmission of adaptive and dynamic, through the flexibility of consecutive transfers of short video segments with different qualities available. AQM (Active Queue Management) is a complementary solution for congestion control at the network layer, providing more efficient techniques for managing packet queues in the buffer space of the routers. AQM methods act in a preventive way by sending information to the traffic generating sources about the imminence of a congestion in the network. The present work presents a proposal of AQM method that performs random discarding, monitoring the queue time of the packages in order to improve the quality in the transmission of live video content. The efficiency of the proposed method is demonstrated from computational simulations using real DASH video transmission and H.264 / AVC (Advanced Video Coding) video content. The transmission of live streams occurs through server and actual client, over an IP network implemented in the NS-3 simulator. The DASH stream competes for resources with other streams on the same bottleneck link causing packet drops in the main router queue. The level of utilization of the main enclosure is intensified gradually to reproduce the effects congestion on the bottleneck link. The AQM method is implemented in the router queue compared to other known methods. Quality evaluation is performed by calculating the average Peak Signal Noise Ratio (PSNR) of the video received at comparison with the original video, demonstrating the quality perceived by the user in function of the level of use of the main link. The results also assess the average delay and jitter of flows. In the simulated scenarios, as link utilization increases, the proposed AQM method presented better average PSNR, lower delay and jitter, compared with other evaluated methods. Keywords: AQM, Multimedia, Video Streaming, DASH

Um novo método de gerência ativa de filas para fluxos DASH ao vivo

Orientador: Prof. Dr. Carlos Marcelo PedrosoTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa : Curitiba, 07/03/2022Inclui referências: p. 93-102Área de concentração: TelecomunicaçõesResumo: A transmissão de fluxos de vídeo tornou-se popular na Internet. Fluxos de vídeo de eventos ao vivo possuem exigências ainda mais restritas quando comparado a transmissão de vídeos sob demanda, sendo mais sensíveis ao atraso, jitter e descarte de pacotes. Minimizar o impacto desses parâmetros é fundamental para manter a qualidade dos vídeos em níveis satisfatórios. A transmissão de fluxos de vídeo de modo dinâmico e adaptativo (DASH, Dynamic Adaptative Streaming over HTTP) é uma das tecnologias mais populares para transmissão de vídeo ao vivo e também de vídeo sob demanda (VoD, Video on Demand), permitindo a transmissão de fluxos adaptativos de acordo com a largura de banda disponível. No DASH, o cliente é responsável por iniciar, gerenciar e manter a conexão com o servidor. A fim de manter a reprodução contínua do vídeo, as aplicações VoD comumente utilizam grandes buffers de recepção. Porém, em transmissões ao vivo, o uso grandes buffers não são permitidos devido ao aumento significativo do atraso. Assim, congestionamentos na rede tendem a degradar a qualidade do vídeo. Os gerenciadores ativos de fila (AQM, Active Queue Management) surgem como alternativa para controlar congestionamentos nas filas dos roteadores, fazendo com que as fontes de tráfego TCP reduzam suas taxas de transmissão. Como consequência, o cliente DASH tende a diminuir a qualidade do segmento do vídeo como forma de reagir ao congestionamento. Segmentos de menor qualidade possuem menor tamanho em bytes e, consequentemente necessitam de menos tempo para serem transmitidos na fila, diminuindo o congestionamento. Nesta tese, dois novos algoritmos de AQMs são propostos. Ambos utilizam as redes neurais LSTM (Long Short Term Memory) para realizar a previsão do atraso na fila, antecipando a ocorrência de futuros congestionamentos. Isto faz com que o cliente DASH diminua a qualidade do segmento, evitando congelamentos da imagem e pausas na reprodução. Considerando o cenário de trabalho e estudo remoto imposto pela COVID-19, os algoritmos propostos destacam-se por melhorar a qualidade de vídeo conferências ao vivo. A avaliação de desempenho dos recentes algoritmos AQMs, para transmissão DASH de vídeo ao vivo, é realizada. Os resultados mostram que os métodos propostos superam os demais AQMs testados, principalmente quando o enlace da rede encontra-se muito congestionado. Os AQMs propostos melhoram a qualidade do vídeo em termos da relação sinal-ruído de pico, da similaridade estrutural e da quantidade e duração de interrupções na imagem.Abstract: Video streaming currently dominates global Internet traffic. Live video streaming imposes even more strict requirements than video-on-demand (VoD), being more sensitive to delay, jitter, and packet loss. Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) is the most popular technology for live streaming and VoD, and has been massively deployed on the Internet. In DASH, the client probes the network path and adapts the video quality according to instantaneous bandwidth fluctuations. Therefore, DASH is an over-the-top application using unmanaged networks to distribute content with the best possible quality. In order to maintain a seamless playback, VoD applications commonly use large reception buffers. However, the use of large buffers in live streaming services is not allowed because of the induced delay. Hence, network congestion could decrease the user-perceived video quality. Active Queue Management (AQM) arises as an alternative to control the congestion in router’s queue, pressing the TCP traffic sources to reduce their transmission rate in case of incipient congestion. As a consequence, DASH client decreases the quality of the streamed video segment. In this thesis, we evaluate the performance of recent AQM strategies for real-time adaptive video streaming and propose two new AQM algorithms using Long Short Term Memory (LSTM) neural networks to improve the user-perceived video quality. The LSTM forecasts the trend of queue delay to allow earlier packet discard in order to avoid the network congestion. This, in turn, presses the DASH clients to decrease the video quality to avoid freezing in live streaming. Considering the remote work and study scenarios imposed by COVID-19, the proposed methods improve the video quality in live video conferences. The results show that the proposed methods outperform the competing AQM algorithms, mainly in scenarios of congested networks. The proposed AQMs improve the video quality in terms of average peak signal-to-noise ratio, structural similarity and the duration of video freezing