10 research outputs found
Caching and prefetching for efficient video services in mobile networks
Cellular networks have witnessed phenomenal traffic growth recently fueled by new high speed broadband cellular access technologies. This growth is in large part driven by the emergence of the HTTP Adaptive Streaming (HAS) as a new video delivery method. In HAS, several qualities of the same videos are made available in the network so that clients can choose the quality that best fits their bandwidth capacity. This strongly impacts the viewing pattern of the clients, their switching behavior between video qualities, and thus beyond on content delivery systems.Our first contribution consists in providing an analysis of a real HAS dataset collected in France and provided by the largest French mobile operator. Firstly, we analyze and model the viewing patterns of VoD and live streaming HAS sessions and we propose a new cache replacement strategy, named WA-LRU. WA-LRU leverages the time locality of video segments within the HAS content. We show that WA-LRU improves the cache hit-ratio mostly at the loading phase while it reduces significantly the processing overhead at the cache.In our second contribution, we analyze and model the adaptation logic between the video qualities based on empirical observations. We show that high switching behaviors lead to sub optimal caching performance, since several versions of the same content compete to be cached. In this context we investigate the benefits of a Cache Friendly HAS system (CF-DASH) which aims at improving the caching efficiency in mobile networks and to sustain the quality of experience of mobile clients. We evaluate CF-dash based on trace-driven simulations and test-bed experiments. Our validation results are promising. Simulations on real HAS traffic show that we achieve a significant gain in hit-ratio that ranges from 15% up to 50%.In the second part of this thesis, we investigate the mobile video prefetching opportunities. Online media services are reshaping the way video content is watched. People with similar interests tend to request same content. This provides enormous potential to predict which content users are interested in. Besides, mobile devices are commonly used to watch videos which popularity is largely driven by their social success. We design a system, named "Central Predictor System (CPsys)", which aims at predicting and prefetching relevant content for each mobile client. To fine tune our prefetching system, we rely on a large dataset collected from a large mobile carrier in Europe. The rationale of our prefetching strategy is first to form a graph and build implicit or explicit ties between similar users. On top of this graph, we propose the Most Popular and Most Recent (MPMR) policy to predict relevant videos for each user. We show that CPSys can achieve high performance as regards prediction correctness and network utilization efficiency. We further show that CPSys outperforms other prefetching schemes from the state of the art. At the end, we provide a proof-of-concept implementation of our prefetching system.Les reÌseaux cellulaires ont connu une croissance pheÌnomeÌnale du trafic alimenteÌe par les nouvelles technologies dâacceÌs cellulaire aÌ large bande. Cette croissance est tireÌe en grande partie par le trafic HTTP adaptatif streaming (HAS) comme une nouvelle technique de diffu- sion de contenus audiovisuel. Le principe du HAS est de rendre disponible plusieurs qualiteÌs de la meÌme videÌo en ligne et que les clients choisissent la meilleure qualiteÌ qui correspond aÌ leur bande passante. Chaque niveau dâencodage est segmenteÌ en des petits videÌos quâon appelle segments ou chunks et dont la dureÌe varie entre 2 aÌ 10 secondes. LâeÌmergence du HAS a introduit des nouvelles contraintes sur les systeÌmes de livraison des contenus videÌo en particulier sur les systeÌmes de cache. Dans cette theÌse, nous nous inteÌressons aÌ lâeÌtude de cet impact et aÌ proposer des algorithmes et des solutions qui optimisent les fonctionnaliteÌs de ces systeÌmes. Dâautre part, la consommation des contenus est fortement impacteÌe par les nouvelles technologies du Web2.0 tel que lâeÌmergence des reÌseaux sociaux. Dans cette theÌse, nous exploitons les reÌseaux sociaux afin de proposer un service de preÌchargement des contenus VoD sur terminaux mobiles. Notre solution permet lâameÌlioration de la QoE des utilisateurs et permet de bien geÌrer les ressources reÌseaux mobile.Nous listons nos contributions comme suit :Notre premieÌre contribution consiste aÌ mener une analyse deÌtailleÌe des donneÌes sur un trafic HAS reÌel collecteÌ en France et fournie par le plus grand opeÌrateur de teÌleÌphonie mobile du pays. Tout dâabord, nous analysons et modeÌlisons le comportement des clients qui demandent des contenus catch-up et live. Nous constatons que le nombre de requeÌtes par segment suit deux types de distribution : La loi log-normal pour modeÌliser les 40 premiers chunks par session de streaming, ensuite on observe une queue qui peut eÌtre modeÌliseÌ par la loi de Pareto. Cette observation suggeÌre que les clients ne consomment pas la totaliteÌ du contenu catch-up. On montre par simulation que si le cache impleÌmente des logiques de caching qui ne tiennent pas en compte les caracteÌristiques des flux HAS, sa performance diminuerait consideÌrablement.Dans ce contexte, nous proposons un nouvel algorithme de remplacement des contenus que nous appelons Workload Aware-LRU (WA-LRU). WA-LRU permet dâameÌliorer la performance des systeÌmes de cache en augmentant le Hit-Ratio en particulier pour les premiers segments et en diminuant le temps requis pour la mise aÌ jour de la liste des objets cacheÌs. En fonction de la capaciteÌ du cache et de la charge du trafic dans le reÌseau, WA-LRU estime un seuil sur le rang du segment aÌ cacher. Si le rang du chunk demandeÌ deÌpasse ce seuil, le chunk ne sera pas cacheÌ sinon il sera cacheÌ. Comme WA-LRU deÌpend de la charge du trafic dans le reÌseau, cela suppose que le seuil choisit par WA-LRU est dynamique sur la journeÌe. WA-LRU est plus agressif pendant les heures chargeÌes (i.e. il cache moins de chunks, ceux qui sont les plus demandeÌs) que pendant les heures creuses ouÌ le reÌseau est moins chargeÌ.Dans notre deuxieÌme contribution, nous eÌtudions plus en deÌtail les facteurs qui poussent les clients HAS aÌ changer de qualiteÌ lors dâune session videÌo. Nous modeÌlisons eÌgalement ce changement de qualiteÌ en se basant sur des donneÌes empiriques provenant de notre trace de trafic. Au niveau du cache, nous montrons que le changement freÌquent de qualiteÌ creÌe une compeÌtition entre les diffeÌrents profiles dâencodages. Cela reÌduit les performances du systeÌme de cache. Dans ce contexte, nous proposons Cache Friendly-DASH (CF-DASH), une impleÌmentation dâun player HAS compatible avec le standard DASH, qui assure une meilleure stabiliteÌ du player. Nous montrons aÌ travers des simulations et des expeÌrimentations que CF- DASH ameÌliore expeÌrience client et permet aussi dâatteindre un gain significatif du hit-ratio qui peut varier entre 15% aÌ 50%.Dans la deuxieÌme partie de cette theÌse, nous proposons un systeÌme de preÌchargement de contenus videÌos sur terminaux mobile. La consommation des contenus videÌo en ligne est fortement impacteÌe par les nouvelles technologies du Web2.0 et les reÌseaux sociaux. Les personnes qui partagent des inteÌreÌts similaires ont tendance aÌ demander le meÌme contenu. Cela permet de preÌdire le comportement des clients et identifier les contenus qui peuvent les inteÌresser. Par ailleurs, les smartphones et tablettes sont de plus en plus adapteÌs pour visionner des videÌos et assurer une meilleure qualiteÌ dâexpeÌrience. Dans cette theÌse, nous concevons un systeÌme quâon appelle CPSys (Central Predictor System) permettant dâidentifier les videÌos les plus pertinentes pour chaque utilisateur. Pour bien parameÌtrer notre systeÌme de preÌchargement, nous analysons des traces de trafic de type User Generated Videos (UGC). En particulier, nous analysons la populariteÌ des contenus YouTube et Facebook, ainsi que lâeÌvolution de la populariteÌ des contenus en fonction du temps. Nous observons que 10% des requeÌtes se font sur une feneÌtre de temps dâune heure apreÌs avoir mis les videÌos en ligne et 40% des requeÌtes se font sur une feneÌtre de temps de un jour. On preÌsente aussi des analyses sur le comportement des clients. On observe que la consommation des contenus videÌo varie significativement entre les clients mobiles. On distingue 2 types de clients :âą les grands consommateurs : Ils forment une minoriteÌ mais consomment plusieurs videÌos sur une journeÌe.âą lespetitsconsommateurs:IlsformentlamajoriteÌdesclientsmaisconsommentquelques videÌos par jour voir sur une peÌriode plus longue.On sâappuyant sur ces observations, notre systeÌme de preÌchargement adapte le mode de preÌ- chargement selon le profil utilisateur qui est deÌduit aÌ partir de lâhistorique de la consommation de chaque client.Dans un premier temps, CPSys creÌe un graphe regroupant les utilisateurs qui sont similaires. Le graphe peut eÌtre soit explicite (type Facebook) ou implicite qui est construit aÌ la base des techniques de colllaborative filtering deÌriveÌs des systeÌmes de recommandations. Une fois le graphe est creÌeÌ, nous proposons la politique Most Popular Most Recent (MPMR) qui permet dâinfeÌrer quel contenu doit-on preÌcharger pour chaque utilisateur. MPMR trie les videÌos candidats selon la populariteÌ locale du contenu deÌfinit comme le nombre de vues effectueÌs par les voisins les plus similaires, ensuite MPMR donne la prioriteÌ aux contenus les plus frais. Nous montrons que CPSys peut atteindre des performances eÌleveÌes par rapport aÌ dâautres techniques preÌsenteÌes dans lâeÌtat de lâart. CPSys ameÌliore la qualiteÌ de la preÌdiction et reÌduit dâune manieÌre significative le trafic reÌseau.Finalement, nous deÌveloppons une preuve de concept de notre systeÌme de preÌchargement
Caching and prefetching for efficient video services in mobile networks
Cellular networks have witnessed phenomenal traffic growth recently fueled by new high speed broadband cellular access technologies. This growth is in large part driven by the emergence of the HTTP Adaptive Streaming (HAS) as a new video delivery method. In HAS, several qualities of the same videos are made available in the network so that clients can choose the quality that best fits their bandwidth capacity. This strongly impacts the viewing pattern of the clients, their switching behavior between video qualities, and thus beyond on content delivery systems.Our first contribution consists in providing an analysis of a real HAS dataset collected in France and provided by the largest French mobile operator. Firstly, we analyze and model the viewing patterns of VoD and live streaming HAS sessions and we propose a new cache replacement strategy, named WA-LRU. WA-LRU leverages the time locality of video segments within the HAS content. We show that WA-LRU improves the cache hit-ratio mostly at the loading phase while it reduces significantly the processing overhead at the cache.In our second contribution, we analyze and model the adaptation logic between the video qualities based on empirical observations. We show that high switching behaviors lead to sub optimal caching performance, since several versions of the same content compete to be cached. In this context we investigate the benefits of a Cache Friendly HAS system (CF-DASH) which aims at improving the caching efficiency in mobile networks and to sustain the quality of experience of mobile clients. We evaluate CF-dash based on trace-driven simulations and test-bed experiments. Our validation results are promising. Simulations on real HAS traffic show that we achieve a significant gain in hit-ratio that ranges from 15% up to 50%.In the second part of this thesis, we investigate the mobile video prefetching opportunities. Online media services are reshaping the way video content is watched. People with similar interests tend to request same content. This provides enormous potential to predict which content users are interested in. Besides, mobile devices are commonly used to watch videos which popularity is largely driven by their social success. We design a system, named "Central Predictor System (CPsys)", which aims at predicting and prefetching relevant content for each mobile client. To fine tune our prefetching system, we rely on a large dataset collected from a large mobile carrier in Europe. The rationale of our prefetching strategy is first to form a graph and build implicit or explicit ties between similar users. On top of this graph, we propose the Most Popular and Most Recent (MPMR) policy to predict relevant videos for each user. We show that CPSys can achieve high performance as regards prediction correctness and network utilization efficiency. We further show that CPSys outperforms other prefetching schemes from the state of the art. At the end, we provide a proof-of-concept implementation of our prefetching system.Les reÌseaux cellulaires ont connu une croissance pheÌnomeÌnale du trafic alimenteÌe par les nouvelles technologies dâacceÌs cellulaire aÌ large bande. Cette croissance est tireÌe en grande partie par le trafic HTTP adaptatif streaming (HAS) comme une nouvelle technique de diffu- sion de contenus audiovisuel. Le principe du HAS est de rendre disponible plusieurs qualiteÌs de la meÌme videÌo en ligne et que les clients choisissent la meilleure qualiteÌ qui correspond aÌ leur bande passante. Chaque niveau dâencodage est segmenteÌ en des petits videÌos quâon appelle segments ou chunks et dont la dureÌe varie entre 2 aÌ 10 secondes. LâeÌmergence du HAS a introduit des nouvelles contraintes sur les systeÌmes de livraison des contenus videÌo en particulier sur les systeÌmes de cache. Dans cette theÌse, nous nous inteÌressons aÌ lâeÌtude de cet impact et aÌ proposer des algorithmes et des solutions qui optimisent les fonctionnaliteÌs de ces systeÌmes. Dâautre part, la consommation des contenus est fortement impacteÌe par les nouvelles technologies du Web2.0 tel que lâeÌmergence des reÌseaux sociaux. Dans cette theÌse, nous exploitons les reÌseaux sociaux afin de proposer un service de preÌchargement des contenus VoD sur terminaux mobiles. Notre solution permet lâameÌlioration de la QoE des utilisateurs et permet de bien geÌrer les ressources reÌseaux mobile.Nous listons nos contributions comme suit :Notre premieÌre contribution consiste aÌ mener une analyse deÌtailleÌe des donneÌes sur un trafic HAS reÌel collecteÌ en France et fournie par le plus grand opeÌrateur de teÌleÌphonie mobile du pays. Tout dâabord, nous analysons et modeÌlisons le comportement des clients qui demandent des contenus catch-up et live. Nous constatons que le nombre de requeÌtes par segment suit deux types de distribution : La loi log-normal pour modeÌliser les 40 premiers chunks par session de streaming, ensuite on observe une queue qui peut eÌtre modeÌliseÌ par la loi de Pareto. Cette observation suggeÌre que les clients ne consomment pas la totaliteÌ du contenu catch-up. On montre par simulation que si le cache impleÌmente des logiques de caching qui ne tiennent pas en compte les caracteÌristiques des flux HAS, sa performance diminuerait consideÌrablement.Dans ce contexte, nous proposons un nouvel algorithme de remplacement des contenus que nous appelons Workload Aware-LRU (WA-LRU). WA-LRU permet dâameÌliorer la performance des systeÌmes de cache en augmentant le Hit-Ratio en particulier pour les premiers segments et en diminuant le temps requis pour la mise aÌ jour de la liste des objets cacheÌs. En fonction de la capaciteÌ du cache et de la charge du trafic dans le reÌseau, WA-LRU estime un seuil sur le rang du segment aÌ cacher. Si le rang du chunk demandeÌ deÌpasse ce seuil, le chunk ne sera pas cacheÌ sinon il sera cacheÌ. Comme WA-LRU deÌpend de la charge du trafic dans le reÌseau, cela suppose que le seuil choisit par WA-LRU est dynamique sur la journeÌe. WA-LRU est plus agressif pendant les heures chargeÌes (i.e. il cache moins de chunks, ceux qui sont les plus demandeÌs) que pendant les heures creuses ouÌ le reÌseau est moins chargeÌ.Dans notre deuxieÌme contribution, nous eÌtudions plus en deÌtail les facteurs qui poussent les clients HAS aÌ changer de qualiteÌ lors dâune session videÌo. Nous modeÌlisons eÌgalement ce changement de qualiteÌ en se basant sur des donneÌes empiriques provenant de notre trace de trafic. Au niveau du cache, nous montrons que le changement freÌquent de qualiteÌ creÌe une compeÌtition entre les diffeÌrents profiles dâencodages. Cela reÌduit les performances du systeÌme de cache. Dans ce contexte, nous proposons Cache Friendly-DASH (CF-DASH), une impleÌmentation dâun player HAS compatible avec le standard DASH, qui assure une meilleure stabiliteÌ du player. Nous montrons aÌ travers des simulations et des expeÌrimentations que CF- DASH ameÌliore expeÌrience client et permet aussi dâatteindre un gain significatif du hit-ratio qui peut varier entre 15% aÌ 50%.Dans la deuxieÌme partie de cette theÌse, nous proposons un systeÌme de preÌchargement de contenus videÌos sur terminaux mobile. La consommation des contenus videÌo en ligne est fortement impacteÌe par les nouvelles technologies du Web2.0 et les reÌseaux sociaux. Les personnes qui partagent des inteÌreÌts similaires ont tendance aÌ demander le meÌme contenu. Cela permet de preÌdire le comportement des clients et identifier les contenus qui peuvent les inteÌresser. Par ailleurs, les smartphones et tablettes sont de plus en plus adapteÌs pour visionner des videÌos et assurer une meilleure qualiteÌ dâexpeÌrience. Dans cette theÌse, nous concevons un systeÌme quâon appelle CPSys (Central Predictor System) permettant dâidentifier les videÌos les plus pertinentes pour chaque utilisateur. Pour bien parameÌtrer notre systeÌme de preÌchargement, nous analysons des traces de trafic de type User Generated Videos (UGC). En particulier, nous analysons la populariteÌ des contenus YouTube et Facebook, ainsi que lâeÌvolution de la populariteÌ des contenus en fonction du temps. Nous observons que 10% des requeÌtes se font sur une feneÌtre de temps dâune heure apreÌs avoir mis les videÌos en ligne et 40% des requeÌtes se font sur une feneÌtre de temps de un jour. On preÌsente aussi des analyses sur le comportement des clients. On observe que la consommation des contenus videÌo varie significativement entre les clients mobiles. On distingue 2 types de clients :âą les grands consommateurs : Ils forment une minoriteÌ mais consomment plusieurs videÌos sur une journeÌe.âą lespetitsconsommateurs:IlsformentlamajoriteÌdesclientsmaisconsommentquelques videÌos par jour voir sur une peÌriode plus longue.On sâappuyant sur ces observations, notre systeÌme de preÌchargement adapte le mode de preÌ- chargement selon le profil utilisateur qui est deÌduit aÌ partir de lâhistorique de la consommation de chaque client.Dans un premier temps, CPSys creÌe un graphe regroupant les utilisateurs qui sont similaires. Le graphe peut eÌtre soit explicite (type Facebook) ou implicite qui est construit aÌ la base des techniques de colllaborative filtering deÌriveÌs des systeÌmes de recommandations. Une fois le graphe est creÌeÌ, nous proposons la politique Most Popular Most Recent (MPMR) qui permet dâinfeÌrer quel contenu doit-on preÌcharger pour chaque utilisateur. MPMR trie les videÌos candidats selon la populariteÌ locale du contenu deÌfinit comme le nombre de vues effectueÌs par les voisins les plus similaires, ensuite MPMR donne la prioriteÌ aux contenus les plus frais. Nous montrons que CPSys peut atteindre des performances eÌleveÌes par rapport aÌ dâautres techniques preÌsenteÌes dans lâeÌtat de lâart. CPSys ameÌliore la qualiteÌ de la preÌdiction et reÌduit dâune manieÌre significative le trafic reÌseau.Finalement, nous deÌveloppons une preuve de concept de notre systeÌme de preÌchargement
Caching et prefetching pour une livraison plus efficace des contenus vidéo dans les réseaux mobiles
Les rĂ©seaux cellulaires ont connu une croissance phĂ©nomĂ©nale du trafic alimentĂ©e par les nouvelles technologies d'accĂšs cellulaire. Cette croissance est en grande partie tirĂ©e par l'Ă©mergence du trafic HTTP adaptatif streaming (HAS) comme une nouvelle technologie de diffusion des contenus vidĂ©o. Le principe du HAS est de rendre disponible plusieurs qualitĂ©s de la mĂȘme vidĂ©o en ligne et que les clients choisissent la meilleure qualitĂ© qui correspond Ă leur bande passante. Chaque niveau d'encodage est segmentĂ© en des chunks, qui dont la durĂ©e varie de 2 Ă 10 secondes. L'Ă©mergence du HAS a introduit des nouvelles contraintes sur les systĂšmes de livraison des contenus vidĂ©o en particulier sur les systĂšmes de caches. Dans ce contexte, nous menons une analyse dĂ©taillĂ©e des donnĂ©es du trafic HAS collectĂ© en France et fournie par le plus grand opĂ©rateur de tĂ©lĂ©phonie mobile du pays. Tout d'abord, nous analysons et modĂ©lisons le comportement des clients qui demandent des contenus VoD et live. Ces analyses nous ont permis d'identifier les facteurs qui impactent la performance des systĂšmes de cache et de proposer un nouveau algorithme de remplacement de contenus qu'on appelle WA-LRU. WA-LRU exploite la localitĂ© temporelle des chunks dans le contenu et la connaissance de la charge du trafic dans le rĂ©seau afin d'amĂ©liorer la performance du cache. Ensuite, nous analysons et modĂ©lisons la logique d'adaptation entre les qualitĂ©s vidĂ©o basĂ©s sur des observations empiriques. Nous montrons que le changement frĂ©quent entre les encodages rĂ©duit considĂ©rablement la performance des systĂšmes de cache. Dans ce contexte, nous prĂ©sentons CF-DASH une implĂ©mentation libre d'un player DASH qui vise Ă rĂ©duire les changements frĂ©quents entre qualitĂ©s, assure une bonne QoE des clients et amĂ©liore la performance des systĂšmes de caches. La deuxiĂšme partie de la thĂšse est dĂ©diĂ© Ă la conception, simulation et implĂ©mentation d'une solution de prĂ©chargement des contenus vidĂ©o sur terminaux mobiles. Nous concevons un systĂšme que nous appelons «Central Predictor System (CPsys)" qui prĂ©dit le comportement des clients mobiles et leurs consommations des vidĂ©os. Nous Ă©valuons CPSys avec des traces de trafic rĂ©el. Enfin, nous dĂ©veloppons une preuve de concept de notre solution de prĂ©chargement.Recently, cellular networks have witnessed a phenomenal growth of traffic fueled by new high speed broadband cellular access technologies. This growth is in large part driven by the emergence of the HTTP Adaptive Streaming (HAS) as a new video delivery method. In HAS, several qualities of the same videos are made available in the network so that clients can choose the quality that best fits their bandwidth capacity. This strongly impacts the viewing pattern of the clients, their switching behavior between video qualities, and thus beyond on content delivery systems. In this context, we provide an analysis of a real HAS dataset collected in France and provided by the largest French mobile operator. Firstly, we analyze and model the viewing patterns of VoD and live streaming HAS sessions and we propose a new cache replacement strategy, named WA-LRU. WA-LRU leverages the time locality of video segments within the HAS content. We show that WA-LRU improves the performance of the cache. Second, we analyze and model the adaptation logic between the video qualities based on empirical observations. We show that high switching behaviors lead to sub optimal caching performance, since several versions of the same content compete to be cached. In this context we investigate the benefits of a Cache Friendly HAS system (CF-DASH) which aims at improving the caching efficiency in mobile networks and to sustain the quality of experience of mobile clients. Third, we investigate the mobile video prefetching opportunities. We show that CPSys can achieve high performance as regards prediction correctness and network utilization efficiency. We further show that CPSys outperforms other prefetching schemes from the state of the art. At the end, we provide a proof-of-concept implementation of our prefetching system
HTTP adaptive streaming in mobile networks: Characteristics and caching opportunities
AbstractâCellular networks have witnessed the emergence of the HTTP Adaptive Streaming (HAS) as a new video delivery method. In HAS, several qualities of the same videos are made available in the network so that clients can chose the best quality that fits their bandwidth capacity. This has particular implications on caching strategies with respect to the viewing patterns and the switching behavior between video qualities. In this paper we present analysis of a real HAS dataset collected in France and provided by the countryâs largest mobile phone operator. Firstly, we analyse the viewing patterns of HAS contents and the distribution of the encoding bitrates requested by mobile clients. Secondly, we give an in-depth analysis of the switching pattern between video bitrates during a video session and assess the implication on the caching efficiency. We also model this switching based on empirical observations. Finally, we propose WA-LRU a new caching algorithm tailored for HAS contents and compare it to the standard LRU. Our evaluations demonstrate that WA-LRU performs better and achieves its goals
Author manuscript, published in "WoWMoM2013 (2013) 10" Large scale analysis of HTTP adaptive streaming in mobile networks
is now widely adopted by Content Delivery Network Providers (CDNPs) and Telecom Operators (Telcos) to improve user Quality of Experience (QoE). In HAS, several versions of videos are made available in the network so that the quality of the video can be chosen to better fit the bandwidth capacity of users. These delivery requirements raise new challenges with respect to content caching strategies, since several versions of the content may compete to be cached. In this paper we present analysis of a real HAS dataset collected in France and provided by a mobile telecom operator involving more than 485,000 users requesting adaptive video contents through more than 8 million video sessions over a 6 week measurement period. Firstly, we propose a fine-grained definition of content popularity by exploiting the segmented nature of video streams. We also provide analysis about the behavior of clients when requesting such HAS streams. We propose novel caching policies tailored for chunk-based streaming. Then we study the relationship between the requested video bitrates and radio constraints. Finally, we study the users â patterns when selecting different bitrates of the same video content. Our findings provide useful insights that can be leveraged by the main actors of video content distribution to improve their content caching strategy for adaptive streaming contents as well as to model users â behavior in this context
Improving caching efficiency and quality of experience with CF-Dash
International audienceHTTP Adaptive Streaming (HAS) is gradually being adopted by Over The Top (OTT) content providers. In HAS, a wide range of video bitrates of the same video content are made available over the internet so that clients' players pick the video bitrate that best fit their bandwidth. Yet, this affects the performance of some major components of the video de-livery chain, namely CDNs or transparent caches since sev-eral versions of the same content compete to be cached. In this context we investigate the benefits of a Cache Friendly HAS system (CF-DASH), which aims to improve the caching efficiency in mobile networks and to sustain the quality of ex-perience of mobile clients. Firstly, we motivate our work by presenting a set of observations we made on large number of clients requesting HAS contents. Secondly we introduce the CF-Dash system and our testbed implementation. Finally, we evaluate CF-dash based on trace-driven simulations and testbed experiments. Our validation results are promising. Simulations on real HAS traffic show that we achieve a sig-nificant gain in hit-ratio that ranges from 15% up to 50%.
Large scale analysis of HTTP Adaptive Streaming over the Mobile Networks
International audienceHTTP Adaptive Streaming technology (HAS) is getting widely adopted by Content Providers, Content Delivery Network service providers (CDN) and Telecom Operators (Telcos). In HAS, video contents are segmented into chunks which sizes usually range between 2 and 10 seconds worth of audiovisual content. These chunks are then delivered upon user requests. This speci c delivery scheme controlled by the client and the increasing number of HTTP requests raise new challenges in terms of content caching strategies. In this paper, we analyze the users' behavior when requesting HAS-based content by considering a real HAS dataset collected in France over the Mobile Networks of a major French Telecom Operator. These observations led us to propose several possibilities to enhance the content caching strategies in such mobile networks
CPSys: A system for mobile video prefetching
International audienc
Rectal stromal tumor with an exceptional liver and bone metastatic locations
Gastrointestinal stromal tumours (GIST) are rare mesenchymal tumours which represent 1% to 3% of gastrointestinal neoplasm. Rectal location of GIST is extremely rare reaching 5% of GIST and only 0.1% of rectal tumours. They usually metastases to the liver (65%) and exceptionally to the bone (3%). We reported a case of rectal stromal tumour with an exceptional metastasis located in the rib. A 40-year-old man who presented with pelvic pain, associated with rectal syndrome, rectal bleeding and subocclusive episodes. Physical examination objectified a tough, budding rectal mass, with a smooth wall, localized 3cm above of anal margin. A Thoraco-abdominal computed tomography showed a large heterogeneous tissue mass, taking the whole pelvis, coming from the right-side wall of the rectum of 17.3 x 14cm. It was associated with liver and bone secondary locations. Biopsies confirmed the secondary locations of an intermediate risk GIST. Immunohistochemical study showed an overexpression of c-kit protein (CD117) and Dog1. Imatinib was prescribed to reduce the tumour size. Stromal metastatic rectal tumours in bone level are extremely rare conditions. The diagnosis is confirmed by histological examination with immune histochemical analysis. The prognosis remains poor in metastatic forms but it has been improved since the introduction of Imatinib