Aproximaciones en la preparación de contenido de vídeo para la transmisión de vídeo bajo demanda (VOD) con DASH

El consumo de contenido multimedia a través de Internet, especialmente el vídeo, está experimentado un crecimiento constante, convirtiéndose en una actividad cotidiana entre individuos de todo el mundo. En este contexto, en los últimos años se han desarrollado numerosos estudios enfocados en la preparación, distribución y transmisión de contenido multimedia, especialmente en el ámbito del vídeo bajo demanda (VoD). Esta tesis propone diferentes contribuciones en el campo de la codificación de vídeo para VoD que será transmitido usando el estándar Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH). El objetivo es encontrar un equilibrio entre el uso eficiente de recursos computacionales y la garantía de ofrecer una calidad experiencia (QoE) alta para el espectador final. Como punto de partida, se ofrece un estudio exhaustivo sobre investigaciones relacionadas con técnicas de codificación y transcodificación de vídeo en la nube, enfocándose especialmente en la evolución del streaming y la relevancia del proceso de codificación. Además, se examinan las propuestas en función del tipo de virtualización y modalidades de entrega de contenido. Se desarrollan dos enfoques de codificación adaptativa basada en la calidad, con el objetivo de ajustar la calidad de toda la secuencia de vídeo a un nivel deseado. Los resultados indican que las soluciones propuestas pueden reducir el tamaño del vídeo manteniendo la misma calidad a lo largo de todos los segmentos del vídeo. Además, se propone una solución de codificación basada en escenas y se analiza el impacto de utilizar vídeo a baja resolución (downscaling) para detectar escenas en términos de tiempo, calidad y tamaño. Los resultados muestran que se reduce el tiempo total de codificación, el consumo de recursos computacionales y el tamaño del vídeo codificado. La investigación también presenta una arquitectura que paraleliza los trabajos involucrados en la preparación de contenido DASH utilizando el paradigma FaaS (Function-as-a-Service), en una plataforma serverless. Se prueba esta arquitectura con tres funciones encapsuladas en contenedores, para codificar y analizar la calidad de los vídeos, obteniendo resultados prometedores en términos de escalabilidad y distribución de trabajos. Finalmente, se crea una herramienta llamada VQMTK, que integra 14 métricas de calidad de vídeo en un contenedor con Docker, facilitando la evaluación de la calidad del vídeo en diversos entornos. Esta herramienta puede ser de gran utilidad en el ámbito de la codificación de vídeo, en la generación de conjuntos de datos para entrenar redes neuronales profundas y en entornos científicos como educativos. En resumen, la tesis ofrece soluciones y herramientas innovadoras para mejorar la eficiencia y la calidad en la preparación y transmisión de contenido multimedia en la nube, proporcionando una base sólida para futuras investigaciones y desarrollos en este campo que está en constante evolución.The consumption of multimedia content over the Internet, especially video, is growing steadily, becoming a daily activity among people around the world. In this context, several studies have been developed in recent years focused on the preparation, distribution, and transmission of multimedia content, especially in the field of video on demand (VoD). This thesis proposes different contributions in the field of video coding for transmission in VoD scenarios using Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) standard. The goal is to find a balance between the efficient use of computational resources and the guarantee of delivering a high-quality experience (QoE) for the end viewer. As a starting point, a comprehensive survey on research related to video encoding and transcoding techniques in the cloud is provided, focusing especially on the evolution of streaming and the relevance of the encoding process. In addition, proposals are examined as a function of the type of virtualization and content delivery modalities. Two quality-based adaptive coding approaches are developed with the objective of adjusting the quality of the entire video sequence to a desired level. The results indicate that the proposed solutions can reduce the video size while maintaining the same quality throughout all video segments. In addition, a scene-based coding solution is proposed and the impact of using downscaling video to detect scenes in terms of time, quality and size is analyzed. The results show that the required encoding time, computational resource consumption and the size of the encoded video are reduced. The research also presents an architecture that parallelizes the jobs involved in content preparation using the FaaS (Function-as-a-Service) paradigm, on a serverless platform. This architecture is tested with three functions encapsulated in containers, to encode and analyze the quality of the videos, obtaining promising results in terms of scalability and job distribution. Finally, a tool called VQMTK is developed, which integrates 14 video quality metrics in a container with Docker, facilitating the evaluation of video quality in various environments. This tool can be of great use in the field of video coding, in the generation of datasets to train deep neural networks, and in scientific environments such as educational. In summary, the thesis offers innovative solutions and tools to improve efficiency and quality in the preparation and transmission of multimedia content in the cloud, providing a solid foundation for future research and development in this constantly evolving field

Implementación de una plataforma en la nube para los Cursos Masivos Abiertos en Línea (MOOC) utilizando Google Course Builder e infraestructuras de escritorio virtual.

El objetivo fue la implantación de una plataforma en la nube para los Cursos Masivos Abiertos en Línea (MOOC) utilizando Google Course Builder e Infraestructuras de Escritorio Virtual, mediante esta infraestructura se publicó un curso en línea sobre la asignatura de Sistemas Operativos dictada en la Escuela de Ingeniería en Sistemas de la Facultad de Informática y Electrónica de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Se desarrolló una solución tecnológica, utilizando modelos y servicios de la computación en la nube, que consiguió recrear uno de los retos importantes de las soluciones e-learning, como son los laboratorios de computación. El diseño de la solución está compuesto por un conjunto de herramientas de tipo abierto, que emplea los tres servicios en la nube como son: Infraestructura como Servicio (IaaS) para brindar escritorios virtuales (VDI) utilizando OpenUDS, Plataforma como servicio (PaaS) para publicar los cursos masivos en línea con Google Course Builder (GCB) y Software como Servicio (SaaS) para brindar un conjunto de aplicaciones disponibles en la Red. Este proceso de desarrollo y despliegue fue guiado por la metodología SCRUM, que permitió cumplir con los requerimientos establecidos por el usuario, tiempos y entregables generados en cada iteración. La implantación de estos servicios consiguió un grado de aceptación del 90%, obteniendo similares beneficios a los que se logran mediante los laboratorios físicos de las instituciones educativas. Las integraciones de los servicios en la nube son propicias para la creación de escenarios e-learning con laboratorios virtuales de computación, que apoyen el desarrollo práctico de una clase. Se recomienda el uso de esta solución a las unidades educativas, ya que los estudiantes tienen acceso a un sinnúmero de aplicaciones, contenidos y capacidades de cómputo, que pueden ser consumidas indistintamente del lugar de donde se encuentren, utilizando un computador o dispositivo inteligente.The goal of the present research was to implement a cloud platform for open massive online courses (MOOC) using Google Course Builder and Virtual Desktop Infrastructures. Through this infrastructure was published an online course about Operating Systems subject. It was applied in Engineering in Systems School of the Faculty of Computer Science and Electronics at Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. It was developed a technological solution, using cloud computing models and services, which managed to create one of the important challenges of e-learning solutions, such as computer labs. The solution design is composed of an open-type toolkit, which uses the three cloud services, such as: infrastructure as a service (laaS) to provide virtual desktops (VDI) using Open UDS, platform as a service (PaaS) for publish online courses with Google Course Builder (GCB) and software as a service (SaaS) to provide a set of applications available on the network. This process of development and deployment was guided by the SCRUM methodology, which allowed to meet the requirements established by the user, times and deliverables generated in each iteration. The implementation of these services got a 90% of acceptance. Thus, it obtained similar benefits to those achieved by the physical laboratories of educational institutions. The integrations of cloud services are conducive to the recreation of e-learning scenarios with virtual computer labs that support the practical development of a class. The use of this solution is suggested to educational units, since students have access to an infinite number of applications, contents and computing capabilities, which can be used no matter where people are, using computer or smart device

Cloud media video encoding:review and challenges

In recent years, Internet traffic patterns have been changing. Most of the traffic demand by end users is multimedia, in particular, video streaming accounts for over 53%. This demand has led to improved network infrastructures and computing architectures to meet the challenges of delivering these multimedia services while maintaining an adequate quality of experience. Focusing on the preparation and adequacy of multimedia content for broadcasting, Cloud and Edge Computing infrastructures have been and will be crucial to offer high and ultra-high definition multimedia content in live, real-time, or video-on-demand scenarios. For these reasons, this review paper presents a detailed study of research papers related to encoding and transcoding techniques in cloud computing environments. It begins by discussing the evolution of streaming and the importance of the encoding process, with a focus on the latest streaming methods and codecs. Then, it examines the role of cloud systems in multimedia environments and provides details on the cloud infrastructure for media scenarios. After doing a systematic literature review, we have been able to find 49 valid papers that meet the requirements specified in the research questions. Each paper has been analyzed and classified according to several criteria, besides to inspect their relevance. To conclude this review, we have identified and elaborated on several challenges and open research issues associated with the development of video codecs optimized for diverse factors within both cloud and edge architectures. Additionally, we have discussed emerging challenges in designing new cloud/edge architectures aimed at more efficient delivery of media traffic. This involves investigating ways to improve the overall performance, reliability, and resource utilization of architectures that support the transmission of multimedia content over both cloud and edge computing environments ensuring a good quality of experience for the final user

Video quality metrics toolkit: An open source software to assess video quality

Video content on the Internet continues to grow. As a result, streaming platforms must ensure a certain level of quality when preparing their content. To this end, several metrics have been developed by the research community to evaluate video quality. This work integrates 14 video metrics and the SI-TI indicators into a container image to create a cross-platform tool, VQMTK. The tool offers a web interface and a Bash script that combines all metrics into a single tool. Performance tests have demonstrated that the tool is capable of handling all the integrated metrics using 4K video samples. The tool can be used in scientific and educational environments