Melhorando a qos de streamig de vídeo adaptativo através de um loop de controle inteligente em redes programáveis
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Data de Publicação: | 2024 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSCAR |
Texto Completo: | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/19399 |
Resumo: | Video traffic constitutes a significant portion of Internet traffic, directly impacting the Quality of Service (QoS) for several applications sharing the network. Emerging on-demand video streaming technologies, like Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH), enable a degree of adaptability in video playback to match the quality levels provided by video service providers. However, from the perspective of network providers, monitoring and managing such applications pose considerable challenges due to their client-driven nature. In this work, we address these challenges and present solutions founded on two key pillars: i) contemporary programmable networks; and ii) artificial intelligence. We propose a solution that encompasses the Monitor-Analyze-Plan-Execute (MAPE) cycle, where monitoring and management mechanisms collaborate to enhance the QoS of DASH video streaming. In this work, we create a Smart Closed Loop, leveraging the capabilities of the Programmable Data Planes (PDP) and utilizing fine-grained measurements provided by In-band Network Telemetry (INT) to guide Machine Learning (ML) decisions. We designed and implemented a more precise method for estimating adaptive video service metrics, characterizing significant progress in the field of DASH service monitoring (M). Analyzing these estimates (A), the Smart Closed Loop can plan (P) execution (E) strategies within the network infrastructure that aim to deliver the video in better conditions. In this work, the preferred execution strategy is a probabilistic packet discard policy, due to DASH utilizing TCP as a congestion control approach. In this context, we revisited a well-known Active Queue Management (AQM) mechanism based on the RED algorithm, and inspired by it we developed our solution: ingress Random Early Detection (iRED). iRED is a disaggregated P4-AQM fully implemented in programmable data plane hardware (Tofino switches) that saves router resources. This algorithm not only conserves router resources but also aligns with the Low Latency, Low Loss, and Scalable throughput (L4S) framework. Considering the dynamic nature of video traffic, we design and implement a mechanism based on Deep Reinforcement Learning to fine-tune iRED parameters in real-time named Dynamic, Enhanced and Smart iRED (DESiRED). With DESiRED, we leverage the benefits attained in enhancing the quality of the DASH video service, making our solution adaptive to the dynamics of network traffic. |
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Almeida, Leandro Cavalcanti deVerdi, Fábio Lucianohttp://lattes.cnpq.br/9143186843657940Pasquini, Rafaelhttp://lattes.cnpq.br/6428800770934048http://lattes.cnpq.br/9455233418767749https://orcid.org/0000-0003-4342-3030https://orcid.org/0000-0002-5455-8910https://orcid.org/0000-0002-8781-39142024-02-19T17:57:30Z2024-02-19T17:57:30Z2024-02-08ALMEIDA, Leandro Cavalcanti de. Melhorando a qos de streamig de vídeo adaptativo através de um loop de controle inteligente em redes programáveis. 2024. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2024. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/19399.https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/19399Video traffic constitutes a significant portion of Internet traffic, directly impacting the Quality of Service (QoS) for several applications sharing the network. Emerging on-demand video streaming technologies, like Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH), enable a degree of adaptability in video playback to match the quality levels provided by video service providers. However, from the perspective of network providers, monitoring and managing such applications pose considerable challenges due to their client-driven nature. In this work, we address these challenges and present solutions founded on two key pillars: i) contemporary programmable networks; and ii) artificial intelligence. We propose a solution that encompasses the Monitor-Analyze-Plan-Execute (MAPE) cycle, where monitoring and management mechanisms collaborate to enhance the QoS of DASH video streaming. In this work, we create a Smart Closed Loop, leveraging the capabilities of the Programmable Data Planes (PDP) and utilizing fine-grained measurements provided by In-band Network Telemetry (INT) to guide Machine Learning (ML) decisions. We designed and implemented a more precise method for estimating adaptive video service metrics, characterizing significant progress in the field of DASH service monitoring (M). Analyzing these estimates (A), the Smart Closed Loop can plan (P) execution (E) strategies within the network infrastructure that aim to deliver the video in better conditions. In this work, the preferred execution strategy is a probabilistic packet discard policy, due to DASH utilizing TCP as a congestion control approach. In this context, we revisited a well-known Active Queue Management (AQM) mechanism based on the RED algorithm, and inspired by it we developed our solution: ingress Random Early Detection (iRED). iRED is a disaggregated P4-AQM fully implemented in programmable data plane hardware (Tofino switches) that saves router resources. This algorithm not only conserves router resources but also aligns with the Low Latency, Low Loss, and Scalable throughput (L4S) framework. Considering the dynamic nature of video traffic, we design and implement a mechanism based on Deep Reinforcement Learning to fine-tune iRED parameters in real-time named Dynamic, Enhanced and Smart iRED (DESiRED). With DESiRED, we leverage the benefits attained in enhancing the quality of the DASH video service, making our solution adaptive to the dynamics of network traffic.O tráfego de vídeo constitui uma parte significativa do tráfego da Internet, impactando diretamente a Qualidade de Serviço (QoS) para várias aplicações que compartilham a rede. Tecnologias emergentes de streaming de vídeo sob demanda, como o Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH), permitem um grau de adaptabilidade na reprodução de vídeo para corresponder aos níveis de qualidade fornecidos pelos provedores de serviços de vídeo. No entanto, do ponto de vista dos provedores de rede, monitorar e gerenciar tais aplicações apresenta desafios consideráveis devido à sua natureza orientada pelo cliente. Neste trabalho, abordamos esses desafios e apresentamos soluções fundamentadas em dois pilares principais: i) redes programáveis contemporâneas; e ii) inteligência artificial. Propomos uma solução que abrange o ciclo Monitorar-Analisar-Planejar-Executar (MAPE), onde mecanismos de monitoramento e gerenciamento colaboram para aprimorar a QoS do streaming de vídeo DASH. Neste trabalho, criamos um Smart Closed Loop, aproveitando as capacidades dos Planos de Dados Programáveis (PDP) e utilizando medidas detalhadas fornecidas pela Telemetria de Rede In-Band (INT) para orientar as decisões de Aprendizado de Máquina (ML). Projetamos e implementamos um método mais preciso para estimar métricas de serviço de vídeo adaptativo, caracterizando progresso significativo no campo do monitoramento de serviço DASH (M). Analisando essas estimativas (A), o Smart Closed Loop pode planejar (P) estratégias de execução (E) dentro da infraestrutura de rede que visam entregar o vídeo em melhores condições. Neste trabalho, a estratégia de execução preferida é uma política probabilística de descarte de pacotes, devido ao DASH utilizar o TCP como abordagem de controle de congestionamento. Neste contexto, revisitamos um mecanismo de Gerenciamento Ativo de Filas (AQM) baseado no algoritmo RED, e inspirados por ele, desenvolvemos nossa solução: Detecção Antecipada Aleatória de Ingresso (iRED). iRED é um AQM P4 desagregado totalmente implementado em hardware programável de plano de dados (switches Tofino) que economiza recursos do roteador. Este algoritmo não apenas conserva recursos do roteador, mas também se alinha com o framework de Latência Baixa, Perda Baixa e Taxa de Transferência Escalável (L4S). Considerando a natureza dinâmica do tráfego de vídeo, projetamos e implementamos um mecanismo baseado em Aprendizado por Reforço Profundo para ajustar os parâmetros do iRED em tempo real chamado iRED Dinâmico, Aprimorado e Inteligente (DESiRED). Com DESiRED, aproveitamos os benefícios obtidos ao aprimorar a qualidade do serviço de vídeo DASH, tornando nossa solução adaptativa às dinâmicas do tráfego de rede.Não recebi financiamentoengUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCCUFSCarAttribution-NonCommercial 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessIn-band network telemetryProgrammable data planeMachine learningReinforcement learningAdaptive video streamingPlano de dados programávelTelemetria dentro da redeAprendizado de máquinaAprendizado por reforçoStreaming de vídeo adaptativoCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAOMelhorando a qos de streamig de vídeo adaptativo através de um loop de controle inteligente em redes programáveisEnhancing qos in adaptive video streaming through a smart closed loop in programmable networksinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINALTese_LeandroAlmeida_VersaoFinal.pdfTese_LeandroAlmeida_VersaoFinal.pdfTese versão finalapplication/pdf6272710https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/19399/1/Tese_LeandroAlmeida_VersaoFinal.pdf40358df77b30bff4308c0ef8b04faff1MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8919https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/19399/2/license_rdf7554719e5627c8f97902419c869e4761MD52TEXTTese_LeandroAlmeida_VersaoFinal.pdf.txtTese_LeandroAlmeida_VersaoFinal.pdf.txtExtracted texttext/plain239730https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/19399/3/Tese_LeandroAlmeida_VersaoFinal.pdf.txt54510ac8de7909d5fa1c4b4a0b4bef0eMD53ufscar/193992024-05-14 17:34:08.77oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/19399Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222024-05-14T17:34:08Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
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