Caching and prefetching for efficient video services in mobile networks

Ali Gouta 1, 2
1 ASAP - As Scalable As Possible: foundations of large scale dynamic distributed systems
Inria Rennes – Bretagne Atlantique , IRISA-D1 - SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE
Résumé : Les réseaux cellulaires ont connu une croissance phénoménale du trafic alimentée par les nouvelles technologies d’accès cellulaire à large bande. Cette croissance est tirée 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 qualités de la même vidéo en ligne et que les clients choisissent la meilleure qualité qui correspond à leur bande passante. Chaque niveau d’encodage est segmenté en des petits vidéos qu’on appelle segments ou chunks et dont la durée varie entre 2 à 10 secondes. L’émergence du HAS a introduit des nouvelles contraintes sur les systèmes de livraison des contenus vidéo en particulier sur les systèmes de cache. Dans cette thèse, nous nous intéressons à l’étude de cet impact et à proposer des algorithmes et des solutions qui optimisent les fonctionnalités de ces systèmes. D’autre part, la consommation des contenus est fortement impactée par les nouvelles technologies du Web2.0 tel que l’émergence des réseaux sociaux. Dans cette thèse, nous exploitons les réseaux sociaux afin de proposer un service de préchargement des contenus VoD sur terminaux mobiles. Notre solution permet l’amélioration de la QoE des utilisateurs et permet de bien gérer les ressources réseaux mobile. Nous listons nos contributions comme suit : Notre première contribution consiste à mener une analyse détaillée des données sur un trafic HAS réel collecté en France et fournie par le plus grand opérateur de téléphonie mobile du pays. Tout d’abord, nous analysons et modélisons le comportement des clients qui demandent des contenus catch-up et live. Nous constatons que le nombre de requêtes par segment suit deux types de distribution : La loi log-normal pour modéliser les 40 premiers chunks par session de streaming, ensuite on observe une queue qui peut être modélisé par la loi de Pareto. Cette observation suggère que les clients ne consomment pas la totalité du contenu catch-up. On montre par simulation que si le cache implémente des logiques de caching qui ne tiennent pas en compte les caractéristiques des flux HAS, sa performance diminuerait considérablement. Dans ce contexte, nous proposons un nouvel algorithme de remplacement des contenus que nous appelons Workload Aware-LRU (WA-LRU). WA-LRU permet d’améliorer la performance des systèmes de cache en augmentant le Hit-Ratio en particulier pour les premiers segments et en diminuant le temps requis pour la mise à jour de la liste des objets cachés. En fonction de la capacité du cache et de la charge du trafic dans le réseau, WA-LRU estime un seuil sur le rang du segment à cacher. Si le rang du chunk demandé dépasse ce seuil, le chunk ne sera pas caché sinon il sera caché. Comme WA-LRU dépend de la charge du trafic dans le réseau, cela suppose que le seuil choisit par WA-LRU est dynamique sur la journée. WA-LRU est plus agressif pendant les heures chargées (i.e. il cache moins de chunks, ceux qui sont les plus demandés) que pendant les heures creuses où le réseau est moins chargé. Dans notre deuxième contribution, nous étudions plus en détail les facteurs qui poussent les clients HAS à changer de qualité lors d’une session vidéo. Nous modélisons également ce changement de qualité en se basant sur des données empiriques provenant de notre trace de trafic. Au niveau du cache, nous montrons que le changement fréquent de qualité crée une compétition entre les différents profiles d’encodages. Cela réduit les performances du système de cache. Dans ce contexte, nous proposons Cache Friendly-DASH (CF-DASH), une implémentation d’un player HAS compatible avec le standard DASH, qui assure une meilleure stabilité du player. Nous montrons à travers des simulations et des expérimentations que CF- DASH améliore expérience client et permet aussi d’atteindre un gain significatif du hit-ratio qui peut varier entre 15% à 50%. Dans la deuxième partie de cette thèse, nous proposons un système de préchargement de contenus vidéos sur terminaux mobile. La consommation des contenus vidéo en ligne est fortement impactée par les nouvelles technologies du Web2.0 et les réseaux sociaux. Les personnes qui partagent des intérêts similaires ont tendance à demander le même contenu. Cela permet de prédire le comportement des clients et identifier les contenus qui peuvent les intéresser. Par ailleurs, les smartphones et tablettes sont de plus en plus adaptés pour visionner des vidéos et assurer une meilleure qualité d’expérience. Dans cette thèse, nous concevons un système qu’on appelle CPSys (Central Predictor System) permettant d’identifier les vidéos les plus pertinentes pour chaque utilisateur. Pour bien paramétrer notre système de préchargement, nous analysons des traces de trafic de type User Generated Videos (UGC). En particulier, nous analysons la popularité des contenus YouTube et Facebook, ainsi que l’évolution de la popularité des contenus en fonction du temps. Nous observons que 10% des requêtes se font sur une fenêtre de temps d’une heure après avoir mis les vidéos en ligne et 40% des requêtes se font sur une fenêtre de temps de un jour. On présente aussi des analyses sur le comportement des clients. On observe que la consommation des contenus vidéo varie significativement entre les clients mobiles. On distingue 2 types de clients : • les grands consommateurs : Ils forment une minorité mais consomment plusieurs vidéos sur une journée. • lespetitsconsommateurs:Ilsformentlamajoritédesclientsmaisconsommentquelques vidéos par jour voir sur une période plus longue. On s’appuyant sur ces observations, notre système de préchargement adapte le mode de pré- chargement selon le profil utilisateur qui est déduit à partir de l’historique de la consommation de chaque client. Dans un premier temps, CPSys crée un graphe regroupant les utilisateurs qui sont similaires. Le graphe peut être soit explicite (type Facebook) ou implicite qui est construit à la base des techniques de colllaborative filtering dérivés des systèmes de recommandations. Une fois le graphe est créé, nous proposons la politique Most Popular Most Recent (MPMR) qui permet d’inférer quel contenu doit-on précharger pour chaque utilisateur. MPMR trie les vidéos candidats selon la popularité locale du contenu définit comme le nombre de vues effectués par les voisins les plus similaires, ensuite MPMR donne la priorité aux contenus les plus frais. Nous montrons que CPSys peut atteindre des performances élevées par rapport à d’autres techniques présentées dans l’état de l’art. CPSys améliore la qualité de la prédiction et réduit d’une manière significative le trafic réseau. Finalement, nous développons une preuve de concept de notre système de préchargement.
Type de document :
Thèse
Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC]. University of Rennes 1, 2015. English
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Contributeur : Davide Frey <>
Soumis le : vendredi 15 janvier 2016 - 15:40:23
Dernière modification le : mercredi 16 mai 2018 - 11:23:14
Document(s) archivé(s) le : vendredi 11 novembre 2016 - 08:06:55

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Ali Gouta. Caching and prefetching for efficient video services in mobile networks. Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC]. University of Rennes 1, 2015. English. 〈tel-01256966〉

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