최근 실시간 스트리밍 플랫폼을 기반으로 한 다양한 멀티미디어 컨텐츠의 수요량과 트래픽 양이 급격히 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 실시간 스트리밍 서비스의 품질을 향상시키기 위해서 실시간 스트리밍 트래픽을 예측한다. 네트워크 트래픽을 예측하기 위해 통계적 모형을 활용하였으나, 실시간 스트리밍 트래픽은 매우 동적으로 변화함에 따라 통계적 모형보다는 순환 신경망 기반 딥러닝 모델이 적합하다. 따라서, 실시간 스트리밍 트래픽을 수집, 정제 후 Vanilla RNN, LSTM, GRU, Bi-LSTM, Bi-GRU 모델을 활용하여 예측하며, 각 모델의 학습 시간, 정확도를 측정하여 비교한다.
This paper presents a method and architecture to analyze streaming media and multimedia conferencing traffic. Our method is based on detecting the transport protocol and port numbers that are dynamically assigned during the setup between communicating parties. We then apply such information to analyze traffic generated by the most popular streaming media and multimedia conferencing applications, namely, Windows Media, Real Networks, QuickTime, SIP and H.323. We also describe a prototype implementation of a traffic monitoring and analysis system that uses our method and architecture.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권8호
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pp.3804-3819
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2018
The increasing popularity of HTTP adaptive video streaming services has dramatically increased bandwidth requirements on operator networks, which attempt to shape their traffic through Deep Packet inspection (DPI). However, Google and certain content providers have started to encrypt their video services. As a result, operators often encounter difficulties in shaping their encrypted video traffic via DPI. This highlights the need for new traffic classification methods for encrypted HTTP adaptive video streaming to enable smart traffic shaping. These new methods will have to effectively estimate the quality representation layer and playout buffer. We present a new machine learning method and show for the first time that video quality representation classification for (YouTube) encrypted HTTP adaptive streaming is possible. The crawler codes and the datasets are provided in [43,44,51]. An extensive empirical evaluation shows that our method is able to independently classify every video segment into one of the quality representation layers with 97% accuracy if the browser is Safari with a Flash Player and 77% accuracy if the browser is Chrome, Explorer, Firefox or Safari with an HTML5 player.
An adaptive Chunk algorithm is newly devised and a collaborative streaming is designed for high quality multimedia streaming service under time varying traffic conditions. An LMS based prediction filter is used to compensate the effect of time varying background traffic of the WAN. The underflow is generated for the $20\~28\%$ of the data stored in the central server by applying the FARIMA(Fractional Autoregressive Integrated Moving Average) traffic modeling method. The proposed algorithm is tested with the MPEG-2 video files and compensates $71\~85\%$ of central stream underflow.
Increase of hypertext transfer protocol (HTTP)-based video popularity causes that broadband and Internet service providers' links transmit mainly multimedia content. Network planning, traffic engineering or congestion control requires understanding of the statistical properties of network traffic; therefore, it is desirable to investigate the characteristic of traffic traces generated, among others, by systems which employ adaptive bit-rate streaming. In our work, we investigate traffic originating from 120 client-server pairs, situated in an emulated laboratory environment, and multiplexed onto a single network link. We show that the structure of the traffic is distinct from the structure generated by first and second generation of HTTP video systems, and furthermore, not similar to the structure of general Internet traffic. The obtained traffic exhibits negative correlations, anti-persistence, and its distribution function is skewed to the right. Furthermore, we show that the traffic generated by clients employing the same or similar play-out strategies is positively correlated and synchronised (clustered), whereas traffic originated from different play-out strategies shows negative or no correlations.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권9호
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pp.3635-3654
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2015
With the rapid development of smart devices and mobile Internet, the video application plays an increasingly important role on mobile devices. Understanding user behavior patterns is critical for optimized operation of mobile live streaming systems. On the other hand, volume based billing models on cloud services make it easier for video service providers to scale their services as well as to reduce the waste from oversized service capacities. In this paper, the watching behaviors of a commercial mobile live streaming system are studied in a content-centric manner. Our analysis captures the intrinsic correlation existing between popularity and watching intensity of programs due to the synchronized watching behaviors with program schedule. The watching pattern is further used to estimate traffic volume generated by the program, which is useful on data volume capacity reservation and billing strategy selection in cloud services. The traffic range of programs is estimated based on a naive popularity prediction. In cross validation, the traffic ranges of around 94% of programs are successfully estimated. In high popularity programs (>20000 viewers), the overestimated traffic is less than 15% of real happened traffic when using upper bound to estimate program traffic.
Peer-to-Peer(P2P)구조는 서버에서 많은 트래픽을 유발시키는 서버-클라이언트 구조와 달리 피어(Peer) 간 데이터 조각을 주고받아 서버의 네트워크 대역폭과 컴퓨팅 자원을 절감할 수 있다. P2P 구조는 참여 피어가 많을수록 안정적으로 데이터를 받을 수 있다는 장점을 갖는다. 현재 P2P 트래픽 양은 전 세계 인터넷 트래픽의 약 65%를 차지하고 있으며. 이를 스트리밍 기술에 접목한 다양한 P2P 스트리밍 서비스가 출시되었다. 그러나 기존의 P2P 스트리밍 기술은 유선 네트워크를 기반으로 설계되고 발전되어 왔기 때문에, 최근 널리 보급된 무선 네트워크에서 P2P 스트리밍 기술을 적용하기 위해 피어간 스트림 데이터 전송 알고리즘과 요구사항에 대한 고려가 필요하다. 특히, 피어의 이동성과 무선 패킷 충돌 및 손실로 인한 대역폭의 변동은 모바일 P2P 스트리밍 서비스가 기존의 P2P 스트리밍 서비스와는 다른 문제의 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 802.11n 무선랜 환경에서 P2P 스트리밍 서비스를 적용할 때 미치는 영향과 문제점을 실험을 통해 분석한다.
최근 인터넷의 발전으로 디지털 오디오 및 비디오와 같은 멀티미디어 스트리밍에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 멀티미디어 스트리밍을 위해 UDP로 전송할 경우 TCP와 같은 혼잡제어를 수행하지 않기 때문에 동일한 경로에 TCP 트래픽 궁핍을 일으켜 혼잡붕괴를 초래한다. 이러한 역효과를 피하기 위해 멀티미디어 스트리밍을 위한 새로운 전송 프로토콜에 대한 연구가 수행되고 있다. TCP 친화적 혼잡제어기법은 크게 일반적인 혼잡윈도우 관리기능을 이용하는 윈도우기반 혼잡제어(window-based congestion control)와 TCP 모델링 방정식 등을 이용하여 전송율을 직접 조절하는 율기반 혼잡제어(rate-based congestion control)로 나눌 수 있다. 본 논문은 윈도우기반과 율기반을 복합적으로 다룬 하이브리드 TCP-friendly 혼잡제어기법에서 전송을 개선을 위한 알고리즘을 제안하였다.
대표적인 비디오 스트리밍 서비스인 MPEG은 특성상 영상에 따라 프레임의 데이터 크기가 변동하며 QoS를 만족하기 위한 대역폭이 시간에 따라서 변동하게 된다. 따라서 인터넷을 통한 비디오 스트리밍 서비스에 있어서 망 관리 측면에서 비디오 스트리밍 서비스의 우선순위를 높게 부여하더라도 예기치 못한 혼잡상황에서는 순간적인 대역폭 부족으로 인하여 영상이 끊어지는 현상이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 MPEG 특성에 맞는 대역폭 할당 및 트래픽 엔지니어링 방안을 고찰하였다. 인터넷 트래픽 양의 시간적 변동패턴을 기반으로한 LSP 설정과 고정 대역폭 할당을 통하여 지연시간을 단축과 전송효율 향상을 기하고 인입 라우터에서 CQ_LLQ 방식을 적용한 트래픽 shaping 과정을 통해 QoS를 만족할 수 있도록 하였고 OPNET을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 방안의 성능을 확인하였다.
5G 이동통신 서비스가 점차 확대되어감에 따라 P2P 또는 D2D 응용에서 유튜부 비디오 스트리밍과 같은 트래픽 지향의 스트림 제어가 중요한 기술로 떠오르고 있다. 특히 D2D 통신에서 사용자들이 가장 많이 전송하는 데이터 스트림의 타입은 비디오 스트림이며, 이것은 대용량의 전송 스트림의 특징을 가지고 있다. D2D 통신환경에서 이런 종류의 스트림은 트래픽 혼잡의 원인을 제공할 뿐만 아니라 또한 DUE들 간의 서비스 품질을 저하시킨다. 본 논문에서는 비디오 스트림과 같은 동적 미디어 스트림의 끊김현상을 최소화하고 스트리밍 서비스 품질을 최적화하기 위해 TOSS 기법을 제안한다. 제안된 기법은 5G gNB 환경하의 3.5GHz와 28GHz의 대역폭상에서 미디어 스트림의 특성과 트래픽 타입을 분석하여 미디어 스트림을 스케줄링한다. 우리는 시뮬레이션을 통하여 제안된 기법의 성능을 알아보며, 시뮬레이션 결과는 제안된 기법이 다른 비교 기법들에 비해서 성능이 보다 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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