Seit vielen Jahren sind Videoinhalte integraler Bestandteil von Kommunikations- und Unterhaltungsanwendungen. Angesichts der Popularität des Internets und dessen Wachstum ist die Bereitstellung von Videos über Best-effort-Packet-Netzwerke wie dem Internet zu einem wichtigen Forschungsgebiet geworden. Video-Streaming ist heute zu einer dominanten Datenübertragungsart im Web geworden und wird in naher Zukunft einen stetigen Anstieg verzeichnen. Um eine entsprechende Wirkung zu erzielen, müssen Videoinhalte den Anwendern in hoher Qualität und ohne Unterbrechungen präsentiert werden. Über Best-effort-Packet-Netzwerke übertragene Videos sind jedoch mit zahlreichen Herausforderungen konfrontiert. Dazu zählen die unbekannte und zeitveränderliche Bandbreite, Ver-
zögerungen und Verluste sowie Skalierbarkeitsprobleme.

Das adaptive Streaming ist heute die vorherrschende Technologie zur Unterstützung von Video-Streaming über TCP, denn sie bietet mehrere Qualitätsstufen in Bezug auf die Aufteilung eines Video-Streams in Segmente. Derzeit stellt sie einen Standard für das Internet-Video-Streaming über HTTP dar (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP – DASH). Umfangreiche Modellierungen und Auswertungen von Anpassungssystemen ergaben, dass hochmoderne adaptive Lösungen bei einer Pufferung von mehreren Zehntelsekunden nur etwa 50% des erzielbaren Durchsatzes erreichen. Dieser Performance-Engpass ist in starkem Maße auf die zugrunde liegende TCP-Transportschicht und die verzerrte Ratenkontrolle zurückzuführen.

Im Gegensatz zu bestehenden Methoden befasst sich unser Projekt schwerpunktmäßig mit Untersuchungen zu einem Videobereitstellungsservice mit
niedrigen Latenzen. Ziel ist eine adaptive Lösung, welche die Anforderungen einer Live-Videoübertragung erfüllt. Unsere bisherigen Arbeiten [Shuai et al. CCNC’15, Shuai et al. ICC’15, Shuai et al. CCNC’16] zeigen auf, dass eine serverbasierte Ratenkontroll-Architektur (Abb. 1) unter Verwendung einer Client-Puffer-Simulation ein geringverzögertes Feedback liefert. Eine hybride Logik zur Anpassung der Rate,
die sowohl auf dem Durchsatz als auch auf der Pufferinformation basiert, sorgt außerdem für eine Stabilisierung der adaptiven Reaktion auf die Pufferdynamik. Alles in allem wird damit Video-Streaming mit Puffergrößen ermöglicht, die nicht größer als die Dauer eines Video-Chunk sind. Außerdem werden hochmoderne Lösungen im Hinblick auf die vom Benutzer wahrgenommene Qualität erheblich verbessert. Des Weiteren haben wir an der Universität des Saarlandes eine OpenFlow-basierte Testumgebung errichtet und eine webbasierte Visualisierungsanwendung für die Testumgebung entwickelt. Damit können innovative Netzwerkkonzepte einfach bereitgestellt und umfassende Netzwerkanalysen in einem realen Weitbereichsnetzwerk durchgeführt werden.

Unsere Beiträge im Projekt befassen sich mit den spezifischen Herausforderungen bisheriger Methoden für das qualitativ hochwertige Streaming mit niedrigen Latenzen. Insbesondere werden wir ein neues System für adaptives Streaming konzipieren und entwickeln, das die erforderlichen Videopuffer auf Clients verringert und sich in großen Bereitstellungen für Sport- und Konzertübertragungen gut skalieren lässt. Neben umfangreichen Auswertungen werden wir auch die Performance des neuen Systems im Software-Defined Networking (SDN)-Szenario validieren. Ein OpenFlow-gestütztes adaptives Streaming verbessert die Nutzerzufriedenheit bei allen Streaming-Geräten in einem Netzwerk und berücksichtigt dabei die verschiedenen Geräte- und Netzwerkanforderungen.

Projektteam

Principal Investigators
Prof. Dr.-Ing. Thorsten Herfet