Dynamic Adaptive Streaming over Http: implementazione e analisi sperimentale di algoritmi di rate adaptation su client Android

Il lavoro svolto in questa tesi consiste nell'implementare un'applicazione Android per lo streaming video, conforme allo standard MPEG-DASH. L'obiettivo è quello di fornire un valido strumento al fine di eseguire delle analisi sperimentali su algoritmi particolari, detti di rate adaptation. MPEG-Dynamic Adaptive Streaming over Http è uno standard emergente ed è considerato da molti il futuro dello streaming multimediale. Questa tecnologia consente di auto-regolare la qualità del video in base alle condizioni della rete, la capacità del dispositivo o le preferenze dell'utente. Inoltre, essendo uno standard, permette di rendere interoperabili i server e i device dei vari fornitori di contenuti multimediali. Nei primi capitoli introduttivi verrà presentato lo standard e i lavori correlati, successivamente verrà descritta la mia proposta applicativa: DashPlayer. In conclusione, verrà compiuta una valutazione sperimentali sugli algoritmi sopracitati che costituiscono la parte logico-funzionale dell'applicazione.

Evaluation of new HTTP Adaptive Streaming algorithms: the clients’ and network’s perspectives

Lo streaming è una tecnica per trasferire contenuti multimediali sulla rete globale, utilizzato per esempio da servizi come YouTube e Netflix; dopo una breve attesa, durante la quale un buffer di sicurezza viene riempito, l'utente può usufruire del contenuto richiesto. Cisco e Sandvine, che con cadenza regolare pubblicano bollettini sullo stato di Internet, affermano che lo streaming video ha, e avrà sempre di più, un grande impatto sulla rete globale. Il buon design delle applicazioni di streaming riveste quindi un ruolo importante, sia per la soddisfazione degli utenti che per la stabilità dell'infrastruttura. HTTP Adaptive Streaming indica una famiglia di implementazioni volta a offrire la migliore qualità video possibile (in termini di bit rate) in funzione della bontà della connessione Internet dell'utente finale: il riproduttore multimediale può cambiare in ogni momento il bit rate, scegliendolo in un insieme predefinito, adattandosi alle condizioni della rete. Per ricavare informazioni sullo stato della connettività, due famiglie di metodi sono possibili: misurare la velocità di scaricamento dei precedenti trasferimenti (approccio rate-based), oppure, come recentemente proposto da Netflix, utilizzare l'occupazione del buffer come dato principale (buffer-based). In questo lavoro analizziamo algoritmi di adattamento delle due famiglie, con l'obiettivo di confrontarli su metriche riguardanti la soddisfazione degli utenti, l'utilizzo della rete e la competizione su un collo di bottiglia. I risultati dei nostri test non definiscono un chiaro vincitore, riconoscendo comunque la bontà della nuova proposta, ma evidenziando al contrario che gli algoritmi buffer-based non sempre riescono ad allocare in modo imparziale le risorse di rete.

Implementazione e analisi di un’applicazione Android per il Dynamic Adaptive Streaming cooperativo tramite Http e WiFi-Direct

Questo lavoro ha lo scopo di presentare l’implementazione e la valutazione di un’applicazione Android che permetta la riproduzione di uno streaming auto-adattante conforme allo standard DASH sfruttando le funzionalità offerte dal player ”ExoPLayer” a cui viene aggiunta la funzionalità di caching e condivisione dei relativi segmenti tramite WiFi-Direct. Questo al fine di raggiungere diversi obiettivi come la riduzione dell’utilizzo di reti mobili, l’aumento della qualità e/o una riproduzione più fluida. Si è inoltre sviluppato un simulatore in C++ che permette di valutare il comportamento dell’applicazione, l’algoritmo usato per la scelta dei segmenti, e i vantaggi correlati.

Strategie di offerta di servizi streaming in Internet: Studio di caso "Amazon-Twitch"

Internet è la rete globale a cui si può avere accesso in modo estremamente facile, consentendo praticamente a chiunque di inserire i propri contenuti in tempi rapidi, a costi quasi nulli e senza limitazioni geografiche. Il progresso tecnologico e la maggiore disponibilità della banda larga, uniti alle nuove modalità di fruizione ed ai nuovi format, hanno portato ben il 70% degli web users a vedere video online regolarmente. La popolarità dei servizi di streaming video è cresciuta rapidamente, tanto da registrare dei dati di traffico impressionanti negli ultimi due anni. Il campo applicativo della tesi è Twitch, il più celebre servizio di streaming che è riuscito ad imporsi come quarto sito negli Stati Uniti per traffico Internet: un dato sorprendente se pensiamo che si occupa solo di videogiochi. Il fenomeno Twitch è destinato a durare, lo dimostrano i 970 milioni di dollari investiti da Amazon nel 2014 per acquistare la piattaforma, diventata così una sussidiaria di Amazon. L'obiettivo della tesi è stato lo studio di mercato della piattaforma, attraverso il recupero e l'analisi delle informazioni reperibili in letteratura, nonché attraverso estrapolazione di dati originari mediante le API del sito. Si è proceduto all’analisi delle caratteristiche del mercato servito, in termini di segmentazione effettiva, rivolta alla messa in evidenza della possibile dipendenza dai comportamenti dei player, con particolare attenzione alla possibile vulnerabilità.

Comportamenti di fruizione su piattaforme streaming: il caso Twitch

Internet e il Web rappresentano una risorsa informativa immensa, utilizzabile anche per compiere indagini di mercato, soprattutto a fronte di nuovi fenomeni di consumo. Un caso emergente è rappresentato dai servizi di video streaming. La piattaforma presa in considerazione dal mio studio di analisi è Twitch, leader nel segmento di mercato dei video-giochi. Attraverso di essa milioni di follower seguono in tempo reali i comportamenti di gioco di migliaia di player, fra i quali i principali campioni mondiali di e-sports. La tesi ha esaminato, attraverso lo studio di fonti di letteratura e di mercato, le principali caratteristiche di relazione degli utenti. Su tale base è stato definito un campione attraverso uso delle API del sito, oggetto di studio finalizzato alla comprensione dei comportamenti di scelta da parte dei follower. Fra i vari esiti, emerge confermata la presenza e tutti i livelli di analisi della distribuzione power-law, tipica anche di Internet nel suoi complesso.

Streaming Video: Student Performance and Relative Use in the Preclinical Curriculum

Purpose: To assess the relationship between student utilization of learning resources, including streaming video (SV), and their performance in the pre-clinical curriculum. [See PDF for complete abstract]

Streaming Support for Data Intensive Cloud-Based Sequence Analysis

Cloud computing provides a promising solution to the genomics data deluge problem resulting from the advent of next-generation sequencing (NGS) technology. Based on the concepts of “resources-on-demand” and “pay-as-you-go”, scientists with no or limited infrastructure can have access to scalable and cost-effective computational resources. However, the large size of NGS data causes a significant data transfer latency from the client’s site to the cloud, which presents a bottleneck for using cloud computing services. In this paper, we provide a streaming-based scheme to overcome this problem, where the NGS data is processed while being transferred to the cloud. Our scheme targets the wide class of NGS data analysis tasks, where the NGS sequences can be processed independently from one another. We also provide the elastream package that supports the use of this scheme with individual analysis programs or with workflow systems. Experiments presented in this paper show that our solution mitigates the effect of data transfer latency and saves both time and cost of computation.

Steady streaming in a two-dimensional box model of a passive cochlea

Acoustic stimulation of the cochlea leads to a travelling wave in the cochlear fluids and on the basilar membrane (BM). It has long been suspected that this travelling wave leads to a steady streaming flow in the cochlea. Theoretical investigations suggested that the steady streaming might be of physiological relevance. Here, we present a quantitative study of the steady streaming in a computational model of a passive cochlea. The structure of the streaming flow is illustrated and the sources of streaming are closely investigated. We describe a source of streaming which has not been considered in the cochlea by previous authors. This source is also related to a steady axial displacement of the BM which leads to a local stretching of this compliant structure. We present theoretical predictions for the streaming intensity which account for these new phenomena. It is shown that these predictions compare well with our numerical results and that there may be steady streaming velocities of the order of millimetres per second. Our results indicate that steady streaming should be more relevant to low-frequency hearing because the strength of the streaming flow rapidly decreases for higher frequencies.

A Video-Aware FEC-Based Unequal Loss Protection Scheme for RTP Video Streaming

A video-aware unequal loss protection (ULP) system for protecting RTP video streaming in bursty packet loss networks is proposed. Just considering the relevance of the frame, the state of the channel and the bitrate constraints of the protection bitstream, our algorithm selects in real time the most suitable frames to be protected through forward error correction (FEC) techniques. It benefits from a wise RTP encapsulation that allows working at a frame level without requiring any further process than that of parsing RTP headers, so it is perfectly suitable to be included in commercial transmitters. The simulation results show how our proposed ULP technique outperforms non-smart schemes.

Content Delivery System for Optimal VoD Streaming

The demand of video contents has rapidly increased in the past years as a result of the wide deployment of IPTV and the variety of services offered by the network operators. One of the services that has especially become attractive to the customers is real-time video on demand (VoD) because it offers an immediate streaming of a large variety of video contents. The price that the operators have to pay for this convenience is the increased traffic in the networks, which are becoming more congested due to the higher demand for VoD contents and the increased quality of the videos. As a solution, in this paper we propose a hierarchical network system for VoD content delivery in managed networks, which implements redistribution algorithm and a redirection strategy for optimal content distribution within the network core and optimal streaming to the clients. The system monitors the state of the network and the behavior of the users to estimate the demand for the content items and to take the right decision on the appropriate number of replicas and their best positions in the network. The system's objectives are to distribute replicas of the content items in the network in a way that the most demanded contents will have replicas closer to the clients so that it will optimize the network utilization and will improve the users' experience. It also balances the load between the servers concentrating the traffic to the edges of the network.

Testing a Cloud Provider Network for Hybrid P2P and Cloud Streaming Architectures

The number of online real-time streaming services deployed over network topologies like P2P or centralized ones has remarkably increased in the recent years. This has revealed the lack of networks that are well prepared to respond to this kind of traffic. A hybrid distribution network can be an efficient solution for real-time streaming services. This paper contains the experimental results of streaming distribution in a hybrid architecture that consist of mixed connections among P2P and Cloud nodes that can interoperate together. We have chosen to represent the P2P nodes as Planet Lab machines over the world and the cloud nodes using a Cloud provider's network. First we present an experimental validation of the Cloud infrastructure's ability to distribute streaming sessions with respect to some key streaming QoS parameters: jitter, throughput and packet losses. Next we show the results obtained from different test scenarios, when a hybrid distribution network is used. The scenarios measure the improvement of the multimedia QoS parameters, when nodes in the streaming distribution network (located in different continents) are gradually moved into the Cloud provider infrastructure. The overall conclusion is that the QoS of a streaming service can be efficiently improved, unlike in traditional P2P systems and CDN, by deploying a hybrid streaming architecture. This enhancement can be obtained by strategic placing of certain distribution network nodes into the Cloud provider infrastructure, taking advantage of the reduced packet loss and low latency that exists among its datacenters.

StreamCloud: An elastic and scalable data streaming system

Many applications in several domains such as telecommunications, network security, large scale sensor networks, require online processing of continuous data lows. They produce very high loads that requires aggregating the processing capacity of many nodes. Current Stream Processing Engines do not scale with the input load due to single-node bottlenecks. Additionally, they are based on static con?gurations that lead to either under or over-provisioning. In this paper, we present StreamCloud, a scalable and elastic stream processing engine for processing large data stream volumes. StreamCloud uses a novel parallelization technique that splits queries into subqueries that are allocated to independent sets of nodes in a way that minimizes the distribution overhead. Its elastic protocols exhibit low intrusiveness, enabling effective adjustment of resources to the incoming load. Elasticity is combined with dynamic load balancing to minimize the computational resources used. The paper presents the system design, implementation and a thorough evaluation of the scalability and elasticity of the fully implemented system.

Opportunities and Challenges of Implementing P2P Streaming Applications in the Web

P2P applications are increasingly present on the web. We have identified a gap in current proposals when it comes to the use of traditional P2P overlays for real-time multimedia streaming. We analyze the possibilities and challenges to extend WebRTC in order to implement JavaScript APIs for P2P streaming algorithms.

Short paper: From streaming data to linked data. A case study with bike sharing systems

Current methods and tools that support Linked Data publication have mainly focused so far on static data, without considering the growing amount of streaming data available on the Web. In this paper we describe a case study that involves the publication of static and streaming Linked Data for bike sharing systems and related entities. We describe some of the challenges that we have faced, the solutions that we have explored, the lessons that we have learned, and the opportunities that lie in the future for exploiting Linked Stream Data.

SRBench: A streaming RDF/SPARQL benchmark

We introduce SRBench, a general-purpose benchmark primarily designed for streaming RDF/SPARQL engines, completely based on real-world data sets from the Linked Open Data cloud. With the increasing problem of too much streaming data but not enough tools to gain knowledge from them, researchers have set out for solutions in which Semantic Web technologies are adapted and extended for publishing, sharing, analysing and understanding streaming data. To help researchers and users comparing streaming RDF/SPARQL (strRS) engines in a standardised application scenario, we have designed SRBench, with which one can assess the abilities of a strRS engine to cope with a broad range of use cases typically encountered in real-world scenarios. The data sets used in the benchmark have been carefully chosen, such that they represent a realistic and relevant usage of streaming data. The benchmark defines a concise, yet omprehensive set of queries that cover the major aspects of strRS processing. Finally, our work is complemented with a functional evaluation on three representative strRS engines: SPARQLStream, C-SPARQL and CQELS. The presented results are meant to give a first baseline and illustrate the state-of-the-art.