SDN aware DASH client architecture
Yazılım tanımlı ağ teknolojisi farkındalıklı DASH istemci mimarisi
- Tez No: 569245
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MÜGE SAYIT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Çoklu Ağ Yollu Hız Adaptasyon, Yazılım Tanımlı Ağlar, Kullanıcı Deneyim Kalitesi, HTTP Video Akışlandırma, Ölçeklenebilir Video Kodlama, Video Streaming over HTTP, Scalable Video Coding, Multiple Path Rate Adaptation, Software Defined Networks, Quality of Experience
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 82
Özet
Dinamik uyarlamalı video akışı uygulamaları, son on yılın en popüler uygulamaları arasındadır. Bu tür uygulamalarda, temel mimari kullanıcıların kaliteyi istedikleri gibi değiştirmelerine izin verir. Değişken ağ koşullarında Aktarım Kontrol Protokolü (TCP) video akışlandırma için Deneyim Kalitesini (QoE) arttırmak zorlu bir iştir. Bu nedenle bu uygulamaların geliştirilmesinde geleneksel yöntemlerden ziyade, Yazılım Tanımlı Ağ (SDN) gibi esnek sistemlerin kullanımı artmaktadır. İndirilen video segmentlerini iyileştirmek için birden fazla ağ yolu kullanılması, istikrarlı ve yüksek kaliteli bir izleme deneyimi için büyük avantajlar sağlar. Birden çok ağ yolu kullanılması, segment boyutlarının farklı olduğu veya kısa süreli bant genişliğinin azaldığı durumlarda sistemin kararlılığını korur. Bu nedenle, indirilen segmentleri iyileştirmek için Ölçeklenebilir Video Kodlama (SVC) kullanmak bant genişliği israfını önler, çünkü segment kalitesi, kalite katmanlarının birleştirilmesi ile sağlanır. Bu çalışmada, bir SDN Kontrolcüsü olan OpenFlow protokolü aracılığıyla birden fazla ağ yolu kullanarak SVC ile kodlanmış video içeriğinin segmentlerini isteyen ve Köprü Metni Aktarım Protokolü (HTTP) üzerinden uyarlamalı akış sağlayan,“mpBack^2”adını verdiğimiz QoE farkındalıklı bir hız adaptasyon algoritması, bulunmaktadır. Simülasyon sonuçları, bu algoritmanın geleneksel hız uyarlama algoritmalarına kıyasla daha yüksek QoE elde ettiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Dynamic adaptive video streaming applications are one of the most popular applications of the last decade. In such applications, the basic architecture allows users to change quality as they desire. Evaluating Quality of Experience (QoE) effectively for Transmission Control Protocol (TCP) video streaming with network performance parameters is a challenging task. For this reason, the use of flexible systems such as Software Defined Network (SDN) to adapt to variable network conditions has increased, rather than traditional methods, in the development of these applications. Due to the varying conditions of the network, the use of multi-path and methods to improve downloaded segments provide great advantages for a stable and high-quality monitoring experience. Using multiple paths maintains the stability of the system where segment sizes differ or where short-term bandwidth decreases. Hence, using Scalable Video Codec (SVC) to improve the downloaded segments prevents bandwidth wastage because segment quality is provided by decoding layers. In this thesis, we propose a QoE aware adaptive streaming over Hypertext Transfer Protocol (HTTP), named“mpBack^2”, that requests segments of an SVC coded video content by using multiple paths by connecting an SDN Controller through OpenFlow protocol. Simulation results show that users achieve higher QoE by using our approach when compared to conventional rate adaptation algorithms.
Benzer Tezler
- Server and network assisted dash (sand)architecture utilizing sdn technology
Yazılım tanımlı ağ (yta) teknolojisinden yararlanan sand mimarisi
REZA SHOKRI KALAN
Doktora
İngilizce
2020
Bilim ve TeknolojiEge ÜniversitesiUluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜGE SAYIT
- Traffic aware, utility and machine learning based framework for energy efficiency in software defined networks
Yazılım tanımlı ağlarda enerji verimliliği için trafik farkında, kullanım ve makine öğrenmesi tabanlı sistem
BEAKAL GIZACHEW ASSEFA
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZNUR ÖZKASAP
- A Q-learning based load balanced and QoS-aware SDN approach: A case study in defence industry
Q-öğrenme tabanlı yük dengeleme ve servis kalitesi farkında bir YTA yaklaşımı: Savunma sanayii endüstrisinde bir vaka çalışması
TEVFİK AKTAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEREN TUNCER ŞAKAR
- Yazılım tabanlı ağ yaklaşımı ile geniş alan ağlarında enerji duyarlı kaynak yönetimi
An SDN based energy-aware resource management model for wide area networks
SÜLEYMAN BURAK GÖGER
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDeniz Harp Okulu KomutanlığıBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HACI ALİ MANTAR
YRD. DOÇ. HASARİ ÇELEBİ
- Multicast aware virtual network embedding in software defined networks
Başlık çevirisi yok
EVRİM GÜLER
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGeorgia State UniversityDR. XIAOJUN CAO