IPTV används i allt större utsträckning och erbjuds som en kommersiell tjänst till bredbandskunder i bostäder. Jämfört med traditionella ISP-nät, ett IPTV-distributionsnät (i) antar vanligtvis en hierarkisk i stället för mesh-liknande struktur, (ii) ställer strängare krav på både tillförlitlighet och prestanda, (iii) har olika distributionsprotokoll (som i hög grad utnyttjar IP-multicast) och trafikmönster, och (iv) står inför mer allvarliga skalbarhet utmaningar när det gäller att hantera miljontals nätelement. Dessa unika egenskaper medför enorma utmaningar när det gäller effektiv förvaltning av IPTV-nät och IPTV-tjänster. I detta dokument fokuserar vi på att karakterisera och felsöka prestandaproblem i ett av de största IPTV-nätverken i Nordamerika. Vi samlar in en stor mängd mätdata från ett brett spektrum av källor, inklusive enhetsanvändning och felloggar, användaraktivitetsloggar, videokvalitetslarm och biljetter till kundproblem. Vi utvecklar ett nytt diagnosverktyg som heter Giza och som är speciellt anpassat till IPTV-nätverkets enorma skala och hierarkiska struktur. Giza tillämpar multi-upplösning dataanalys för att snabbt upptäcka och lokalisera regioner i IPTV-distributionshierarkin som upplever allvarliga prestandaproblem. Giza använder sedan flera statistiska data mining tekniker för att felsöka de identifierade problemen och diagnostisera deras grundorsaker. Validering mot operativa erfarenheter visar hur effektiv Giza är när det gäller att upptäcka viktiga prestandafrågor och identifiera intressanta beroenden. Metoderna och algoritmerna i Giza lovar att vara till stor nytta i IPTV-nätverksverksamhet.
Till exempel används Chebysjev-tröskeln i REF för att felsöka nätverksprestandaproblemen.
Towards automated performance diagnosis in a large IPTV network
{'venue': "SIGCOMM '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}