I detta dokument presenterar vi en Mobile Edge Computing (MEC) system för att möjliggöra nätverks kantstödd video anpassning baserad på MPEG-DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP). I motsats till den traditionella over-the-top-anpassningen (OTT) som utförs av DASH-klienter kan MEC-servern vid mobilnätets kant fånga upp radioaccessnätverk (RAN) genom sin egen funktion Radio Network Information Service (RNIS) och använda kunskapen för att ge vägledning till kunder så att de kan utföra mer intelligent videoanpassning. För att stödja sådan MECassisted DASH video anpassning, MEC-servern måste lokalt cache de mest populära innehållssegmenten på de kvaliteter som kan stödjas av det nuvarande nätverket dataflöde. I detta syfte introducerar vi en tvådimensionell användare Quality-of-Experience (QoE)-driven algoritm för att göra caching/ersättningsbeslut baserat på både innehåll sammanhang (t.ex., segment popularitet) och nätverkskontext (t.ex., RAN nedlänk genomput). Vi utförde experiment genom att distribuera en prototyp MEC-server på en riktig LTE-A-baserad nätverkstestbädd. Resultaten visar att vår QoE-driven algoritm kan uppnå betydande förbättringar för användare QoE över 2 referenssystem.
En QoE-driven DASH-videocachelagrings- och anpassningsalgoritm föreslås i REF för att göra cache- och ersättningsbeslutet baserat på innehållskontext (t.ex. segmentens popularitet) och nätverkskontext (t.ex. nedlänkbandbredd).
QoE-Driven DASH Video Caching and Adaptation at 5G Mobile Edge
{'venue': "ACM-ICN '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}