a b s t r a c t HTTP Adaptive Streaming (HAS) håller på att bli den de facto-standarden för adaptiva streaminglösningar. I HAMN delas en video tidsmässigt upp i segment som kodas med olika kvalitetshastigheter. Kunden kan sedan självständigt besluta, baserat på de nuvarande buffertfyllning och nätverksvillkor, vilken kvalitet representation den kommer att ladda ner. Var och en av dessa spelare strävar efter att optimera sin individuella kvalitet, vilket leder till bandbredd konkurrens, orsakar kvalitet oscillationer och buffert svält. Denna artikel föreslår en lösning för att lindra dessa problem genom att distribuera i-nätverk kvalitetsoptimering agenter, som övervakar tillgängliga genomströmning med hjälp av provtagningsbaserade mättekniker och optimera kvaliteten på varje klient, baserat på en HAS Quality of Experience (QoE) metrisk. Denna optimering i nätverk uppnås genom att lösa ett linjärt optimeringsproblem både med hjälp av centraliserade såväl som distribuerade algoritmer. Den föreslagna hybriden QoE-driven metod gör det möjligt för kunden att ta hänsyn till besluten i nätverket under processen för hastighetsanpassning, samtidigt som förmågan att reagera på plötsliga bandbreddsfluktuationer i det lokala nätverket bibehålls. Det föreslagna tillvägagångssättet gör det möjligt att förbättra befintliga autonoma kvalitetsvalheuristik med minst 30 %, samtidigt som man presterar bättre i nätverk med hjälp av rent bithastighetsdriven optimering med upp till 19 %.
I REF föreslår författarna att man använder kvalitetsoptimeringsmedel i nätverket, som bör övervaka det tillgängliga dataflödet med hjälp av provtagningsbaserade mättekniker och optimera kvaliteten på varje kund, baserat på genomströmningsprognoser.
QoE-driven in-network optimization for Adaptive Video Streaming based on packet sampling measurements
{'venue': 'Comput. Networks', 'journal': 'Comput. Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}