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Scalable Internet Video-on-Demand Systems

Zink, Michael :
Scalable Internet Video-on-Demand Systems.
[Online-Edition]
TU Darmstadt
[Ph.D. Thesis], (2003)

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Item Type: Ph.D. Thesis
Title: Scalable Internet Video-on-Demand Systems
Language: English
Abstract:

In this thesis on Scalable Internet Video-on-Demand Systems solutions are provided that allow scalable streaming in today's Internet. These solutions allow the optimization of existing Video-on-Demand applications, as well as the integration of new mechanisms in the video streaming area. With the increasing popularity of video and audio data in packet switched networks and the lack of quality of service support, mechanisms that increase the scalability of Video-on-Demand applications must be provided. The scalability introduced in this thesis is two-dimensional. The first dimension is characterized as system scalability which is realized by the integration of caches into the distribution infrastructure. The second dimension, the content scalability, allows the adaptation of the video stream to existing conditions on the network by applying scalable video. In the course of this thesis, it is demonstrated how these two dimensions of scalability can be combined to increase the overall scalability and performance of a Video-on-Demand application. First of all, the problems that arise from the combination of both scalability dimensions are identified. This problem identification results in a new architecture that is suitable to solve the problems identified. Since this new architecture is based on several new mechanisms, most of this thesis is dedicated to the development and investigation of these new mechanisms. In the initial phase, when first developing these mechanisms, an additional problem was identified. That is, the influence of quality variations in scalable video on the perceived quality of the viewer had not been investigated so far. The results of a subjective assessment, which was conducted in the scope of this thesis, are the first that provide substantiated information for the layer-encoded scalable video format. These results build the basis for the development of an objective quality metric, which is used to measure the influence of quality variation in scalable video. It is shown that this metric is better suited than an existing, well-known metric. In addition, this new metric is used to evaluate the newly developed mechanisms that are presented in this thesis. An important element of a distribution infrastructure for Video-on-Demand is the cache and, thus, it is investigated how new mechanisms (which make use of the functionality offered by the cache) can increase the scalability of the system and the quality of the delivered video stream. Simulations which are based on these new mechanisms demonstrate their applicability and show that the identified problems can be solved. These investigations on new mechanisms for Scalable Internet Video-on-Demand Systems are enhanced by the extension of transport and signaling protocols. The latter allows the extended communication between servers, caches, and clients in a distribution infrastructure that is necessary to optimally support the new mechanisms. Simulations and measurements based on our own streaming platform show that the combination of both increases the scalability of a Video-on-Demand system and the perceived quality for the viewer. Additionally, these results show that the Scalable Adaptive Streaming architecture is capable of supporting heterogeneous clients. Thus, Video-on-Demand applications making use of the new mechanisms presented in this thesis are not limited to a specific class of clients and are even capable of increasing the overall scalability of the system.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage
Im Rahmen dieser Dissertation zum Thema "Scalable Internet Video-on-Demand Systems" werden Lösungen entwickelt, die skalierbares Streaming im heutigen Internet ermöglichen. Die vorgestellten Lösungen ermöglichen sowohl die Optimierung existierender Video-on-Demand Anwendungen als auch die Integration neuer Mechanismen im Bereich Video Streaming. Begründet durch die zunehmende Popularität von Video- und Audiodaten in packetvermittelten Netzwerken und der gleichzeitig mangelnden Unterstützung von Dienstgüte, müssen Mechanismen, die die Skalierbarkeit von Video-on-Demand Anwendungen erhöhen, zur Verfügung gestellt werden. Die in dieser Dissertation vorgestellte Skalierbarkeit für Video-on-Demand Anwendungen ist zweidimensional. Die erste Dimension wird als System-Skalierbarkeit bezeichnet und durch die Integration von Caches in die Verteilinfrastruktur realisiert. Inhalts-Skalierbarkeit, die zweite Dimension der Skalierbarkeit, ermöglicht, dass sich ein Videostrom in seiner Bandbreite an die existierenden Bedingungen im Netzwerk anpassen kann. Dies wird durch die Anwendung skalierbarer Kodierformate für Video erreicht. Im Verlauf der Dissertation wird demonstriert, wie diese beiden Dimensionen von Skalierbarkeit kombiniert werden können, um die Gesamt-Skalierbarkeit und die Güte von Video-on-Demand Anwendungen zu erhöhen. Als erster Schritt werden die Probleme, die durch die Kombination beider Dimensionen von Skalierbarkeit entstehen, identifiziert. Diese Problemfindung führt zur Entwicklung einer neuen Architektur, die geeignet ist, die identifizierten Probleme zu lösen. Da diese neue Architektur auf mehreren neuen Mechanismen basiert, ist der größte Teil der Arbeit der Entwicklung und Untersuchung dieser Mechanismen gewidmet. In der initialen Phase der Arbeit stellte sich bei der Entwicklung erster neuer Mechanismen ein weiteres Problem heraus. Dies ist der Einfluß von Qualitätsschwankungen in einem skalierbarem Video auf die wahrgenommene Qualität beim Betrachter, welche bisher nicht im Rahmen einer subjektiven Beurteilung untersucht wurden. Daher wurde im Rahmen dieser Arbeit eine solche Untersuchung durchgeführt. Die Ergebnisse dieser Beurteilung sind die ersten, die substantielle Informationen für das Layer-Encoded Video Format in Zusammenhang mit Qualitätsschwankungen bieten. Diese Ergebnisse bilden die Grundlage für die Entwicklung eines neuen, objektiven Qualitätsmaßes, welches zur Beurteilung des Einflusses von Qualitätsveränderungen in skalierbaren Videoformaten benutzt werden kann. Es wird gezeigt, dass dieses Qualitätsmaß besser zur Beurteilung von Qualitätsveränderungen geeignet ist als eine prominentes, in der Bildverarbeitung etabliertes Maß. Darüber hinaus wird das neue Qualitätsmaß zur Evaluierung der in dieser Arbeit neu entwickelten Mechanismen benutzt. Ein wichtiger Bestandteil einer Verteilinfrastruktur für Video-on-Demand sind Caches. Aus diesem Grund wird hier untersucht, wie neue Mechanismen (die die schon existierende Funktionalität eines Caches nutzen) die Skalierbarkeit der Verteilinfrastruktur und die Qualität des zum Empfänger gesendeten Videostroms erhöhen können. Mit Hilfe von Simulationen wird gezeigt, dass diese neuen Mechanismen geeignet sind, die identifizierten Probleme im Bezug auf Skalierbarkeit und Qualität zu lösen. Die Untersuchungen an neuen Mechanismen für Skalierbare Internet Video-on-Demand Systeme werden durch die Erweiterung existierender Transport- und Signalisierungsprotokolle ergänzt. Dadurch wird eine erweiterte Kommunikation zwischen Server, Cache und Endgerät in einer Verteilinfrastruktur ermöglicht, die nötig ist, um die neu entwikkelten Mechanismen optimal zu unterstützen. Simulationen und Messungen, die auf einer neu entwickelten Streaming-Plattform basieren, zeigen, dass die Kombination von neuen Mechanismen und die Erweiterung existierender Protokolle die Skalierbarkeit von Video-on-Demand Systemen und die am Empfänger empfundene Qualität eines Videostroms erhöhen. Zusätzlich wird gezeigt, dass diese neue Architektur (Scalable Adaptive Streaming Architecture) zur Unterstützung heterogener Endgeräte geeignet ist. Video-on-Demand Anwendungen, die auf den in dieser Arbeit entwickelten Mechanismen basieren, sind somit nicht auf eine Klasse von Endgeräten beschränkt und zeichnen sich durch eine noch höhere Gesamt-Skalierbarkeit des Systems aus.German
Classification DDC: 000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft > 004 Informatik
Divisions: Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik
Date Deposited: 17 Oct 2008 09:21
Last Modified: 07 Dec 2012 11:49
Official URL: http://elib.tu-darmstadt.de/diss/000378
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-3782
License: Simple publication rights for ULB
Referees: Steinmetz, Prof. Dr.- Ralf and Griwodz, Prof. Dr.- Carsten
Advisors: Steinmetz, Prof. Dr.- Ralf
Refereed: 19 September 2003
URI: http://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/378
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