[論文レビュー] Crowdsourced Live Streaming over the Cloud

Fei Chen, Cong Zhang+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 23, 2015

Image and Video Quality Assessment参考文献 10被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、遅延とフレーム損失を最小限に抑えるために、動的に地理的に分散したクラウドリソースを借り受けるコスト効率の高いクラウドベースのフレームワークを提案する。リアルタイムでの需要と遅延に基づいて、異種のクラウドインスタンス間でサービスを適応的に移行することで、提案された最適移行（OM）戦略は、中央集権的かつ固定配布アプローチと比較して、ストリーミング遅延をほぼ50％削減し、リソース確保コストを最大30％削減する。

ABSTRACT

Empowered by today's rich tools for media generation and distribution, and the convenient Internet access, crowdsourced streaming generalizes the single-source streaming paradigm by including massive contributors for a video channel. It calls a joint optimization along the path from crowdsourcers, through streaming servers, to the end-users to minimize the overall latency. The dynamics of the video sources, together with the globalized request demands and the high computation demand from each sourcer, make crowdsourced live streaming challenging even with powerful support from modern cloud computing. In this paper, we present a generic framework that facilitates a cost-effective cloud service for crowdsourced live streaming. Through adaptively leasing, the cloud servers can be provisioned in a fine granularity to accommodate geo-distributed video crowdsourcers. We present an optimal solution to deal with service migration among cloud instances of diverse lease prices. It also addresses the location impact to the streaming quality. To understand the performance of the proposed strategies in the realworld, we have built a prototype system running over the planetlab and the Amazon/Microsoft Cloud. Our extensive experiments demonstrate that the effectiveness of our solution in terms of deployment cost and streaming quality.

研究の動機と目的

• 地理的に分散し、動的な動画ソースによる高遅延と高コストの課題に対処する。
• 価格とネットワーク遅延が異なる異種のクラウドサイト間でクラウドリソースのリースを最適化する。
• 予算制約を中央集権的サーバーベンチマークに従って尊重しつつ、エンドツーエンドのストリーミング遅延とフレーム損失を最小限に抑える。
• 動的な視聴者需要とソースの可用性に応じたスケーラブルでリアルタイムな適応を可能にする。

提案手法

• リアルタイムの需要とソース分布に基づき、細分化された適応的リースサイクルでクラウドリソースをプロビジョニングする汎用クラウドサービスフレームワークを設計する。
• コストと遅延のトレードオフモデルを用いて、最小遅延とコストのクラウドインスタンスを選択する最適移行（OM）戦略を開発する。
• リアルタイムでのRTT遅延とインスタンス価格に基づいて、サービス移行意思決定を駆動する動的最適化問題としてクラウドリースをモデル化する。
• 複数のクラウドリージョンにわたる負荷をバランスさせる共同リース戦略を実装し、エンドツーエンド遅延を低減し、サービス品質を向上させる。
• 実際のトラフィックパターン下での性能を評価するために、PlanetLabおよびAWS/Azure上でトレース駆動シミュレーションと実世界実験を実施する。
• 意思決定において低遅延クラウドインスタンスを優先するために、RTTに反比例する優先関数を組み込む。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 分散し、異種のクラウドインスタンス間で、コラボレイティブライブストリーミングにおけるエンドツーエンド遅延を最小限に抑えるために、クラウドリソースを最適にリースする方法は何か？
• RQ2 クラウドソーシャーの地理的分布がストリーミング品質とコストに与える影響は何か？ そして、知的なサービス配置によってその影響をどのように軽減できるか？
• RQ3 静的または中央集権的デプロイと比較して、クラウドインスタンス間での適応的サービス移行は、コスト削減とサービス品質にどのように影響を与えるか？
• RQ4 予算制約付きのクラウドリース戦略は、遅延とフレーム損失の観点でほぼ最適な性能を達成できるか？
• RQ5 時間的に変化する視聴者需要とソース活動を伴うシステムにおいて、動的で予測に基づくクラウドリースは、性能をどの程度向上させ得るか？

主な発見

• 提案された最適移行（OM）戦略は、中央集権的専用サーバー（CDS）ベンチマークと比較して、ストリーミング遅延をほぼ50％削減する。
• OM戦略は、ピーク需要時において、TOP（トップ1）戦略と比較して品質を5％以内に保ちながら、リソース確保コストを最大30％削減する。
• フレーム損失の低減効果は、中央サーバーへの接続遅延が高い地域に視聴者が集中している場合に顕著であり、特に午前8時以前および午後9時以降にソース分布が変化する時期に顕著である。
• CP（最寄りプロバイダー）戦略は、ほとんどの視聴者が単一のソースリージョンに近い場合にのみパフォーマンスが向上するため、局所的リソース確保の限界を示している。
• OM戦略のコスト比は、価格が異なる分散インスタンスを使用しているにもかかわらず、知的な移行と負荷分散のおかげでベンチマークコストを下回り続ける。
• PlanetLabおよびAWS/Azureにおける実世界実験の結果、フレームワークはコストと品質のバランスを効果的にとらせており、動的なソースおよび需要パターンへのスケーラビリティと適応性を示している。