[논문 리뷰] Crowdsourced Live Streaming over the Cloud

Fei Chen, Cong Zhang외 2명|arXiv (Cornell University)|2015. 02. 23.

Image and Video Quality Assessment참고 문헌 10인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 지연 시간과 프레임 손실을 최소화하기 위해 동적으로 지리적으로 분산된 클라우드 리소스를 임대하는 비용 효율적인 클라우드 기반 프레임워크를 제안한다. 실시간 수요와 지연 시간에 기반해 이질적인 클라우드 인스턴스 간에 서비스를 적응적으로 마이그레이션하는 제안된 최적 마이그레이션(OM) 전략은 중앙집중식 및 고정 분포 방식에 비해 스트리밍 지연을 약 50% 감소시키고, 프로비저닝 비용을 최대 30% 절감한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 지리적으로 분산되고 동적인 영상 소스로 인해 발생하는 고지연 및 고비용 문제를 해결한다.
• 가격와 네트워크 지연 시간이 상이한 이질적인 클라우드 사이트 간의 클라우드 리소스 임대를 최적화한다.
• 중앙 집중식 서버 벤치마크에서의 예산 제약 조건을 준수하면서 종단 간 스트리밍 지연과 프레임 손실을 최소화한다.
• 실시간으로 변화하는 시청자 수요와 소스 가용성에 대응할 수 있는 확장 가능하고 실시간 적응이 가능한 라이브 스트리밍 시스템을 구현한다.

제안 방법

• 실시간 수요와 소스 분포에 기반해 미세한 단위의 적응적 임대 주기로 클라우드 리소스를 프로비저닝하는 일반적인 클라우드 서비스 프레임워크를 설계한다.
• 비용-지연 시간 트레이드오프 모델을 사용하여 최소 지연 시간과 비용을 갖는 클라우드 인스턴스를 선택하는 최적 마이그레이션(OM) 전략을 개발한다.
• 서비스 마이그레이션 결정이 실시간 RTT 지연 시간과 인스턴스 가격에 의해 이끌리는 동적 최적화 문제로 클라우드 임대를 모델링한다.
• 다중 클라우드 영역 간의 부하를 균형 잡는 데 중점을 두어 종단 간 지연을 줄이고 서비스 품질을 향상시키는 협업형 임대 전략을 구현한다.
• 실제 트래픽 패턴 하에서 성능을 평가하기 위해 트레이스 기반 시뮬레이션과 PlanetLab, AWS/Azure에서의 실세계 실험을 수행한다.
• 결정 과정에서 저지연 클라우드 인스턴스를 우선시하기 위해 RTT에 반비례하는 선호도 함수를 통합한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 커뮤니티 기반 라이브 스트리밍에서 종단 간 스트리밍 지연을 최소화하기 위해 분산된 이질적인 클라우드 인스턴스 간에 클라우드 리소스를 어떻게 최적화하여 임대할 수 있는가?
• RQ2 커뮤니티 기반 스트리밍 소스의 지리적 분포가 스트리밍 품질과 비용에 미치는 영향은 무엇이며, 지능적인 서비스 배치를 통해 이를 어떻게 완화할 수 있는가?
• RQ3 클라우드 인스턴스 간의 적응적 서비스 마이그레이션은 정적 또는 중앙집중식 배포 방식에 비해 비용 절감과 서비스 품질에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 예산 제약 조건이 있는 클라우드 임대 전략이 지연 시간과 프레임 손실 측면에서 거의 최적의 성능을 달성하면서도 프로비저닝 비용을 절감할 수 있는가?
• RQ5 시간에 따라 변화하는 시청자 수요와 소스 활동이 있는 시스템에서, 동적이고 예측 기반의 클라우드 임대 전략은 성능 향상에 얼마나 기여할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 최적 마이그레이션(OM) 전략은 중앙집중식 전용 서버(CDS) 기준 대비 스트리밍 지연을 약 50% 감소시킨다.
• 피크 수요 시점에 OM 전략은 TOP(상위 1개) 전략의 품질 수준을 5% 이내로 유지하면서도 프로비저닝 비용을 최대 30% 절감한다.
• 프레임 손실 감소 효과가 가장 두드러진 경우는 중심 서버와의 연결 지연이 높은 지역에 집중된 시청자가 있을 때이며, 특히 오전 8시 이전과 오후 9시 이후에 소스 분포가 변화함에 따라 두드러진다.
• CP(가장 가까운 제공자) 전략은 대부분의 시청자가 단일 소스 영역 근처에 있을 경우에만 성능 향상을 보이며, 국소적 프로비저닝의 한계를 드러낸다.
• 다양한 가격대의 분산된 인스턴스를 사용함에도 불구하고, 지능적인 마이그레이션과 로드 밸런싱 덕분에 OM 전략의 비용 비율은 벤치마크 비용 이하를 유지한다.
• PlanetLab와 AWS/Azure에서의 실세계 실험을 통해 프레임워크가 비용과 품질을 효과적으로 균형 잡고 있음을 확인하였으며, 동적인 소스 및 수요 패턴에 대한 확장성과 적응성을 입증하였다.