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Titel: CSDN: CDN-Aware QoE Optimization in SDN-Assisted HTTP Adaptive Video Streaming
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Kurzfassung:

Recent studies have revealed that network-assisted techniques, by providing a comprehensive view of the network, improve HTTP Adaptive Streaming (HAS) system performance significantly. This paper leverages the capability of Software-Defined Networking, Network Function Virtualization, and edge computing to introduce a CDN-Aware QoE Optimization in SDN-Assisted Adaptive Video Streaming (CSDN) framework. We employ virtualized edge entities to collect various information items and run an optimization model with a new server/segment selection approach in a time-slotted fashion to serve the clients’ requests by selecting optimal cache servers. In case of a cache miss, a client’s request is served by an optimal replacement quality from a cache server, by a quality transcoded from an optimal replacement quality at the edge, or by the originally requested quality from the origin server. Comprehensive experiments conducted on a large-scale testbed demonstrate that CSDN outperforms other approaches in terms of the users’ QoE and network utilization.

Schlagworte: Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH), Edge Computing, Network-Assisted Video Streaming, Quality of Experience (QoE), Software Defined Networking (SDN), Network Function Virtualization (NFV), Video Transcoding, Content Delivery Network (CDN)
Publikationstyp: Beitrag in Proceedings (Autorenschaft)
Erscheinungsdatum: 04.10.2021 (Print)
Erschienen in: LCN '21 Proceedings of the IEEE 46th Conference on Local Computer Networks
LCN '21 Proceedings of the IEEE 46th Conference on Local Computer Networks
zur Publikation
 ( IEEE; )
Titel der Serie: -
Bandnummer: -
Erstveröffentlichung: Ja
Version: -
Seite: S. 525 - 532

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Erscheinungsdatum: 07.09.2021
ISBN (e-book): -
eISSN: -
DOI: http://dx.doi.org/10.1109/lcn52139.2021.9524970
Homepage: -
Open Access
  • Online verfügbar (nicht Open Access)
Erscheinungsdatum: 04.10.2021
ISBN:
  • 978-1-6654-1886-7
  • 978-1-6654-4800-0
ISSN: 0742-1303
Homepage: https://ieeexplore.ieee.org/document/9524970

Zuordnung

Organisation Adresse
Fakultät für Technische Wissenschaften
 
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Universitaetsstr. 65-67
9020 Klagenfurt am Wörthersee
Österreich
   martina.steinbacher@aau.at
http://itec.aau.at/
zur Organisation
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Kategorisierung

Sachgebiete
  • 1020 - Informatik
Forschungscluster Kein Forschungscluster ausgewählt
Peer Reviewed
  • Ja
Publikationsfokus
  • Science to Science (Qualitätsindikator: II)
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
Arbeitsgruppen
  • Multimedia Communication

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Keine Partnerorganisation ausgewählt

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