Publikation: ECAS-ML: Edge Computing Assisted Adapta...
Stammdaten
Titel: | ECAS-ML: Edge Computing Assisted Adaptation Scheme with Machine Learning for HTTP Adaptive Streaming |
Untertitel: | |
Kurzfassung: | As the video streaming traffic in mobile networks is increasing, improving the content delivery process becomes crucial, e.g., by utilizing edge computing support. At an edge node, we can deploy adaptive bitrate (ABR) algorithms with a better understanding of network behavior and access to radio and player metrics. In this work, we present ECAS-ML, Edge Assisted Adaptation Scheme for HTTP Adaptive Streaming with Machine Learning. ECAS-ML focuses on managing the tradeoff among bitrate, segment switches and stalls to achieve a higher quality of experience (QoE). For that purpose, we use machine learning techniques to analyze radio throughput traces and predict the best parameters of our algorithm to achieve better performance. The results show that ECAS-ML outperforms other client-based and edge-based ABR algorithms. |
Schlagworte: | HTTP Adaptive Streaming, Edge computing, Content delivery, Network-assisted video streaming, Quality of experience, Machinge learning |
Publikationstyp: | Beitrag in Sammelwerk (Autorenschaft) |
Erscheinungsdatum: | 2022 (Print) |
Erschienen in: |
MMM 2022 Proceedings of the International Conference on Multimedia Modeling
MMM 2022 Proceedings of the International Conference on Multimedia Modeling
(
Springer;
)
zur Publikation |
Titel der Serie: | Lecture notes in Computer Science (LNCS) |
Bandnummer: | 13142 |
Erstveröffentlichung: | Ja |
Version: | - |
Seite: | S. 394 - 406 |
Versionen
Keine Version vorhanden |
Erscheinungsdatum: | 2022 |
ISBN: |
|
ISSN: | 0302-9743 |
Homepage: | https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-98355-0_33 |
Erscheinungsdatum: | 15.03.2022 |
ISBN (e-book): |
|
eISSN: | 1611-3349 |
DOI: | http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-98355-0_33 |
Homepage: | https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-98355-0_33 |
Open Access |
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AutorInnen
Jesus Aguilar Armijo (intern) |
Ekrem Cetinkaya (intern) |
Christian Timmerer (intern) |
Hermann Hellwagner (intern) |
Zuordnung
Organisation | Adresse | ||||
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Fakultät für Technische Wissenschaften
Institut für Informationstechnologie
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AT - 9020 Klagenfurt am Wörthersee |
Kategorisierung
Sachgebiete | |
Forschungscluster | Kein Forschungscluster ausgewählt |
Peer Reviewed |
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Publikationsfokus |
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
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Arbeitsgruppen |
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Kooperationen
Forschungsaktivitäten
(Achtung: Externe Aktivitäten werden im Suchergebnis nicht mitangezeigt)
Projekte: |
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Publikationen: | Keine verknüpften Publikationen vorhanden |
Veranstaltungen: |
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Vorträge: |
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