Qualidade de serviço e de experiência na distribuição de vídeo escalável em redes par-a-par (P2P)

Abstract

Nos últimos anos tem havido considerável esforço de pesquisas sobre as redes par-a-par (P2P, do inglês peer-to-peer), tanto aquelas voltadas para distribuir vídeo ao vivo (Live Streaming) quanto sob demanda (VoD, do inglês Video-on-Demand). Apesar do uso mais conhecido das redes P2P envolver sistemas de compartilhamento de arquivos, os sistemas de distribuição de vídeo na Internet também têm visto o seu desenvolvimento potencializado por este tipo de redes, consideradas um paradigma promissor na distribuição de vídeo em larga escala, permitindo solucionar alguns dos principais gargalos em arquiteturas cliente-servidor. Por outro lado, o padrão de codificação de vídeo escalável H.264/SVC (Scalable Video Coding) surgiu como uma opção capaz de permitir que um usuário receba parte do streaming de acordo com sua capacidade de processamento, resolução da tela e capacidade da rede local em que se encontra conectado. O vídeo é codificado em camadas, e receber a camada base é suficiente para realizar a apresentação, sendo possível melhorar a qualidade percebida com o emprego de camadas de reforço. A interação entre as áreas de redes P2P e de vídeo escalável tem sido investigada na literatura, sendo constatado que a codificação de vídeo escalável pode contribuir para a melhora da qualidade percebida pelo usuário neste tipo de redes. Todavia, o mapeamento entre a qualidade de serviço provida pela rede e a qualidade de experiência, ainda que realizado para outros sistemas P2P, ainda não tem sido realizado para vídeo escalável, até onde foi possível observar na literatura disponível. Existe então uma motivação no desenvolvimento de uma relação quantitativa, capaz de mapear a qualidade de serviço provido pela rede em qualidade subjetiva em sistemas de distribuição de vídeo escalável sob demanda. Em outras palavras, é necessário propor uma relação quantitativa entre a QoS e a QoE, a fim de estimar a provável QoE vivida pelo usuário de acordo com parâmetros de rede e de aplicação. Assim, após levantamento de possíveis mapeamentos QoS-QoE propostos na literatura, o presente trabalho busca propor e avaliar um preditor de QoE, passível de ser integrado em esquema adaptativo. O preditor é avaliado com base em simulação a eventos discretos em um conjunto de experimentos envolvendo diferentes classes de sequências de vídeo. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT

In recent years there has been a considerable research effort on video distribution over peer-to-peer networks, considering live streaming and video-on-demand options. Although the most well known use of P2P systems involves file sharing, video distribution systems on the Internet have also seen the development enhanced by this type of networks, seen as a promising paradigm in video distribution on large scale, allowing to solve some of the major issues, as bottlenecks, in Client/Server architectures. On the other hand, the H.264/SVC (Scalable Video Coding) standard has emerged as an option that would allow users to receive part of the stream according to their processing capacity, screen resolution and capabilities of the local network in which it is connected. The video is encoded in layers, and receiving the base layer is sufficient to carry out the playback, and it is possible to improve the perceived quality with the use of enhancement layers. The interaction between P2P networks and scalable video has been researched in the literature, leading to the conclusion that the scalable video coding can contribute to the improvement of the quality perceived by the user in such networks. However, the mapping between the quality of service provided by the network and the quality of experience, even if done to other P2P systems, has not been performed for scalable video, as far as we can see in the available literature. Then, there is a motivation to develop a quantitative relationship, capable of mapping the quality of service provided by the network in subjective quality in scalable video on demand distribution systems. In other words, it is necessary to propose a quantitative relationship between QoS and QoE, in order to estimate the likely QoE experienced by the user according to network and application parameters. In this sense, after surveying possible mappings QoS-QoE proposed in the literature, this dissertation seeks to propose and evaluate a QoE predictor, which can be integrated into an adaptive scheme. The predictor is evaluated by the use of discrete event simulation and a set of experiments involving different classes of video sequences. The statistical analysis shows an excellent performance of this predictor.