論文の概要: ANT: Learning Accurate Network Throughput for Better Adaptive Video
Streaming
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12507v1
- Date: Mon, 26 Apr 2021 12:15:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-27 14:27:44.913755
- Title: ANT: Learning Accurate Network Throughput for Better Adaptive Video
Streaming
- Title（参考訳）: ANT: 適応型ビデオストリーミングのための正確なネットワークスループットの学習
- Authors: Jiaoyang Yin, Yiling Xu, Hao Chen, Yunfei Zhang, Steve Appleby, Zhan
Ma
- Abstract要約: アダプティブビットレート(ABR)決定は、ビデオストリーミングアプリケーションで満足のいくQoE(Quality of Experience)を確保するために重要な役割を果たします。
本稿では、ネットワークスループットダイナミクスの全スペクトルを特徴付けるためにANT(a.k.a., Accurate Network Throughput)モデルを学ぶことを提案する。
その結果,現在のPensiveやOboeと比較して,ユーザQoEを65.5%,31.3%向上させることができることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.544139447901113
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Adaptive Bit Rate (ABR) decision plays a crucial role for ensuring
satisfactory Quality of Experience (QoE) in video streaming applications, in
which past network statistics are mainly leveraged for future network bandwidth
prediction. However, most algorithms, either rules-based or learning-driven
approaches, feed throughput traces or classified traces based on traditional
statistics (i.e., mean/standard deviation) to drive ABR decision, leading to
compromised performances in specific scenarios. Given the diverse network
connections (e.g., WiFi, cellular and wired link) from time to time, this paper
thus proposes to learn the ANT (a.k.a., Accurate Network Throughput) model to
characterize the full spectrum of network throughput dynamics in the past for
deriving the proper network condition associated with a specific cluster of
network throughput segments (NTS). Each cluster of NTS is then used to generate
a dedicated ABR model, by which we wish to better capture the network dynamics
for diverse connections. We have integrated the ANT model with existing
reinforcement learning (RL)-based ABR decision engine, where different ABR
models are applied to respond to the accurate network sensing for better rate
decision. Extensive experiment results show that our approach can significantly
improve the user QoE by 65.5% and 31.3% respectively, compared with the
state-of-the-art Pensive and Oboe, across a wide range of network scenarios.
- Abstract（参考訳）: アダプティブビットレート(ABR)の決定は、過去のネットワーク統計を主に将来のネットワーク帯域幅予測に活用するビデオストリーミングアプリケーションにおいて、満足度の高いQuality of Experience(QoE)を確保する上で重要な役割を果たす。
しかし、ほとんどのアルゴリズムはルールベースまたは学習駆動のアプローチ、スループットトレースのフィード、または従来の統計に基づく分類されたトレース(平均/標準偏差)によってABRの決定を駆動し、特定のシナリオのパフォーマンスを損なう。
本稿では、ネットワークスループットセグメント(nts)の特定のクラスタに関連する適切なネットワーク条件を導出するために、過去のネットワークスループットダイナミクスの全スペクトルを特徴付けるantモデル(すなわち、正確なネットワークスループット)を学習することを提案する。
NTSの各クラスタは専用のABRモデルを生成するために使用されます。
我々は、ANTモデルと既存の強化学習(RL)ベースのABR決定エンジンを統合し、ABRモデルを用いて精度の高いネットワークセンシングを行い、高いレート決定を行う。
広範な実験結果から,提案手法は,ネットワークシナリオにおいて,最先端のペンシブやオーボエと比較して,65.5%,31.3%,有意にユーザqoeを改善できることがわかった。
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