Fugu-MT 論文翻訳(概要): Modeling Live Video Streaming: Real-Time Classification, QoE Inference, and Field Evaluation

論文の概要: Modeling Live Video Streaming: Real-Time Classification, QoE Inference, and Field Evaluation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.02637v1
Date: Sun, 5 Dec 2021 17:53:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-07 15:40:20.240007
Title: Modeling Live Video Streaming: Real-Time Classification, QoE Inference, and Field Evaluation
Title（参考訳）: ライブビデオストリーミングのモデル化 - リアルタイム分類、qoe推論、フィールド評価
Authors: Sharat Chandra Madanapalli, Alex Mathai, Hassan Habibi Gharakheili, and Vijay Sivaraman
Abstract要約: ReCLiveは、ネットワークレベルの挙動特性に基づいたライブビデオ検出およびQoE計測のための機械学習手法である。 TwitchとYouTubeの約23,000のビデオストリームを分析し、ライブとオンデマンドのストリーミングを区別するトラフィックプロファイルの重要な特徴を特定します。私たちのソリューションは、ISPにライブビデオストリームの細かい可視性を提供し、ユーザエクスペリエンスの測定と改善を可能にします。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4353812560047186
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Social media, professional sports, and video games are driving rapid growth in live video streaming, on platforms such as Twitch and YouTube Live. Live streaming experience is very susceptible to short-time-scale network congestion since client playback buffers are often no more than a few seconds. Unfortunately, identifying such streams and measuring their QoE for network management is challenging, since content providers largely use the same delivery infrastructure for live and video-on-demand (VoD) streaming, and packet inspection techniques (including SNI/DNS query monitoring) cannot always distinguish between the two. In this paper, we design, build, and deploy ReCLive: a machine learning method for live video detection and QoE measurement based on network-level behavioral characteristics. Our contributions are four-fold: (1) We analyze about 23,000 video streams from Twitch and YouTube, and identify key features in their traffic profile that differentiate live and on-demand streaming. We release our traffic traces as open data to the public; (2) We develop an LSTM-based binary classifier model that distinguishes live from on-demand streams in real-time with over 95% accuracy across providers; (3) We develop a method that estimates QoE metrics of live streaming flows in terms of resolution and buffer stall events with overall accuracies of 93% and 90%, respectively; and (4) Finally, we prototype our solution, train it in the lab, and deploy it in a live ISP network serving more than 7,000 subscribers. Our method provides ISPs with fine-grained visibility into live video streams, enabling them to measure and improve user experience.
Abstract（参考訳）: ソーシャルメディア、プロスポーツ、ビデオゲームはTwitchやYouTube Liveなどのプラットフォームでライブビデオストリーミングの急成長を加速させている。ライブストリーミング体験は、クライアントの再生バッファが数秒に満たないことが多いため、短時間のネットワーク混雑に非常に敏感である。コンテンツプロバイダは、ライブおよびビデオ・オン・デマンド(vod)ストリーミングとパケット検査(sni/dnsクエリ監視を含む)にほぼ同じデリバリインフラストラクチャを使用しているため、これらのストリームを特定し、ネットワーク管理のためのqoeを測定することは難しい。本稿では,ネットワークレベルの動作特性に基づくライブビデオ検出とQoE計測のための機械学習手法であるReCLiveの設計,構築,デプロイを行う。 1)TwitchとYouTubeの約23,000のビデオストリームを分析し、ライブとオンデマンドのストリーミングを区別するトラフィックプロファイルの重要な特徴を特定します。 We release our traffic traces as open data to the public; (2) We develop an LSTM-based binary classifier model that distinguishes live from on-demand streams in real-time with over 95% accuracy across providers; (3) We develop a method that estimates QoE metrics of live streaming flows in terms of resolution and buffer stall events with overall accuracies of 93% and 90%, respectively; and (4) Finally, we prototype our solution, train it in the lab, and deploy it in a live ISP network serving more than 7,000 subscribers. 提案手法は,ISPに対してライブビデオストリームの詳細な可視性を提供し,ユーザエクスペリエンスの測定と改善を可能にする。

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