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Enregistrement W3092161114 · doi:10.1109/iwqos49365.2020.9213038

MPTCP+: Enhancing Adaptive HTTP Video Streaming over Multipath

2020· article· en· W3092161114 sur OpenAlexaff
Jia Zhao, Jiangchuan Liu, Cong Zhang, Yong Cui, Yong Jiang, Wei Gong

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNetwork Traffic and Congestion Control
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultipath TCPComputer scienceThroughputComputer networkDashBandwidth (computing)Linux kernelMultipath propagationPath (computing)Network congestionQuality of experienceReal-time computingQuality of serviceChannel (broadcasting)Network packetWirelessOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a systematic study on adaptive streaming over MPTCP. We start from realworld experiments with Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) and analysis on its performance over MPTCP. We show that DASH can greatly benefit from the improved aggregated throughput by MPTCP; yet the inter-path throughput difference and the intra-path throughput fluctuation have noticeable (negative) impact, too. Without a proper design of path selection and adaptation in MPTCP, they can easily confuse the adaptation logic of DASH, resulting in low bitrates or frequent rebuffering even if high-bandwidth paths are available. We present MPTCP+, an extended multipath TCP solution to offer high quality and smooth playback for adaptive HTTP streaming. MPTCP+ incorporates a path use decision algorithm that smartly disables/enables a path to minimize the inter-path difference, and a novel congestion control algorithm that smooths congestion window evolution with multiple paths. We have implemented MPTCP+ in the MPTCP Linux kernel, with minimum change on the server-side MPTCP module only. It is fully compatible with the existing MPTCP clients and requires no change on the upper-layer protocols, too. Our experiments suggest that MPTCP+ increases the quality of experience (QoE) of DASH by up to 50%.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,493

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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