D合宿 D1 kazuhisa.

Presentation on theme: "D合宿 D1 kazuhisa."— Presentation transcript:

1 D合宿 D1 kazuhisa

2 目次 ステータス 研究背景 研究目的 研究課題 関連研究 今後のスケジュール

3 ステータス 英語 × (6月受験) 技法 ○ 授業計画 ○ 教育体験 × (進行中) 国際 ○ 論文誌 ×
英語 × (6月受験) 技法 ○ 授業計画 ○ 教育体験 × (進行中) 国際 ○ “Analysis of FEC function in Real-Time DV streaming ” AINTEC 2007, LNCS 4866, pp. 114–122, 2007. (投稿中　IEEE GLOBECOM 2008 ) “Adaptive Rate Control with Dynamic FEC for Real-Time DV streaming” 論文誌 ×

4 研究背景 ネットワークインフラの高度化・多様化 サービス・通信の多様化 エンドユーザの品質要求
Connectivity / bandwidth サービス・通信の多様化 コンテンツ Low bandwidth High bandwidth 配信形態 Unicast, Multicast, P2P エンドユーザの品質要求 Video/Audio quality, interactivity, responsiveness User (personal) service network

5 研究目的: サービス/通信の最適化 ユーザ要求 User requirement High quality Event relay
download Live サービス特性 Network Collaboration game VoIP IPTV Digital Cinema Service or user-tool Unicast Multicast P2P ネットワークの多様化，サービス/通信の多様化，ユーザ要求の多様化によってユーザ要求を反映した適切な制御方式が分からんですよ. Resource management Priority control authentication security End control End control ネットワーク特性 virtual-network AS AS AS AS 10G 802.11a/b/g Real-network 802.16e 40,100G NGN

6 研究指針 “High-bandwidth Real-Time Streaming”に着目
各々のフローがネットワーク状態に基づき最適な品質制御を行うには？ ネットワーク状態把握 多種多様な通信環境 伝送特性が異なる 様々な輻輳状態 競合するflowの種類・数 ネットワーク負荷 エンドユーザの要求を満たす品質制御 High network utilization ネットワークリソースを有効活用 Contents quality protection 使用用途・目的に応じた品質維持 未来のネットワーク・通信環境が求めるFairnessとは？ 現在はTCP-fairnessが一般的だが．これにとって変わるものは？ Network estimation Quality adaptation (Congestion Control)

7 Network condition estimation
Real-time Streaming Real-time Streaming インタラクティブ性が要求されるもの Video conference E-learning, etc パケット到達の時間的制約が厳しい 品質維持が困難 ネットワーク状態変化の制約大 ネットワーク状態検知が重要 Network condition estimation Quality adaptation

8 適応型streamingモデル Network associated system End-to-End system
Bandwidth estimation Network controller End-Node controller Quality adaptation Network associated system メリット: ネットワーク状態検知，即時的な対応が容易 Priority control Bandwidth guarantee ボトルネックリンクの状態検知 End-to-End system メリット: ネットワーク側に機能を要求しない 実装が容易 Loss based adaptation (or RTT)

9 研究課題(1/2) High-bandwidth Real-Time Streamingに必要な要素とは？
目的：High network utilization, Contents quality protection Network condition estimation ネットワーク状態指標は何が必要・適切か 輻輳理由 / Application品質 Quality adaptation Congestion control Forward error correction 重要なデータに対しての考慮 目標 Feasibility End-to-Endで各flowがadaptして目的を満たす Scalabilityの確保 Highがつくことで何が従来と変わるのか，どう制御すべきなのか？ Estimation Quality adaptation

10 研究課題(2/2) Network condition estimation Quality adaptation
Network indicator Per-packet Loss based adaptation Signaling mechanism Responsiveness  accuracy of quality adjustment 計測時間 Quality adaptation High network utilization  Contents quality adjustment, Scalability 転送レート(contents quality)をどのように上げるか，安定させるか(かなーり厄介) ネットワーク状況に適応するまでの間にいかに品質を保つか Transmission Protocol Video format Vide/Audio data network High network utilization  Contents quality adjustmentはGlobecommの内容 Application/service policy client Media source Quality protection Network indicator Congestion window scalability

11 関連研究 End-to-End model adaptation ネットワーク特性/streaming品質特性に関す論文
Dynamic FEC 2005 Rate based adaptation TCP-friendly Not suit Loss tolerant application Frequent variations of throughput led to deguradsion of perceived quality High network utilizationを満たすことができない ネットワーク特性/streaming品質特性に関す論文 要検討 後のslideに載せる？

12 これまでの研究内容 Quality adaptationに特化 FECを用いた多重制御mechanism
High network utilization Packet loss を最小化するアルゴリズム FECを用いた多重制御mechanism Network condition estimation Quality adaptation Application policy network Rate Control client Media source Quality protection ・Packet loss rate ・The number of consecutive loss packets ・FEC recovery rate Congestion window Dynamic FEC

13 ネットワーク状態把握 シミュレーションの利用 ①パケットロスが連続的に起こるのは高い確率でボトルネックリンク
②ネットワーク負荷が高い場合、連続的にパケットが落ちる頻度が多い パケットロスパターン Consecutive pktloss(連続的なパケットロスの発生頻度) パケットロス率 FEC recovery rate シミュレーションの利用 ネットワーク状態モデル化　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　の検証 [End-to-End Internet Packet Dynamics], Vern Paxson LBNL , june23,1997 [Analysis of Audio Packet Loss in the Internet ], INRIA B.P 93,Jean Bolot, HUgues Crepin,　Andres Vega Garda Sophia-Antipolis Cedex シュミレーションによって何をどうするのか、何を目トリックにしているのか、どのように転送システムはふるまうのかが重要 UDP node Link:1 Link:2 Link:3 シミュレーショントポロジ other nodes UDP node

14 今後の予定 欠如している考察 ネットワーク状態のモデル化 ネットワーク状態定義に基づくadaptation方式 の検討
FECレート，転送レートのふらつき  品質劣化 学習型アルゴリズムの検討 ネットワーク状態変化の見極め スケーラビリティを考慮したシステムの考察 ネットワーク状態のモデル化 ネットワーク状態指標の洗い出し ロスパターンの研究 ネットワーク状態定義に基づくadaptation方式　　　　の検討

15

16 研究背景 ネットワークの広帯域化 High-bandwidth Multimedia Applicationの需要が高まっている
数100M，数Gbpsクラスのストリーミング 高解像度・高フレーム数のコンテンツ配信 4Kコンテンツ配信(4096x2160/frame) (圧縮/非圧縮)高詳細テレビジョン配信 Camera studio 4K非圧縮6Gbps

17 研究概要 ユーザの要求及びネットワーク状態に基づき最適な品質制御を行う転送機構の実現 多種多様な通信環境 様々な輻輳状態
伝送特性が異なる 様々な輻輳状態 他フローとの競合 エンドユーザのためのトランスミッションモデル High network utilization Contents quality protection Interactivity responsiveness User (personal) service network

18 Giving a formal definition which meets above property.
Congestionの定義 Related both to user’s satisfaction and to network load Propertyの定義 Stability, efficiency, fairness??, robustness, scalability It is well possible that future network architecture (in which TCP is no longer the predominant transport protocol) will allow or require different definitions of fairness. Giving a formal definition which meets above property.