EdgeDASH：利用网络辅助自适应视频流进行边缘缓存
网络与互联网体系结构
2020-02-06 v1 多媒体
摘要
尽管边缘视频缓存具有减少核心网络流量以及用户感知延迟的巨大潜力，但由于两个关键原因，在当前客户端驱动的视频流解决方案中往往难以利用这些缓存。首先，即使对同一内容感兴趣的客户端也可能请求不同的质量级别，因为视频内容被编码为多种质量以匹配广泛的网络条件和设备能力。其次，选择下一分块请求质量的客户端并不知道网络边缘的缓存内容。因此，开发网络侧解决方案以利用缓存变得势在必行。这也可以缓解一些性能问题，特别是在多个视频客户端竞争某些瓶颈容量的场景中。在本文中，我们提出了运行于 WiFi AP 上的网络侧控制逻辑，以促进缓存视频内容的使用。具体而言，若替代质量提供更好的效用，AP 可将客户端站点分配以不同于其请求的视频质量。我们将质量分配问题表述为一个优化问题，并开发了若干具有多项式复杂度的启发式方法。与由客户端决定质量自适应的基线相比，我们称为 EdgeDASH 的方案提供了更高的视频质量、更高的缓存命中率和更低的卡顿率，这些对用户满意度至关重要。我们的仿真表明，EdgeDASH 仅通过将客户端请求改变一个质量级别就促进了显著的缓存命中并减少了缓冲卡顿。此外，从我们的分析得出，网络辅助提供了显著的性能改进，特别是当具有相同兴趣的客户端竞争瓶颈链路容量时。
引用
@article{arxiv.2002.01553,
title = {EdgeDASH: Exploiting Network-Assisted Adaptive Video Streaming for Edge Caching},
author = {Suzan Bayhan and Setareh Maghsudi and Anatolij Zubow},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.01553},
year = {2020}
}