Over the last years, the delivery o

Over the last years, the delivery of multimedia content became
more prominent than ever. Particularly, video streaming
applications are now responsible for more than half of the
Internet traffic [30]. To enable video streaming over the besteffort
Internet, the concept of HTTP Adaptive Streaming
(HAS) was introduced. As shown in Figure 1, video content
is encoded at different quality levels. Each quality level is determined
by its corresponding average bitrate. In addition,
the content is divided in segments that have a typical duration
of one to ten seconds. Each segment can be decoded
independently of other segments. A HAS client initiates a
new session by downloading a manifest file. This manifest
file provides a description of the different available quality
levels and segments. Based on the network conditions and
the current buffer-filling level, the Rate Determination Algorithm
(RDA) in the HAS client determines the quality for
the next segment download. The objective of the RDA is
to optimize the global Quality of Experience (QoE) determined
by the occurrence of video freezes, the average quality
level, and the frequency of quality changes. The main advantage
of HAS over progressive download and traditional
real-time streaming is its ability to adapt the video quality
to the available bandwidth in order to avoid video freezes.
As a consequence, HAS facilitates video streaming over a
best-effort network. In addition, HTTP-based video streams
can easily traverse firewalls and reuse the already deployed
HTTP infrastructure such as HTTP servers, HTTP proxies,
and Content Delivery Network (CDN) nodes. Because of
these advantages, major players such as Microsoft, Apple,
Adobe and Netflix massively adopted the adaptive streaming
paradigm. As most HAS solutions use the same architecture,
the Motion Picture Expert Group (MPEG) proposed
a standard called Dynamic Adaptive Streaming over HTTP
(DASH) [31].
Despite the many HAS advantages, several inefficiencies
still have to be solved to improve the user’s QoE, especially
in live video streaming.
• Video freezes caused by rebuffering: Dobrian et al.
[11] show that rebuffering has the largest impact on
user engagement. Conviva [10] estimates the number
of HAS sessions that suffer from video freezes at 27
541
percent. Especially in environments with rapid bandwidth
changes such as mobile networks, the client may
have insufficient time to adapt and may need to rebuffer
[24]. Rebuffering could be avoided by using
larger client buffers but unfortunately this increases
also the end-to-end delay for live streaming.
• Low average video quality: In [10], the number of sessions
impacted by low resolution is estimated at 43
percent.
• Frequent video-quality changes: Subjective tests described
in [22] and [32] show that frequent and abrupt
fluctuations in the selected video-quality levels as well
as video-quality oscillations have a negative impact on
the QoE.
• Large camera-to-display delay: Lohmar et al. [21] show
that the total delay from camera to display in live
streaming should be kept as small as possible. The
viewing experience of a live soccer game can be spoiled
by social media or neighbors cheering for a goal when
this goal was not yet shown on the screen. In current
HAS deployments, this camera-to-display delay is in
the order of tens of seconds.
• Large interactivity delay: Such delay is defined as the
waiting time for the viewer when interacting with the
HAS client. We distinguish start-up delay, seeking delay,
and channel change delay.
Our goal is to reduce the number of video freezes, increase
the average video quality, reduce the number of qualitylevel
changes, reduce the latency for live streaming, and
reduce the interactivity delay by using new HTTP/2 features.
Early 2012, the IETF httpbis working group [18]
started the standardization of HTTP/2, to address a number
of deficiencies in HTTP/1.1. In February 2015, the new
HTTP/2 standard was published as an IETF RFC [2] and
is now supported by major browsers such as Chrome, Firefox
and Internet Explorer. The main focus of HTTP/2 is to
reduce the latency in Web delivery, using four new features
that provide possibilities to terminate the transmission of
certain content, multiplex several requests, prioritize more
important content, and push content from server to client.
The main contributions of this paper are threefold. As a
first contribution, we propose ten novel methods to improve
the QoE of HAS, based on HTTP/2 features. Two methods
are based on request/response multiplexing and prioritization.
These HTTP/2 features enable simultaneous requests
for subsequent segments or segment layers in the case of
Scalable Video Coding (SVC) to avoid the per-segment/perlayer
round-trip time (RTT). Another two methods are based
on the cabability of HTTP/2 to abort a stream (and the
corresponding segment retrieval). This capabilit

Kết quả (Việt) 1:

Trong năm qua, đã trở thành phân phối nội dung đa phương tiệnnổi bật hơn hơn bao giờ hết. Đặc biệt, video streamingứng dụng bây giờ chịu trách nhiệm cho hơn một nửa của cácLưu lượng Internet [30]. Để cho phép video streaming trên besteffortInternet, các khái niệm về HTTP Streaming thích nghi(CÓ) đã được giới thiệu. Như minh hoạ trong hình 1, nội dung videođược mã hóa ở các cấp độ chất lượng khác nhau. Mỗi cấp độ chất lượng được xác địnhbởi bitrate trung bình tương ứng của nó. Ngoài ranội dung được chia thành phân đoạn có một thời gian tiêu biểumột trong mười giây. Mỗi đoạn có thể được giải mãđộc lập với các phân đoạn khác. Một khách hàng ĐÃ bắt đầu mộtPhiên làm việc mới bằng cách tải một tập tin biểu hiện. Biểu hiện nàytập tin cung cấp một mô tả về chất lượng có khác nhaumức độ và phân đoạn. Dựa trên các điều kiện mạng vàhiện nay bộ đệm điền cấp, thuật toán xác định tỷ lệ(RDA) ĐÃ là khách hàng xác định chất lượng nhấttải về phân đoạn tiếp theo. Mục tiêu của RDAđể tối ưu hóa toàn cầu chất lượng của kinh nghiệm (QoE) được xác địnhbởi sự xuất hiện của video đóng băng, chất lượng trung bìnhmức độ và tần số của chất lượng thay đổi. Các lợi thế chínhsố ĐÃ tiến bộ tải về và truyền thốngthời gian thực streaming là khả năng thích ứng với chất lượng videobăng thông có sẵn để tránh video đóng băng.Kết quả là, ĐÃ tạo điều kiện cho video streaming trên mộtnỗ lực tốt nhất mạng. Ngoài ra, HTTP dựa trên video trực tuyếncó thể dễ dàng đi qua bức tường lửa và tái sử dụng đã được triển khaiCơ sở hạ tầng HTTP chẳng hạn như máy chủ HTTP, HTTP proxy,và các nút mạng lưới phân phối nội dung (CDN). Vìnhững lợi ích này, các cầu thủ lớn như Microsoft, Apple,Adobe và Netflix ồ ạt nuôi thích nghi streamingMô hình. Như hầu hết CÓ giải pháp sử dụng kiến trúc tương tự,đề nghị Nhóm chuyên gia điện ảnh (MPEG)một tiêu chuẩn gọi là Dynamic Streaming thích nghi qua HTTP(GẠCH NGANG) [31].Mặc dù nhiều người CÓ lợi thế, một số thiếu hiệu quảvẫn có thể được giải quyết để cải thiện của người dùng QoE, đặc biệt làtrong live video streaming.• Video đóng băng gây ra bởi rebuffering: Dobrian et al.[11] Hiển thị rebuffering có tác động lớn nhất trênsự tham gia của người dùng. Conviva [10] ước tính sốPhiên họp ĐÃ bị video đóng băng lúc 27541phần trăm. Đặc biệt là trong môi trường với băng thông nhanhthay đổi như điện thoại di động mạng, khách hàng có thểcó đủ thời gian để thích ứng và có thể cần phải rebuffer[24]. Rebuffering có thể tránh được bằng cách sử dụnglớn hơn khách hàng bộ đệm, nhưng thật không may này tăngcũng là kết thúc để kết thúc sự chậm trễ cho sống streaming.• Thấp trung bình là video chất lượng video: [10], số lượng các buổibị ảnh hưởng bởi thấp độ phân giải là khoảng 43phần trăm.• Thường xuyên thay đổi chất lượng video: chủ quan các bài kiểm tra mô tảtại [22] và [32] cho thấy rằng thường xuyên và đột ngộtCác biến động ở các cấp độ chất lượng video được lựa chọn là tốtnhư chất lượng video dao động có tác động tiêu cựcthe QoE.• Large camera-to-display delay: Lohmar et al. [21] showthat the total delay from camera to display in livestreaming should be kept as small as possible. Theviewing experience of a live soccer game can be spoiledby social media or neighbors cheering for a goal whenthis goal was not yet shown on the screen. In currentHAS deployments, this camera-to-display delay is inthe order of tens of seconds.• Large interactivity delay: Such delay is defined as thewaiting time for the viewer when interacting with theHAS client. We distinguish start-up delay, seeking delay,and channel change delay.Our goal is to reduce the number of video freezes, increasethe average video quality, reduce the number of qualitylevelchanges, reduce the latency for live streaming, andreduce the interactivity delay by using new HTTP/2 features.Early 2012, the IETF httpbis working group [18]started the standardization of HTTP/2, to address a numberof deficiencies in HTTP/1.1. In February 2015, the newHTTP/2 standard was published as an IETF RFC [2] andis now supported by major browsers such as Chrome, Firefoxand Internet Explorer. The main focus of HTTP/2 is toreduce the latency in Web delivery, using four new featuresthat provide possibilities to terminate the transmission ofcertain content, multiplex several requests, prioritize moreimportant content, and push content from server to client.The main contributions of this paper are threefold. As afirst contribution, we propose ten novel methods to improve
the QoE of HAS, based on HTTP/2 features. Two methods
are based on request/response multiplexing and prioritization.
These HTTP/2 features enable simultaneous requests
for subsequent segments or segment layers in the case of
Scalable Video Coding (SVC) to avoid the per-segment/perlayer
round-trip time (RTT). Another two methods are based
on the cabability of HTTP/2 to abort a stream (and the
corresponding segment retrieval). This capabilit