Planejamento de Serviço de Vídeo
Streaming e Análise de
Performabilidade em um
Ambiente de Nuvem Privada
Jamilson Ramalho Dantas
[email protected]
Orientador: Paulo Romero
Martins Maciel
Agenda
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•
Motivação
Objetivos
Modelo SPN inicial
Estudo de Caso
Considerações Finais
Motivação
• Um fato (Considerando a América do Norte)
– Tráfico 2013
Upstream
Classificaç
ão
Aplicação
%
Downstream
Aplicação
%
1
BitTorrent
34.81
Netflix
32.25
2
HTTP
7.53
YouTube
17.11
3
SSL
5.81
HTTP
11.11
4
Netflix
5.38
BitTorrent
5.57
5
Skype
4.88
MPEG
2.58
Motivação
• Streaming de áudio e vídeo.
– Tráfego na Rede
– Transcodificar
• Impacto no desempenho e confiabilidade do
serviço
– Cloud computing
• Tipos de VMs;
• Processo de instanciação;
• E políticas de auto-scaling
Objetivos
• Investigar e Desenvolver formas
para quantificar o impacto no
desempenho de servidores de video
streaming em uma infraestrutura de
cloud computing.
Objetivos
• Principais diferenciais:
– Conjunto de modelos que visam
quantificar o impacto de desempenho
em serviços de streaming de vídeo.
– Identificar o impacto em diferentes
cenários em um ambiente de nuvem.
– Mensurar a influência da
transcodificação de vídeos na
disponibilidade e desempenho em cloud.
Streaming Server
Estudo de Caso
• Métricas
– Pacotes perdidos
– Avg. Pacotes recebidos pelo cliente
– Avg. Pacotes por segundo
– Confiabilidade do serviço
Modelo
Modelo
• Parâmetros de entrada
– Realizando um total de 5 medições com
2 formatos de vídeos distintos (MP4 e
MPG).
Immediate Transitions
Label
Weight (%)
Priority
Guard Function
pkt_err
MP4 – 0.0359
MPG - 0.0207
1
---
sent_pkt
MP4 – 0.9641
MPG - 0.9793
1
---
loss
1
1
#CAPACITY=0
Modelo
• Parâmetros de entrada
– Realizando um total de 5 medições com
2 formatos de vídeos distintos (MP4 e
MPG).
Deterministic Transitions
Label
Delay (ms)
pkt_to_fly
MP4 – 9.8719
MPG – 8.1573
net_lat
26
Resultados
Resultados
Estudos em andamento
• Sofisticação
do
modelo
SPN,
implementando
quantidade
de
usuários requisitando o mesmo
vídeo.
– Dependabilidade
– Impactos (na cloud)
– Sugestão de melhorias
Estudos em andamento
Estudos em andamento
• Como utilizar, da melhor forma, a
computação em nuvem no processo
de transcodificação de vídeos.
– Auto Scaling
Obrigado