Un nuevo esquema de almacenamiento en caché codificado para mejorar la entrega de videos en línea

Ilustración de las llegadas de demanda para un sistema de almacenamiento en caché asíncrono con N ≥ 4 archivos y Amax ≥ 3 para los intervalos de tiempo t =1 a 6 de la fase de entrega. En la configuración de almacenamiento en caché en consideración, tenemos a1 =3, a2 =1, a3 =0, a4 =2, a5 =1 demandas, y K (1) =3, K (2) =4, K (3) =3, K (4) =4, K (5) =3 usuarios atendidos en cada franja horaria. Crédito:Yang, Amiri y Gündüz

Los investigadores del Imperial College de Londres han desarrollado un nuevo método para el almacenamiento en caché codificado que podría mejorar la entrega de contenido de video popular en línea. Un artículo de investigación que describe sus hallazgos fue publicado previamente en arXiv, describiendo la técnica y su rendimiento en comparación con otros esquemas de almacenamiento en caché.

Cada vez más personas transmiten contenido de video en línea, y algunos videos se vuelven particularmente populares, dominando el tráfico de datos inalámbricos. Esto ha llevado al desarrollo de sistemas de almacenamiento en caché proactivos, que pre-capturan contenido de video durante períodos de tráfico no pico y lo almacenan en el borde de la red o directamente en los dispositivos de los usuarios. Estos sistemas pueden aliviar la carga de tráfico y reducir la latencia en contenido de video particularmente popular.

El almacenamiento en caché proactivo tiene dos fases:la fase de ubicación, en el que el sistema llena los cachés de los usuarios durante los períodos de tráfico no pico y la fase de entrega, que tiene lugar una vez que se revelan las demandas de los usuarios (en momentos de gran tráfico). Los esquemas tradicionales de almacenamiento en caché no codificados utilizan transmisiones unidifusión ortogonales, que implican una asociación uno a uno entre el remitente de la información y su destino, con cada destino identificando un solo receptor.

Un nuevo paradigma llamado almacenamiento en caché codificado, explota los recursos de la caché en una red, optimizar las fases de colocación y entrega creando oportunidades para la transmisión de multidifusión, lo que implica que los datagramas se enruten simultáneamente a muchos destinatarios en una sola transmisión. En su estudio, los investigadores propusieron una nueva estrategia que aborda dos limitaciones de los sistemas de almacenamiento en caché codificados existentes.

La popularidad de los fragmentos de video Wij, es decir., pipij dados diferentes valores de α y β. Crédito:Yang, Amiri y Gündüz

Hasta aquí, la mayoría de los estudios que desarrollan métodos para el almacenamiento en caché codificado se han centrado principalmente en escenarios estáticos, en el que un número fijo de usuarios realiza simultáneamente solicitudes desde una biblioteca de contenido. El rendimiento de estos esquemas de almacenamiento en caché se mide por la latencia para satisfacer las demandas de todos los usuarios. Sin embargo, en realidad, personas en diferentes lugares comienzan a ver un video en línea en diferentes momentos, a veces interrumpiéndolo antes de su final. Este comportamiento particular del usuario está representado por la tasa de retención de audiencia, una medida introducida por las principales plataformas de video como YouTube y Netfix, que define la parte de un video en particular que ven los usuarios, de media.

Las tasas de retención de audiencia pueden ayudar a los servicios de transmisión a comprender y modelar mejor la popularidad de las diferentes secciones de contenido de video entre los usuarios. En su estudio, los investigadores encontraron que el almacenamiento en caché parcial, en el que solo se almacenan en caché las partes más vistas de un video, podría ayudar a lograr un almacenamiento en caché más eficiente.

Comparación entre PCC, HOMBRE, almacenamiento en caché no codificado y el límite inferior dado diferentes valores de α y β. Crédito:Yang, Amiri y Gündüz

"Investigamos el almacenamiento en caché codificado de archivos de video teniendo en cuenta la tasa de retención de audiencia para cada video, ", explicaron los investigadores en su artículo." Consideramos que cada archivo de vídeo consta de fragmentos de igual longitud, y la tasa de retención de audiencia de cada fragmento es la fracción de usuarios que ven este fragmento entre las visualizaciones totales del video correspondiente ".

Comparación entre los escenarios de llegada de demanda asíncrona y síncrona, α =1 y β =0,1. Crédito:Yang, Amiri y Gündüz

Al contrario de la literatura anterior sobre el almacenamiento en caché codificado, en el que se supone que los usuarios revelan sus demandas simultáneamente, los investigadores proponen un modelo dinámico de llegada de la demanda, llamado almacenamiento en caché codificado parcial (PCC). Este modelo es más realista, ya que considera que los usuarios comienzan y dejan de ver un video en diferentes momentos. Además, los investigadores propusieron dos esquemas de asignación de caché diferentes, que asignan los cachés de los usuarios a diferentes partes de los archivos de video en la biblioteca; denominada asignación de caché óptima (OCA) y asignación de caché basada en popularidad (PCA).

Comparación entre PCC con OCA y RAP-GCC con α =0.1 y α =1. Crédito:Yang, Amiri y Gündüz

"Los resultados mostraron una mejora significativa con el esquema propuesto sobre el almacenamiento en caché no codificado en términos de la tasa de entrega promedio, o la extensión de otros métodos de entrega conocidos al escenario asincrónico, "escribieron los investigadores en su artículo.

En el futuro, Este nuevo esquema de almacenamiento en caché codificado parcial podría ayudar a abordar problemas con baja latencia y mejorar la entrega de videos populares en línea en momentos de alto tráfico de datos. Esto podría resultar muy útil para las plataformas de transmisión más populares, como YouTube, Netflix, y Amazon Prime Video.