Un nouveau schéma de mise en cache codée pour améliorer la diffusion de vidéos en ligne

Illustration des arrivées de demande pour un système de cache asynchrone avec N 4 fichiers et Amax ≥ 3 pour les tranches de temps t =1 à 6 de la phase de livraison. Dans le paramètre de mise en cache considéré, on a a1 =3, a2 =1, a3 =0, a4 =2, a5 =1 demande, et K(1) =3, K(2) =4, K(3) =3, K(4) =4, K(5) =3 utilisateurs servis à chaque créneau horaire. Crédit :Yang, Amiri &Gundüz

Des chercheurs de l'Imperial College de Londres ont développé une nouvelle méthode de mise en cache codée qui pourrait améliorer la diffusion de contenu vidéo populaire en ligne. Un document de recherche décrivant leurs conclusions a été prépublié sur arXiv, décrivant la technique et ses performances par rapport à d'autres schémas de mise en cache.

De plus en plus de personnes diffusent du contenu vidéo en ligne, et certaines vidéos deviennent particulièrement populaires, dominant le trafic de données sans fil. Cela a conduit au développement de systèmes de mise en cache proactifs, qui pré-extrait le contenu vidéo pendant les périodes creuses et le stocke à la périphérie du réseau ou directement dans les appareils des utilisateurs. Ces systèmes peuvent alléger la charge de trafic et réduire la latence sur le contenu vidéo particulièrement populaire.

La mise en cache proactive comporte deux phases :la phase de placement, dans lequel le système remplit les caches des utilisateurs pendant les périodes creuses de trafic et la phase de livraison, qui a lieu une fois que les demandes des utilisateurs sont révélées (en période de fort trafic). Les schémas de mise en cache non codés traditionnels utilisent des transmissions unicast orthogonales, qui impliquent une association un à un entre l'expéditeur de l'information et sa destination, avec chaque destination identifiant un seul destinataire.

Un nouveau paradigme, appelé mise en cache codée, exploite les ressources de cache sur un réseau, optimiser les phases de placement et de livraison en créant des opportunités de transmission multicast, ce qui implique que les datagrammes soient acheminés simultanément vers de nombreux destinataires en une seule transmission. Dans leur étude, les chercheurs ont proposé une nouvelle stratégie qui aborde deux limitations des systèmes de mise en cache codés existants.

La popularité des morceaux vidéo Wij , c'est à dire., pipij étant donné des valeurs différentes de α et . Crédit :Yang, Amiri &Gundüz

Jusque là, la plupart des études développant des méthodes de mise en cache codée se sont principalement concentrées sur des scénarios statiques, dans lequel un nombre fixe d'utilisateurs placent simultanément des requêtes à partir d'une bibliothèque de contenu. Les performances de ces schémas de mise en cache sont mesurées par la latence à satisfaire les demandes de tous les utilisateurs. Cependant, en réalité, des personnes situées à différents endroits commencent à regarder une vidéo en ligne à différents moments, l'interrompant parfois avant sa fin. Ce comportement d'utilisateur particulier est représenté par le taux de rétention de l'audience, une mesure introduite par les plateformes vidéo grand public telles que YouTube et Netfix, qui définit la partie d'une vidéo particulière qui est regardée par les utilisateurs, en moyenne.

Les taux de fidélisation de l'audience peuvent aider les services de streaming à mieux comprendre et modéliser la popularité des différentes sections de contenu vidéo parmi les utilisateurs. Dans leur étude, les chercheurs ont découvert que la mise en cache partielle, dans laquelle seules les parties les plus visionnées d'une vidéo sont mises en cache, pourrait aider à obtenir une mise en cache plus efficace.

Comparaison entre PCC, HOMME, la mise en cache non codée et la borne inférieure étant donné les différentes valeurs de α et . Crédit :Yang, Amiri &Gundüz

"Nous étudions la mise en cache codée des fichiers vidéo en tenant compte du taux de rétention d'audience pour chaque vidéo, " les chercheurs ont expliqué dans leur article. " Nous considérons que chaque fichier vidéo se compose de morceaux de longueur égale, et le taux de rétention d'audience de chaque morceau est la fraction d'utilisateurs qui regardent ce morceau parmi le nombre total de vues de la vidéo correspondante."

Comparaison entre les scénarios d'arrivée de la demande asynchrone et synchrone, =1 et =0,1. Crédit :Yang, Amiri &Gundüz

Contrairement à la littérature antérieure sur la mise en cache codée, dans lequel les utilisateurs sont supposés révéler leurs demandes simultanément, les chercheurs proposent un modèle dynamique d'arrivée de la demande, appelé cache codé partiel (PCC). Ce modèle est plus réaliste, en ce qu'il considère que les utilisateurs commencent et arrêtent de regarder une vidéo à des moments différents. En outre, les chercheurs ont proposé deux schémas d'allocation de cache différents, qui allouent les caches des utilisateurs à différents morceaux des fichiers vidéo dans la bibliothèque ; appelée allocation de cache optimale (OCA) et allocation de cache basée sur la popularité (PCA).

Comparaison entre PCC avec OCA et RAP-GCC avec α =0,1 et α =1. Crédit :Yang, Amiri &Gundüz

"Les résultats ont montré une amélioration significative avec le schéma proposé par rapport à la mise en cache non codée en termes de taux de livraison moyen, ou l'extension d'autres modes de livraison connus au scénario asynchrone, ", ont écrit les chercheurs dans leur article.

À l'avenir, ce nouveau schéma de mise en cache partiellement codé pourrait aider à résoudre les problèmes de faible latence et à améliorer la diffusion vidéo de vidéos populaires en ligne à des moments de trafic de données élevé. Cela pourrait être très utile pour les plateformes de streaming populaires, comme YouTube, Netflix, et Amazon Prime Vidéo.