Resource Allocation for Peer-to-Peer Multicast Streaming

Transkript

1 Diss. ETH No TIK-Schriftenreihe Nr. 130 Resource Allocation for Peer-to-Peer Multicast Streaming A dissertation submitted to ETH ZURICH for the degree of Doctor of Science presented by Jinyao Yan Doctor of Engineering, Communication University of China, Beijing born Oct. 5, 1973 citizen of People s Republic of China accepted on the recommendation of Prof. Dr. Bernhard Plattner, examiner Prof. Dr. Wolfgang Effelsberg, co-examiner 2011

2 Abstract Internet video (mainly transported over TCP) is now about 40 percent of consumer Internet traffic and it continues to grow. Research in the field of multimedia streaming applications including for example video-on-demand (VOD), multimedia sharing, and Internet live broadcasting has been ongoing for many years. In the recent past, more and more multimedia streams have been distributed over application-layer multicast (ALM) and peer to peer (P2P) networks. Due to the heterogeneous nature of IP networks and communication nodes, the effective delivery of media streams is still facing many challenges. With the wide use of multimedia communications applications, resources such as buffer, memory or storage of nodes and Internet bandwidth are often scarce. In this work, we study optimal and distributed resource allocation for time-sensitive and bandwidth-demanding multimedia applications, in particular, P2P multicast streaming applications. To accommodate the variability of streaming rates and packet delays, buffers store streamed packets before sending them smoothly to the player. While receiver buffers are used for small time-scale rate and packet delay fluctuations (on the order of tens of round trip time (RTT)), rate control protocols are used to adapt the sending rate on a long time-scale. Therefore, we consider two research problems: 1) given the required buffer overflow and underflow probability constraints, what is the optimal buffer size and how should we set the initial buffering delay given network

3 iv Abstract conditions such as packet loss rate and RTT? 2) given the available bandwidth in the network, how should we optimally allocate the streaming rate in a distributed manner to optimize the overall streaming quality perceived by all receiving nodes? The first main contribution is that we have developed an analytical framework for TCP streaming. To this end, we propose a TCP congestion window model and find the distribution of TCP window bounds which is critical for the underflow and overflow probability of TCP streaming buffer. Based on this analytical framework for TCP streaming, we provide systematic guidelines for buffer sizing and buffer delay to meet the required buffer overflow probability, underflow probability and low delay in various network conditions. The analytical framework is further extended for P2P multicast streaming. We evaluate our framework by extensive simulations in ns-2 and practical experimentations of P2P multicast streaming in real networks. The second main contribution is the extension of the utilityprice model for P2P multicast systems and the formulation of an optimization problem for rate allocation to maximize the aggregate utilities for the receivers. To solve the optimization problem, we have designed distributed rate control algorithms, namely a novel algorithm for the primal problem and a dual algorithm for the transformed problem. We have evaluated the performance of the designed two algorithms; the properties of the two algorithms are: 1) they maximize the overall streaming quality for scalable video streams in the tree; 2) they are friendly to coexisting TCP traffic (for this, we extend the concept of TCP-friendliness for unicast to TCP-friendliness for application-layer multicast); 3) the dual algorithm converges with oscillations whereas the primal algorithm always returns a feasible and stable solution, avoiding oscillations during convergence. 4) and, most importantly, our algorithms are fully distributed and competitive with respect to messaging overhead.

4 Kurzfassung Videos tragen heute bereits 40 Prozent zum gesamten Internetverkehr bei, Tendenz steigend. Der Bereich Multimedia-Streaming- Anwendungen, zum Beispiel Video-on-Demand (VoD), die gemeinsame Verwendung von Multimedia-Daten, und Live Übertragungen im Internet ziehen bereits seit vielen Jahren die Aufmerksamkeit der Forscher auf sich. In der jügeren Vergangenheit werden Multimedia-Streams zunehmend über Application Layer Multicast (ALM) und Peer-to-Peer (P2P) Netzen verteilt. Aufgrund der Heterogenität der IP-Netze und Kommunikationsknoten, ist die Umsetzung von Multimedia Streams aber weiterhin eine Herausforderung. Nicht zuletzt durch die grosse Verbreitung von Multimedia-Anwendungen, sind Ressourcen wie Puffer, Speicherkapazität in den Kommunikationsknoten und Übertragungskapazität oft knapp. Diese Arbeit befasst sich mit der optimalen, verteilten Ressourcenzuweisung für zeitkritische und bandbreiten-intensive Multimedia-Streaming-Anwendungen, insbesondere Anwendungen im Bereich P2P Multicast-Streaming. Um variable Streamingraten und Packetverzögerungen auszugleichen, speichern dedizierte Puffer Streamingpakete, bevor sie diese an die Abspielanwendung weitergeben. Während Empfängerpuffer kurzfristige Schwankungen bezüglich der Paketrate und Verzögerungen ausgleichen (in der Grössenordnung der 10-fachen Round Trip Time (RTT)), haben Protokolle zur Steuerung der Senderaten (engl: rate control protocols) die Aufgabe, die Sende-

5 vi Kurzfassung rate über längere Zeiträume anzupassen. Insgesamt befasst sich diese Dissertation deshalb mit zwei Forschungsthemen: 1) Unter der Annahme vorgegebener Wahrscheinlichkeiten für den Overflow und Underflow der Puffer, vorgegebener RTT und Paket- Verlustrate, welches ist eine optimale Grösse für die Puffer, und wie sollte man die anfängliche Pufferbelegung wählen? 2) Falls die verfügbare Übertragungskapazität in einem Netz bekannt ist, mit welchem verteilten Algorithmus kann die Senderate bestimmt werden, so dass die Qualität der übertragenen Medien für die Menge der Betrachter insgesamt optimal ist? Der erste wesentliche Beitrag dieser Dissertation besteht in der Entwicklung eines analytischen Rahmenwerks zur Charakteriserung von TCP Streaming. Dafür schlagen wir ein Modell für die Berechnung des TCP Congestion Window und der statistischen Verteilungen der maximalen und minimalen Fenstergrössen von TCP vor. Diese Verteilungen sind relevant für die Berechnung der Eintretenswahrscheinlichkeiten für das Überlaufen oder das Leerwerden von Puffern. Mit Hilfe dieses Modells entwickeln wir systematische Richtlinien für die Dimensionierung der Puffer und die Berechnung der mit der Pufferung bewirkten Verzögerungen. Durch eine korrekte Wahl dieser Parameter können die Vorgaben bezüglich der Häufigkeit des Vorkommens von Pufferüberläufen und leeren Puffern für vorgegebene Netzbedingungen eingehalten werden. In einem weiteren Schritt erweitern wir das analytische Modell für P2P Multicast Streaming und validieren die damit erhaltenen Resultate mit breit angelegten Simulationen und Experimenten in realen Netzen. Der zweite wesentliche Beitrag der vorliegenden Dissertation besteht in der Entwicklung eines verteilten Netzwerkmodells, welches die Senderaten so optimiert, dass die Nutzwerte der insgesamt übertragenen Daten (für alle Nutzer) optimiert werden. Dabei werden die Senderaten so gesteuert, dass gleichzeitig präsente TCP-Verbindungen nicht ungebührlich verdrängt werden (sog. TCP-friendliness). Wir stellen zusätzlich zwei verteilte Al-

6 Kurzfassung vii gorithmen vor, die aus dem vorgenannten Modell abgeleitet sind: Einen neuartigen primalen und einen dualen Algorithmus. Beide Algorithmen läsen das vorliegende Optimierungsproblem, haben jedoch unterschiedliche Eigenschaften bezüglich Performanz und Konvergenz. Das Ergebnis unserer Analyse der Algorithmen zeigt, dass (1) beide den Nutzwert der Streaming-Qualität maximieren, (2) beide die Eigenschaft der TCP-friendliness aufweisen, (3) beide innert nützlicher Frist konvergieren, wobei der primale Algorithmus ein stetiges Konvergenzverhalten zeigt, der duale jedoch mit teilweise starken Oszillationen konvergiert. Letztlich konnten wir auch zeigen, dass die Belastung durch den notwendigen zusätzlichen Nachrichtenaustausch nicht übermässig ist, obschon die Algorithmen vollständig verteilt arbeiten.