Planejamento de Serviço de Vídeo Streaming e Análise de Performabilidade em um Ambiente de Nuvem Privada Jamilson Ramalho Dantas jrd@cin.ufpe.br Orientador:

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1 Planejamento de Serviço de Vídeo Streaming e Análise de Performabilidade em um Ambiente de Nuvem Privada Jamilson Ramalho Dantas Orientador: Paulo Romero Martins Maciel

2 Agenda Motivação Objetivos Modelo SPN inicial Estudo de Caso
Considerações Finais

3 Motivação Um fato (Considerando a América do Norte) Tráfico 2013
Upstream Downstream Classificação Aplicação % 1 BitTorrent 34.81 Netflix 32.25 2 HTTP 7.53 YouTube 17.11 3 SSL 5.81 11.11 4 5.38 5.57 5 Skype 4.88 MPEG 2.58

4 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 Definir os níveis de serviço que uma aplicação de video streaming proverá, e formas de melhorá-los, é uma tarefa crítica e não-trivial, devido a vários fatores que podem impactar o desempenho e a confiabilidade do serviço.

5 Objetivos Investigar e Desenvolver formas para quantificar o impacto no desempenho de servidores de video streaming em uma infraestrutura de cloud computing. Definir os níveis de serviço que uma aplicação de video streaming proverá, e formas de melhorá-los, é uma tarefa crítica e não-trivial, devido a vários fatores que podem impactar o desempenho e a confiabilidade do serviço. Dentre os fatores relacionados ao desempenho estão: algoritmos de compressão do vídeo, largura de banda da rede, jitter (variação da latência) e capacidade de atender requisições de múltiplos clientes. Quando a infraestrutura computacional é baseada na virtualização de servidores, outros fatores somam-se aos anteriores, tais como: tipos de máquinas virtuais utilizadas, processo de instanciação de novas máquinas virtuais e políticas de auto-scaling, que servirão para expandir ou reduzir a quantidade de servidores virtuais em execução de acordo com a demanda.

6 Principais diferenciais:
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.

7 Streaming Server

8 Métricas Estudo de Caso Pacotes perdidos
Avg. Pacotes recebidos pelo cliente Avg. Pacotes por segundo Confiabilidade do serviço

9 Modelo

10 Immediate Transitions
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 – MPG 1 --- sent_pkt MP4 – MPG loss #CAPACITY=0

11 Deterministic Transitions
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 – MPG – net_lat 26

12 Resultados

13 Resultados

14 Estudos em andamento Sofisticação do modelo SPN, implementando quantidade de usuários requisitando o mesmo vídeo. Dependabilidade Impactos (na cloud) Sugestão de melhorias

15 Estudos em andamento

16 Estudos em andamento Como utilizar, da melhor forma, a computação em nuvem no processo de transcodificação de vídeos. Auto Scaling

17 Obrigado