Caracterização do comportamento do usuário de Mídia Contínua Jussara Almeida Junho 2005 (Apresentacao de Fabricio Benevenuto)

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1 Caracterização do comportamento do usuário de Mídia Contínua Jussara Almeida Junho 2005 (Apresentacao de Fabricio Benevenuto)

2 Background Por que caracterizar? Geração de carga sintética Entendimento da carga Dois tipos de mídia Pré-armazenado: foco no comportamento do usuário Ao vivo: foco no valor do conteúdo

3 Motivação Interatividade tem grande impacto no desempenho das técnicas de distribuição Pouco conhecimento do comportamento do usuário Caracterizações anteriores tiveram foco para poucos aspectos da carga e para poucos tipos de carga (educacional) Resultados podem ser muito específicos tanto pelos aspectos caracterizados quanto pelo tipo de carga caracterizada Nenhum trabalho sobre conteúdo ao vivo

4 Introdução Conteúdo ao vivo complemento de programas de televisão. Reality shows Câmeras em jogos de futebol Conteúdo sob demanda Rádio e pequenos clips Ensino a distância

5 Conteúdo ao vivo X Pré-armazenados Qual a diferença da carga resultante de clicar com um mouse para a carga quando se usa um controle remoto?

6 Vídeo sob demanda Artigo: Analyzing Client Interactivity in Streaming Media Conteúdo pré-armazenado Foco no comportamento do cliente (interatividade)

7 Fonte de dados Fonte de dados: eTeach: Universidade of Wisconsin-Madison Universo Online (UOL): Rádio Uol e TV Uol ISP: Provedor de áudio Três classes de carga de trabalho: Educacional: eTeach Entretenimento (vídeo): TV/UOL Entretenimento (áudio): Radio/UOL e ISP/Audio

8 Modelo Hierárquico

9 Variação da carga nos dias Educacional: acesso concentrado nos dias da semana Entretenimento: acesso mais distribuído.

10 Características de acesso aos arquivos Frequência de acesso aos arquivos Processo de chegada das sessões Posição inicial Tempos ON e OFF Número e tipo de interação em uma mesma sessão Jump distance

11 Processo de chegada das sessões  eTeach: Weibull e Lognormal

12 Posição inicial Áudio: sessões começam no início do arquivo Vídeo: boa parte das sessões para arquivos grandes não começam do início

13 Número e tipo de interação em uma mesma sessão # Interactive Requests Cumulative Percentage Audio: uma requisição/sessão Video:  Mais interações com o aumento do tamanho do arquivo  Maior # interações para conteúdo educacional (Pausa mais frequente)  Vídeos grandes: jumps backwards e forwards igualmente prováveis

14 Interação do cliente com vídeo A probabilidade de uma certa interação é maior se a interação anterior, dentro da mesma seção, for pause/jump forwards, jump backwards? Esta probabilidade muda quando o cliente dispara mais requisições dentro de uma mesma seção?

15 Interações consecutivas - Prob. de uma interação (ou par) não depende do # de interações desde o início da sessão. - Facilita a geração de carga - Uma interação é mais freqüentemente seguida por uma interação do mesmo tipo

16 Jump distance Vídeos curtos: distância média de jump backwards é maior Vídeos longos: - dist. média em ambas as direções é a mesma - Distância média aumenta com tamanho mas é sempre <= 45 s - Forte localidade espacial -> prefetching

17 Padrões de comportamento interativo Files  1.5 min Audio Videos  5 minsVideos  5 mins

18 Conclusões Variações de carga Educacional: acesso concentrado nos dias de semana Entretenimento: acesso mais distribuído no tempo Interação do cliente Sessões dos clientes de áudio: interatividade baixa Uma requisição por prefixo do arquivo ou arquivo inteiro Sessões dos clientes de vídeo: interatividade alta Grande número de requisições para arquivos educacionais Pausa é a interação mais freqüente Cada tipo de interação é mais freqüente seguida de uma interação do mesmo tipo Porcentagem significante de sessões começa de posições arbitrárias Forte localidade espacial entre as interações

19 Conteúdo ao vivo Artigo: A hierarchical characterization of Live Streaming Media Workload Conteúdo ao vivo Comportamento do usuário definido pelo valor do conteúdo

20 Conteúdo ao vivo X Pré-armazenados Valor do conteúdo Assistir a final da Copa do mundo ao vivo x assistir em uma fita de vídeo. Internet surge como um mecanismo para distribuição de conteúdo ao vivo. Permite ao usuário o controle do que ele vê. (ex. Visão do goleiro)

21 Conteúdo ao vivo X Pré-armazenados Operações VCR só estão disponíveis para objetos pré-armazenados Correlação entre diversas variáveis pode ser fundamentalmente diferente Padrões de acesso: objetos pré-armazenados: user driven objetos ao vivo: object driven

22 Hierarquia para Caracterização de Live Streaming Media Stream#1 Stream#2 Camada de Sessão ON OFFONOFF Camada de Cliente ON OFF > T OFF ON Iniciar Terminar Transferências

23 Estudo de caso: reality show Período do log analisado # total de objetos distintos # total de IPs distintos # total de clientes distintos # total de transferências # total de sessões Quantidade total de conteúdo servido 28 dias, 2002 2 364184 690650 > 3 milhões > 1,5 milhão > 4,65 TBytes

24 Camada de Cliente Características relacionadas à população de clientes e ao seu comportamento.

25 Distribuição Topológica e Geográfica dos Clientes Acessos se originaram de 1010 AS’s diferentes, espalhados por 65 países distintos.

26 Número de Clientes Ativos - O número de clientes simultâneos se concentra antes do 1000 - Mas temos situações em que temos quase 2000

27 Comportamento temporal

28 Perfil de Interesse dos Clientes - Rank dos clientes em termos de número de transferência. - Grau de interesse dos usuários.

29 Camada de Sessão Características relevantes observadas dentro de cada sessão

30 Número de Sessões Threshold escolhido para identificar diferentes sessões (T OFF ): 1500 segundos.

31 Distribuição do Período OFF Ativo - Picos mostram a variabilidade do comportamento dos usuários (diariamente, semanalmente, etc)

32 Número de Transferências por Sessão - Maior parte das sessões com poucas transferências.

33 Camada de Transferência Granularidade: transferências unicast individuais

34 Número de Transferências Concorrentes - Maior parte do tempo tem poucas transferências. - Períodos com cerca de 2000 transferências simultâneas.

35 Comportamento temporal

36 Distribuição da Duração de Transferências Distribuição do quanto o conteúdo é capaz de prender a atenção dos usuários.

37 Largura de Banda Utilizada pelas Transferências Picos: largura de banda limitada pela velocidade de conexão do cliente (modem, DSL). Restante: momentos de congestionamento. Ocorrem limitações na rede ou no servidor.

38 Conclusões Padrão de acesso de vídeo ao vivo é bem diferente de vídeo pré-armazenado Características das cargas de trabalho de live streaming media são dependentes da natureza do conteúdo ao vivo Nível de concorrência no servidor exibe padrões que se repetem com o tempo