Determinación del QoE a partir de un video Streaming en redes SDN
Actualmente en las redes convencionales se han desarrollado métodos de estimación de la calidad de experiencia (QoE) basados en elementos de la red tales como ancho de banda, perdida de paquetes o retardo. El principal problema que tiene las redes actuales es el monitoreo en tiempo real de la red. N...
- Autores:
-
Solís, Luis
Ternera, María
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad del Norte
- Repositorio:
- Repositorio Uninorte
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/8815
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10584/8815
- Palabra clave:
- Redes
SDN
Video Streaming
Perdida de paquetes
tiempo real
Monitoreo de la red
Networks
Packet Loss
Real Time
Network Monitoring
- Rights
- License
- Universidad del Norte
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Actualmente en las redes convencionales se han desarrollado métodos de estimación de la calidad de experiencia (QoE) basados en elementos de la red tales como ancho de banda, perdida de paquetes o retardo. El principal problema que tiene las redes actuales es el monitoreo en tiempo real de la red. Nuestro proyecto se basa en la estimación del QoE en tiempo real para servicios de video Streaming para ofrecerle al proveedor de servicio la posibilidad de tomar una acción en el momento. Se diseñó un aplicativo que evalúa y determina el QoE percibido por el usuario final y los parámetros QoS de la red sobre el controlador RYU. En el cual se desarrolló el código principal de monitoreo de los parámetros de red y mapeo del QoE. Los resultados indiscutiblemente muestran como se ve afectado el QoE por la variación de los parámetros de red, sobre todo por la pérdida de paquetes que se presenta cuando el canal se ve saturado y su correspondiente ancho de banda. Se pudo observar el impacto que tiene las pérdidas de paquete en una transmisión de video Streaming. Se espera ampliamente que este prototipo aporte en gran medida con el desarrollo de futuros proyectos basados en redes SDN, especialmente en la Calidad de Experiencia de usuario y de paso a las nuevas actualizaciones en estructura de las redes convencionales. |
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Cardona, JairoSolís, LuisTernera, María2020-02-05T16:58:21Z2020-02-05T16:58:21Z2020-02-04http://hdl.handle.net/10584/8815Actualmente en las redes convencionales se han desarrollado métodos de estimación de la calidad de experiencia (QoE) basados en elementos de la red tales como ancho de banda, perdida de paquetes o retardo. El principal problema que tiene las redes actuales es el monitoreo en tiempo real de la red. Nuestro proyecto se basa en la estimación del QoE en tiempo real para servicios de video Streaming para ofrecerle al proveedor de servicio la posibilidad de tomar una acción en el momento. Se diseñó un aplicativo que evalúa y determina el QoE percibido por el usuario final y los parámetros QoS de la red sobre el controlador RYU. En el cual se desarrolló el código principal de monitoreo de los parámetros de red y mapeo del QoE. Los resultados indiscutiblemente muestran como se ve afectado el QoE por la variación de los parámetros de red, sobre todo por la pérdida de paquetes que se presenta cuando el canal se ve saturado y su correspondiente ancho de banda. Se pudo observar el impacto que tiene las pérdidas de paquete en una transmisión de video Streaming. Se espera ampliamente que este prototipo aporte en gran medida con el desarrollo de futuros proyectos basados en redes SDN, especialmente en la Calidad de Experiencia de usuario y de paso a las nuevas actualizaciones en estructura de las redes convencionales.Currently, quality of experience estimation (QoE) methods have been developed in conventional networks based on network elements such as bandwidth, packet loss or delay. The main problem with current networks is real-time network monitoring. Our project is based on real-time QoE estimation for video streaming services to provide the service provider the ability to take action on the spot. An application was designed that evaluates and determines the QoE perceived by the end user and the QoS parameters of the network over the RYU controller. In which the main code of monitoring the network parameters and mapping of the QoE was developed. The results indisputably show how QoE is affected by the variation of network parameters, especially by packet loss that occurs when the channel is saturated and its corresponding bandwidth. We could see the impact of packet loss on a video streaming. It is widely expected that this prototype will contribute greatly to the development of future projects based on SDN networks, especially in the Quality of User Experience and moving to new updates in structure of conventional networks.spaBarranquilla, Universidad del Norte, 2020Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2RedesSDNVideo StreamingPerdida de paquetestiempo realMonitoreo de la redNetworksPacket LossReal TimeNetwork MonitoringDeterminación del QoE a partir de un video Streaming en redes SDNDetermination of QoE from a video Streaming on SDN networksarticlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501ORIGINALWhatsApp Image 2020-02-04 at 12.39.47 PM.jpegWhatsApp Image 2020-02-04 at 12.39.47 PM.jpegEsquema General del proyectoimage/jpeg52766http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/8815/1/WhatsApp%20Image%202020-02-04%20at%2012.39.47%20PM.jpeg7e5125b10a02771c9948435451728e9dMD51img.pdfimg.pdfEsquema General del proyectoapplication/pdf18812http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/8815/2/img.pdf3a667e40315ffad2169cb31f628c9dbcMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/8815/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5310584/8815oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/88152020-02-05 11:58:21.774Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.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 |