Emerging streaming services are increasingly becoming an integral part of our lives. They enrich a seemingly mundane everyday activity to a unique, personal experience: talking on the phone assisted by a visual, having access to live as well as past TV programs, and watching videos out of virtually unlimited choices. Especially, Internet TV (IPTV), as one of the hottest new technologies in telecommunications, is considered a crucial revenue source by Internet Service Providers (ISPs). Despite the excitement, these streaming services introduce a number of challenges for today's backbone providers. A fundamental challenge is $\emph{how to evaluate the existing backbone and design an extremely reliable and cost-effective streaming infrastructure?}$
This dissertation focuses on the network design of large-scale streaming services within a single network domain and the understanding of content and user behavior. It first develops design techniques for robust and economical streaming network infrastructure, in particular, for IP unicast and large-scale IP multicast TV. It makes efficient use of the rich underlying path diversity to protect against frequent network faults and disruptions. For IPTV service, which is bandwidth-intensive and thus is much more challenging, it proposes a novel Integer Linear Programming (ILP) model, which advances the state-of-the-art IPTV designs.
Next, to understand the user behavior in real systems and their implications, this dissertation analyzes TV viewing habits of a quarter million users from one of the largest IPTV networks in the world. It demonstrates the scalability limitations of the current multicast-based IPTV architecture, under increasing amount of content and channels and more interactive and asynchronous viewing patterns. As a next-generation IPTV network design, it studies Telco-managed peer-to-peer (P2P) TV architecture, where P2P distributed system is integrated into TV set-top boxes and Telco has explicit control over which content is distributed and how. It also investigates the clustering opportunities for content recommendation.
Finally, this dissertation takes steps towards designing the next-generation streaming system and explores the potential for supporting user-generated contents. Based on huge video metadata collected from the world's largest video sharing web service, YouTube, it characterizes the statistical properties of video popularity, evaluates the feasibility of P2P distribution, and shows difficulty of measuring content popularity due to duplicate videos. This study demonstrates significant potential for leveraging the latent demand in the long tail of non-popular videos.
The strength of this dissertation lies in thorough evaluation using real network topologies and traces collected across multiple tier-1 ISPs. I believe that this work not only provides valuable guidelines to network providers newly entering the streaming business in designing backbone infrastructures, but also aids existing service providers address scalability and service enhancement issues towards the next-generation streaming services and stay competitive in the market.
본 논문에서는 Internet TV (IPTV)와 같은 차세대 대규모 멀티미디어 스트리밍 네트워크를 구성하기 위한 방법을 연구하고, 실제 데이터에 근거한 사용자와 콘텐츠 분석을 통해 이에 적절한 네트워크 구조를 제안하였다. 먼저, 안정성(resilience)를 고려한 백본망의 설계에서는 기본 IP 라우팅과 더불어 네트워크 내의 노드를 거쳐 가는 오버레이(overlay) 라우팅을 동시에 사용함으로써 일시적인 네트워크 장애를 극복하는 방안을 제시한다. 본 논문에서는, 안정성을 최대화하는 효과적인 오버레이 라우팅 기법을 heuristic을 통한 그래프 상에서의 노드의 선택 알고리즘으로 접근하였다. IPTV 백본망 설계에서는 네트워크 구조의 안정성을 최대화하고 비용을 최소화하기 위해 이를 ILP (Integer Linear Programming) 최적화 문제로 구성하였다. 기존의 백본망 설계에서는 네트워크 내의 송신 노드와 수신 노드 사이의 안정적인 트래픽 전송이, 각 TV 전파 중계소에서 순차적으로 겹치지 않는(disjoint) 라우팅 경로를 구성함으로써 이루어지고 있다. 반면, 제안된 ILP 기법에서는 여러 TV 전파 중계소에서 동시에 다중 라우팅 경로를 구성함으로써 그 비용을 적극 절감시킨다. 해당 IPTV 백본망 설계 기법은 tier-1 인터넷 서비스 사업자망 구조를 사용하여 그 우수성을 실험적으로 검증하였다. 다음으로, 본 논문에서는 사용자들의 IPTV 채널 이용 행태에 대한 연구와 이를 기반으로 한 네트워크 아키텍쳐를 제안한다. 기존 TV 사용행태에 대한 연구는 전화 설문 혹은 소규모의 측정이 대부분이었으며, 본 연구가 대규모 측정으로는 처음이다. 사용행태의 연구 결과, 앞으로 더 많은 수의 채널과 콘텐츠가 서비스됨에 따라 기존의 IPTV 백본 망 디자인이 네트워크 효율성 면에서 많은 제한을 보임을 확인 할 수 있었다. 이에 대해 확장성(scalability)를 고려한 차세대 IPTV 백본망으로써 P2P (Peer-to-Peer) 방식의 IPTV 방송 디자인을 살펴보고 이를 검증하였다. 마지막으로 사용자 제작 콘텐츠에 대한 선호도 데이터 연구를 통해 무한한 콘텐츠의 수가 멀티미디어 스트리밍 시스템에 끼치는 영향을 연구하였다. 이를 위해 본 논문에서는 YouTube와 Daum UCC 등 실제 서비스로부터 비디오 정보를 크롤링하여 대용량 콘텐츠를 제공하는 비디오 시스템의 특성을 Zipf 분포를 활용하여 통계적으로 분석하였으며, 대다수의 비인기 (long tail of non-popular) 비디오를 효율적으로 검색하고 네트워크내에서 전송 하는 것이 차세대 비디오 시스템이 마주한 중요한 문제임을 지적한다.
