Video streaming is dominating the Internet. To compete with the performance of traditional cable and satellite options, content providers outsource the content delivery to third-party content distribution networks and brokers. However, no existing monitoring mechanism offers a multilateral view of a streaming service's performance. In other words, no auditing mechanism reflects the mutual agreement of content providers, content distributors and end-users alike about how well, or not, a service performs. In this paper, we present UgoVor, a system for monitoring multilateral streaming contracts, that is enforceable descriptions of mutual agreements among content providers, content distributors and end-users. Our key insight is that real-time multilateral micro-monitoring -- capable of accounting for every re-buffering event and the resolution of every video chunk in a stream -- is not only feasible, but an Internet-scalable task. To demonstrate this claim we evaluate UgoVor in the context of a 10-month long experiment, corresponding to over 25 years of streaming data, including over 430,000 streaming sessions with clients from over 1,300 unique ASes. Our measurements confirm that UgoVor can provide an accurate distributed performance consensus for Internet streaming, and can help radically advance existing performance-agnostic pricing model towards novel and transparent pay-what-you-experience ones.


翻译:视频流正在主导互联网。 为了与传统电缆和卫星选项的运行竞争,内容提供者将内容发送外包给第三方内容分销网络和经纪人。 但是,现有的监测机制没有提供流服务业绩的多边观点。 换句话说,没有审计机制反映内容提供者、内容经销商和终端用户对服务业绩的相互一致。 在本文中,我们介绍了UgoVor这个多边流合同监测系统,它是内容提供者、内容经销商和终端用户之间相互协议的可执行描述。我们的主要见解是,实时多边微观监测 -- -- 能够对每次再缓冲事件和流中每个视频集的解决方案进行会计核算 -- -- 不仅可行,而且是一项可扩展的任务。为了证明这一点,我们在一个为期10个月的实验中,对UgoVor进行了评估,相当于25年多的流数据,包括与1 300多个独家服务供应商、内容经销商和终端用户之间超过430 000次流会议。我们的测量结果证实,UgoVor可以提供准确的分布式多边微型微量监测 -- -- -- 透明地支持现有互联网运行业绩的共识。

0
下载
关闭预览

相关内容

【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
计算机类 | 低难度国际会议信息6条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月28日
已删除
架构文摘
3+阅读 · 2019年4月17日
学术会议 | 知识图谱顶会 ISWC 征稿:Poster/Demo
开放知识图谱
5+阅读 · 2019年4月16日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
计算机 | ISMAR 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年3月5日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月10日
Arxiv
10+阅读 · 2019年2月19日
VIP会员
相关VIP内容
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
计算机类 | 低难度国际会议信息6条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月28日
已删除
架构文摘
3+阅读 · 2019年4月17日
学术会议 | 知识图谱顶会 ISWC 征稿:Poster/Demo
开放知识图谱
5+阅读 · 2019年4月16日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
计算机 | ISMAR 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年3月5日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员