Distribuição de Mídia Contínua Recuperação de Erros

1. Distribuição de Mídia ContínuaRecuperação de Erros Jussara M. Almeida Junho 2005

2. Qualidade do Video e Audio • Afetada pela perda de pacotes e atrasos na rede • Uso de buffers no cliente minimiza impacto dos atrasos na rede • E quanto a perda de pacotes? • Mecanismos de controle de taxa de transmissao: minimiza mas nao elimina perda • Automatic Repeat Request (ARQ): retransmissao • Aumenta latencia: inadequado para aplicacoes ao vivo • Forward Error Correction (FEC): envio de informacao redundante • Nao altera latencia, mas aumenta consumo de banda

3. Forward Error Correction • Compromisso: • Enviar grande quantidade de informacao redundante aumenta a probabilidade de recuperacao frente a perdas • Porem aumenta o consumo de banda na rede e, consequentemente, a taxa de perdas • Logo: mecanismo de FEC tem que ser acoplado a um esquema de controle de taxa de transmissao. • Alem disto, a quantidade de informacao redundante que deve ser enviada depende: • Caracteristicas do processo de perdas de pacotes no momento • Restricoes de atraso entre servidor e cliente • Qualidade da informacao redundante

4. Problema • Dados a taxa total que o servidor pode suportar transmitir e o atraso maximo suportado pelo cliente, determinar a combinacao de informacao principal e informacao redundante que prove a melhor qualidade de audio percebida pelos usuarios • Objetivo: utilizar metricas subjetivas de qualidade de audio • Simplesmente taxa de perda de pacotes nao e suficiente • EX: 10 perdas de 1 pacote cada espacadas vs. 1 perda de 10 pacotes consecutivos

5. Modelo de Perda de Pacotes • Area de pesquisa ativa • Modelo mais simples: modelo de Gilbert de 2 estados p 1-q 1-p 0 1 q Probabilidade de perda = p / (p+q)

6. Modelo de FEC 1 - mais simples • Inclui no pacote n+1, em adicao aos frames correspondentes, informacao sobre o pacote n que pode ser usado para reconstruir (uma aproximacao) do pacote n • Esquema aprovado pelo IETF: informacao redundante e uma codificacao com bitrate mais baixa do pacote n. • Surpreendentemente, a qualidade subjetiva do audio reconstruido com este metodo foi avaliada como muito boa • Mecanismo suporta recuperacao de perdas isoladas • Se 2 pacotes consecutivos sao perdidos nao e possivel recuperar informacao sobre um deles

7. Modelo de FEC 2 • Inclui no pacote n+1, em adicao aos frames correspondentes, informacoes redundantes sobre os pacotes n e n-1, ou sobre os pacotes n, n-1 e n-2, ou sobre os pacotes n-1 e n-3, etc • Mecanismo suporta recuperacao de perdas em rajadas • Informacao redundante de um pacote e espalhada por multiplos pacotes • Quanto mais info redundante e adicionada, maior o numero de pacotes perdidos que poderao ser reconstruidos • Problema: quantidade de informacao redundante depende do processo de perda na rede no momento em questao

8. Modelo de FEC 3 • Algoritmo adaptativo simples • Precisa saber o beneficio que cada informacao extra fornece para escolher a combinacao perfeita • Para estimar este beneficio, usa o modelo de Gilbert para perdas de pacotes: • Ausencia de FEC • Probabilidade de perda: 1 = p / (p+q) • FEC com pacote n contendo info sobre pacote n-1 • Probabilidade de perda pos reconstrucao: 2 = p (1-q) / (p+q) • 2/1 = (1-q): • Se q = 0.7 (tipico), reducao na perda de 70%

9. Modelo de FEC 3

10. Modelo de FEC 3 • Algoritmo adaptativo simples • Tendo uma taxa de perda de pacotes alvo como objetivo basta que o servidor escolha o metodo de redundancia que leve a taxa de perdas mais proxima do objetivo • Precisa saber p e q • Cliente pode medir e retornar em campos livres do RTCP • Assume que processo de perda e Bernoulli: p + q = 1. Taxa de perdas (p / p+q) observada e igual a p.

11. Modelo de FEC 3 • Exemplo

12. Modelo de FEC 3 • Desvantagens • Algoritmo minimiza taxa media de perdas (apos reconstrucao), que nao necessariamente implica melhor qualidade de audio • EX: qualidade seria pobre se qualidade da info usada para reconstrucao e baixa • Adicionar info redundante aumenta demanda por banda: precisa acoplar algoritmo a um mecanismo de controle de transmissao • Objetivo e que servidor dinamicamente ajuste a taxa de transmissao e a quantidade de info redundante enviada para minimizar a perda percevida pelos clientes

13. Modelo de FEC 4 • Modelo de otimizacao conjunto para otimo FEC e taxa de transmissao • Seja f(x): qualidade de um audio com taxa x • Sejam 0e 1as probabilidades de um pacote ser recebido e ser perdido, respectivamente • Calculadas de uma cadeia de Markov • Seja um esquema de FEC que envia K copias de cada pacote (K-1 redundantes + 1 principal) • Seja ainda T o atraso maximo entre enviar a primeira e a ultima copia de um pacote

14. Modelo de FEC 4 • Questao 1: Dados que vamos transmitir k copias de cada pacote e o atraso maximo T, como devemos espacar as copias de forma a maximizar a probabilidade de que pelo menos uma copia seja recebida? • Seja p11(t) a probabilidade de que o processo de perdas esteja no estado 1 (perda) no instante t + , dado que ele estava no estado 1 no instante  • Probabilidade de perder TODAS as K copias de um pacote

15. Modelo de FEC 4 • Questao 1: Dados que vamos transmitir k copias de cada pacote e o atraso maximo T, como devemos espacar as copias de forma a maximizar a probabilidade de que pelo menos uma copia seja recebida? • Solucao otima: as K copias devem ser igualmente espacadas no intervalo [0,T]

16. Modelo de FEC 4 • Questao 2: Dado que K copias serao transmitidas igualmente espacadas no intervalo de tamanho T, quais as taxas de codificacao a serem usadas para cada copia, a fim de maximizar a qualidade de audio, sujeito a restricoes na taxa maxima • Informacao principal deve ser codificada usando a maior taxa possivel • A ultima copia deve ter maior taxa que todas as outras copias • Algoritmo heuristica para alocacao de taxas discretas • Confuso

17. Avaliacao • Impacto da funcao de qualidade de audio • f0(x) = x • Solucao otima sempre aloca a taxa maxima para a informacao principal e nao envia nenhuma info redundante • f1(x): baseada na razao sinal/ruido • f2(x): baseada no mean opinion score (MOS) (subjetivo) • f3(x) = 1 para x  0 e f3(0) = 0 • Funcao e maxima se pelo menos alguma informacao e recebida, independente da qualidade dela: minimiza taxa de perdas, enviando muita info redundante

18. Avaliacao • Impacto da funcao de qualidade de audio

19. Avaliacao • Funcionamento (T=4) • Encontra combinacao otima de info redundante ao inves de pegar uma combinacao fixa que leva a uma taxa alvo • Leva em consideracao banda disponivel e perdas ocorridas no momento e restricao de atraso

20. Avaliacao • Funcao que leva a melhor qualidade percebida e a f2(x), baseada nos MOS scores • Pouca diferenca entre usar f0 (sem FEC) e otimizar f1 (signal/noise ratio) • Otimizar para SNR leva a qualidade pobre

21. Avaliacao • Impacto de T (ou numero de copias redundantes)

22. Avaliacao • Impacto de T (ou numero de copias redundantes) • Adicionar 1 copia (adicionar info redundante em pacote n sobre pacote n-1) melhora significativamente qualidade • Exceto para f1 (signal/noise ratio) que e proxima de f0 (sem FEC) • Observar diminishing returns: adicionar pouca quantidade de redundancia ja leva a maioria do beneficio provido por FEC • Notar variacao da qualidade com a funcao utilizada • Necessidade de escolher f cuidadosamente

23. Distribuição de Mídia ContínuaProtocolos de Transmissao com Recuperação de Erros Jussara M. Almeida Junho 2005

24. Base • Digital Fountain: • Download com recuperação de erros • Erasure codes • Alta latência inicial • Transmissão sob demanda com compartilhamento de fluxos • Periodic Broadcast, Patching, Bandwidth Skimming • Recuperação de erros: local error concealment • Adequado para baixas taxas de perdas • Dificil extensão para recuperação de outras perdas • Transmissão de pacotes o mais tarde possível

25. Base • Novos protocolos baseados em periodic broadcast (Harmonic Broadcast) • Cada segmento recebido inteiramente antes de playback • Extensão para uso de erasure code: fácil • Mas: • Cliente tem que escutar todos segmentos simultaneamente (b=5,10) : • Grande quantidade de buffer no cliente

26. Revisão • Skyscraper Broadcast (b = 2) • Parametros: # e tamanho dos segmentos

27. Revisão • Harmonic Broadcast • Divisão do arquivo em segmentos de tamanho iguais, segmento k transmitido a taxa 1/k • Clientes escutam todos segmentos simultaneamente, comeca a tocar cada segmento depois de recebe-lo inteiramente • Alta latência, alto b

28. Revisão • Bandwidth Skimming • Closest Target (b=2), Partition (b < 2)

29. Revisão • Bandwidth Skimming

30. Revisão • Banda do Servidor para Protocolos com d > 0

31. Revisão • Banda Media do Servidor Minima:

32. Objetivo • Novos protocolos baseados em periodic broadcast e bandwidth Skimming com as características: • Conveniência: baixa latência (dentro de limite) • Tolerância a taxas de perdas e heterogeneidade • Confiabilidade: recuperação de erros se taxa de perda acumulada dentro de um limite pre-definido • Eficiência: mínimo feedback do cliente, mínima quantidade de dados para clientes • Mídia de Alta Qualidade: max taxa de transmissão do cliente limitada (eg: 25% maior que taxa de playback) • Escalabilidade: demanda por banda do servidor próxima da mínima • Espaço de Trabalho: Fig 4

33. Recuperação de Perdas • Três classes de estratégias: • Erasure code (FEC) • Retransmissão via unicast • Retransmissão via multicast • Análise qualitativa: • Complexidade de implementação: • (De)codificação X implosão de retransmissão/feedback • Latência inicial: • Mesma magnitude esperada em todas estratégias • Mais facilmente estimada para erasure code

34. Recuperação de Perdas • Escalabilidade: • Retransmissão via multicast : • Alguns clientes podem receber dados desnecessários • Erasure code: • Um dado redundante usado para recuperar perdas diferentes • Maior escalabilidade esperada

35. Recuperação de Perdas • Escalabilidade: avaliação analítica • Retransmissão via multicast: solução numérica

36. Recuperação de Perdas • Escalabilidade: avaliação analítica

37. Reliable Periodic Broadcast • Optimized Periodic Broadcast: • Max progressão de tamanhos de segmentos para: • Taxa de transmissão de cada segmento: r ( r < 1) • Número de fluxos simultâneos cliente pode escutar: s • Cliente recebe cada segmento inteiramente antes de tocá-lo • Recuperação de perdas local • Min latência para banda do servidor fixa ou vice-versa • Objetivo: explorar trade-offs para b = r*s < 2

38. Reliable Periodic Broadcast • Basic Reliable Periodic Broadcast: • Recuperação de perdas com erasure code • Taxa de perda acumulada ao final de cada segmento  p • Reliable Periodic Broadcast: • Rajadas: maior taxa de perdas nos primeiros segmentos • Heterogeneidade de clientes e transmissão com perdas maiores que o limite pre-definido p

39. Optimized Periodic Broadcast • Perda de pacotes: local error concealment • Segmento inteiramente recebido antes de iniciar visualização • Protocolo:

40. Optimized Periodic Broadcast • Protocolo: • Novo cliente imediatamente começa a escutar os primeiros s fluxos • Quando primeiro segmento completamente recebido: • Cliente inicia visualização e • Começa a receber segmento s+1 • Max progressão dos tamanhos dos segmentos: • r = 1: • r < 1: • Extensões para incluir overhead de decodificação e de estabelecer conexão multicast

41. Optimized Periodic Broadcast • Desempenho:

42. Optimized Periodic Broadcast • Desempenho: • Banda do servidor : • Optimized PB competitivo com Skyscraper apesar de exigir recebimento total de cada segmento antes de visualização • Menor r melhor desempenho • Menor latência para banda fixa ou menor banda para latência fixa • Frequência de Multicasts : • Lower bound: 1/(x+d) • Dados no mesmo segmento transmitidos na mesma freq. • Menor r, maior k, menor tamanho do segmento

43. Basic Reliable Periodic Broadcast • Cada segmento transmitido como digital fountain usando erasure code

44. Basic Reliable Periodic Broadcast • Cada segmento transmitido como digital fountain usando erasure code • Sem limites de segmentos • Poucas perdas no início levam a início dos próximos segmentos mais cedo e permite mais perdas no final (desde que acumulada esteja limitada a p • Premissa: taxa de perda de pacotes acumulada ao final do recebimento de cada pacote limitada a p

45. Basic Reliable Periodic Broadcast • Nova progressão de segmentos • a = 1/(1-p) : # pacotes recebidos • a pode incluir acréscimo devido a redundancia • p=0.2 e eficiência de decodificação = 1.05: p = 1.05*1.25 = 1.3125

46. Basic Reliable Periodic Broadcast • Desempenho do Basic RPB:

47. Basic Reliable Periodic Broadcast • Desempenho do Basic RPB:

48. Basic Reliable Periodic Broadcast • Desempenho do Basic RPB: • Tradeoff entre latência e banda para perda fixa. • Menor r, maior desempenho (diminishing returns) • Mas menor r, maior # segmentos, segmentos menores, menor overhead de decodificação. • Extensão para rajadas de perdas: • Segmentos iniciais, menores, mais afetados • Parâmetro a = 1/1 – p * eficiência de decodificação • Segmentos iniciais tem valores de a maiores

49. Basic Reliable Periodic Broadcast • Max perda permitida para diferentes posições do arquivo usando valores de a variáveis:

50. Heterogeneidade de Clientes • Soluções: • Simulcast: diversas versões do objeto • Codificação em camadas • Pode-se acomodar heterogeneidade de clientes (limitada) com o RPB: • Explorar trade-offs entre latência, taxa de perdas e taxa de transmissão para cliente • Políticas específicas: future work