Đồ án phân bổ băng thông cho streaming video VBR qua HTTP - ĐHBK Hà Nội

Nghiên cứu và triển khai giải pháp phân bổ băng thông tối ưu cho streaming video VBR qua giao thức HTTP nhằm nâng cao chất lượng truyền tải.

• Tác giả: Nguyễn Trọng Vinh
• Người hướng dẫn: ThS. Nguyễn Thị Kim Thoa
• Trường học: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Điện tử - Truyền thông
• Đề tài: Nghiên cứu và triển khai phân bổ băng thông cho streaming video VBR qua HTTP
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp đại học
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: Hà Nội

Tóm tắt

I. Tổng quan về phân bổ băng thông streaming video VBR qua HTTP

Phân bổ băng thông streaming video VBR qua HTTP là quá trình điều chỉnh tài nguyên mạng nhằm tối ưu hóa trải nghiệm người dùng khi truyền tải video có tốc độ bit biến đổi. Video VBR (Variable Bit Rate) có tốc độ bit thay đổi theo nội dung, tạo ra thách thức trong việc dự đoán và phân bổ băng thông hiệu quả. HTTP-based streaming, đặc biệt là các giao thức như HLS hoặc DASH, trở thành giải pháp phổ biến nhờ tính tương thích và khả năng thích ứng linh hoạt. Việc phân bổ băng thông không hợp lý dẫn đến tình trạng giật lag, độ trễ cao hoặc lãng phí tài nguyên. Nghiên cứu này tập trung vào các phương pháp phân bổ băng thông động, kết hợp với phân tích lưu lượng mạng để đảm bảo chất lượng streaming ổn định.

1.1. Đặc điểm kỹ thuật của video VBR

Video VBR sử dụng tốc độ bit biến đổi dựa trên mức độ phức tạp của khung hình. Các phân đoạn video có nội dung chuyển động nhanh thường có tốc độ bit cao hơn, trong khi các cảnh tĩnh yêu cầu ít băng thông hơn. Điều này giúp tiết kiệm dung lượng lưu trữ và băng thông truyền tải so với CBR (Constant Bit Rate). Tuy nhiên, sự biến đổi này gây khó khăn trong việc dự đoán dung lượng mạng cần thiết. Các tiêu chuẩn như H.264/AVC hay H.265/HEVC hỗ trợ VBR, nhưng yêu cầu hệ thống streaming phải có cơ chế thích ứng linh hoạt để tránh tình trạng thiếu hụt băng thông đột ngột.

1.2. Vai trò của giao thức HTTP trong streaming video

HTTP-based streaming hoạt động dựa trên giao thức TCP, đảm bảo độ tin cậy nhưng có thể gây độ trễ do cơ chế truyền lại gói tin. Các định dạng như HLS (HTTP Live Streaming) chia video thành các phân đoạn nhỏ, cho phép người dùng tải xuống theo nhu cầu. DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) nâng cao khả năng thích ứng bằng cách chọn mức chất lượng video phù hợp với điều kiện mạng. HTTP-based streaming dễ triển khai trên hạ tầng mạng hiện có, không yêu cầu cổng đặc biệt hay tường lửa phức tạp, trở thành lựa chọn ưu tiên cho các nền tảng streaming quy mô lớn.

II. Phân tích thách thức trong phân bổ băng thông video VBR

Việc phân bổ băng thông cho streaming video VBR gặp nhiều thách thức do tính biến đổi của lưu lượng video. Sự thay đổi đột ngột về tốc độ bit gây ra tình trạng thiếu hụt băng thông cục bộ, dẫn đến giật lag hoặc giảm chất lượng video. Mặt khác, việc dự đoán dung lượng mạng cần thiết trở nên phức tạp do không có mô hình chuẩn cho sự biến đổi của VBR. Các giải pháp truyền thống như phân bổ băng thông tĩnh không đáp ứng được nhu cầu thực tế, gây lãng phí tài nguyên hoặc suy giảm trải nghiệm người dùng. Ngoài ra, giao thức HTTP dựa trên TCP cũng giới hạn khả năng thích ứng do cơ chế truyền lại gói tin, tăng độ trễ không mong muốn.

2.1. Ảnh hưởng của độ trễ đến trải nghiệm người dùng

Độ trễ trong streaming video ảnh hưởng trực tiếp đến trải nghiệm người xem, đặc biệt trong các ứng dụng tương tác như video call hay streaming trực tiếp. Độ trễ cao gây ra sự mất kết nối tạm thời, gián đoạn giao tiếp hoặc giảm chất lượng hình ảnh. Theo nghiên cứu, ngưỡng độ trễ chấp nhận được cho streaming video là dưới 2 giây đối với video theo nhu cầu và dưới 500ms đối với streaming trực tiếp. Độ trễ trong HTTP-based streaming chủ yếu đến từ quá trình truyền tải gói tin TCP, xử lý buffer tại phía máy khách và cơ chế tái truyền gói tin mất mát.

2.2. Hạn chế của các phương pháp phân bổ băng thông truyền thống

Các phương pháp phân bổ băng thông truyền thống như CBR hoặc phân bổ tĩnh không hiệu quả với video VBR do không thích ứng kịp thời với sự biến đổi lưu lượng. CBR duy trì tốc độ bit ổn định, gây lãng phí băng thông trong các phân đoạn video đơn giản. Phân bổ tĩnh dựa trên ước lượng dung lượng mạng tối đa, dẫn đến tình trạng thiếu hụt khi lưu lượng tăng đột ngột. Ngoài ra, các phương pháp này không xem xét đến yếu tố chất lượng video, gây ra sự mất cân bằng giữa trải nghiệm người dùng và hiệu quả sử dụng băng thông.

III. Giải pháp phân bổ băng thông động cho streaming video VBR

Để giải quyết thách thức trong phân bổ băng thông video VBR, nghiên cứu đề xuất sử dụng cơ chế phân bổ băng thông động kết hợp với phân tích lưu lượng mạng theo thời gian thực. Phương pháp này dựa trên nguyên lý điều chỉnh tốc độ bit video dựa trên dung lượng mạng khả dụng, đảm bảo chất lượng streaming ổn định. Các thuật toán dự đoán lưu lượng như LSTM hoặc ARIMA được áp dụng để ước lượng dung lượng mạng cần thiết cho các phân đoạn video tiếp theo. Hệ thống streaming cũng tích hợp cơ chế buffer dynamic, điều chỉnh dung lượng buffer dựa trên độ trễ và biến đổi lưu lượng, giảm thiểu tình trạng giật lag.

3.1. Thuật toán phân bổ băng thông dựa trên dự đoán lưu lượng

Thuật toán dự đoán lưu lượng sử dụng mô hình học máy để ước lượng dung lượng mạng cần thiết cho các phân đoạn video tiếp theo. Dữ liệu đầu vào bao gồm lịch sử lưu lượng mạng, tốc độ bit video VBR và điều kiện mạng hiện tại. Mô hình LSTM (Long Short-Term Memory) được lựa chọn do khả năng xử lý dữ liệu chuỗi thời gian hiệu quả. Thuật toán tính toán dung lượng băng thông tối ưu cho từng phân đoạn video, đảm bảo không vượt quá dung lượng mạng khả dụng. Kết quả thử nghiệm cho thấy thuật toán giảm thiểu tình trạng thiếu hụt băng thông lên đến 40% so với phương pháp truyền thống.

3.2. Cơ chế buffer dynamic cho streaming video VBR

Buffer dynamic điều chỉnh dung lượng buffer tại phía máy khách dựa trên độ trễ mạng và biến đổi lưu lượng video. Khi độ trễ tăng cao, dung lượng buffer được mở rộng để bù đắp sự chậm trễ trong truyền tải. Ngược lại, khi mạng ổn định, dung lượng buffer được thu nhỏ để tiết kiệm tài nguyên. Cơ chế này kết hợp với thuật toán phân bổ băng thông động, đảm bảo video streaming không bị gián đoạn. Buffer dynamic cũng giúp giảm thiểu tình trạng buffer underflow, cải thiện trải nghiệm người dùng đáng kể.

IV. Kết luận và ứng dụng thực tiễn của nghiên cứu

Nghiên cứu đã đề xuất giải pháp phân bổ băng thông động cho streaming video VBR qua HTTP, kết hợp thuật toán dự đoán lưu lượng và cơ chế buffer dynamic. Kết quả thử nghiệm cho thấy phương pháp này cải thiện đáng kể chất lượng streaming, giảm độ trễ và tối ưu hóa sử dụng băng thông. Nghiên cứu cũng cung cấp nền tảng lý thuyết cho các ứng dụng streaming quy mô lớn, đặc biệt trong lĩnh vực giáo dục trực tuyến, giải trí số và hội nghị truyền hình. Việc triển khai thực tế đòi hỏi sự kết hợp giữa thuật toán học máy, hạ tầng mạng và giao thức streaming linh hoạt.

4.1. Đánh giá hiệu quả giải pháp đề xuất

Giải pháp phân bổ băng thông động đạt hiệu quả vượt trội so với phương pháp truyền thống nhờ khả năng thích ứng linh hoạt với biến đổi lưu lượng video VBR. Kết quả thử nghiệm cho thấy giảm thiểu tình trạng giật lag xuống còn 5%, độ trễ trung bình dưới 1 giây và tiết kiệm băng thông lên đến 30%. Cơ chế buffer dynamic cũng góp phần cải thiện trải nghiệm người dùng, đặc biệt trong điều kiện mạng không ổn định. Giải pháp này có thể áp dụng cho các nền tảng streaming quy mô lớn như YouTube, Netflix hoặc Zoom.

4.2. Hướng phát triển trong tương lai

Trong tương lai, nghiên cứu có thể mở rộng bằng cách tích hợp trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa thuật toán phân bổ băng thông theo ngữ cảnh người dùng. Việc áp dụng 5G và edge computing cũng hứa hẹn cải thiện đáng kể hiệu suất streaming nhờ độ trễ thấp và băng thông rộng. Ngoài ra, nghiên cứu có thể kết hợp với các công nghệ nén video tiên tiến như AV1 hoặc VVC để giảm dung lượng truyền tải mà vẫn đảm bảo chất lượng hình ảnh. Các giải pháp này sẽ định hình tương lai của ngành công nghiệp streaming video.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Tổng quan về công nghệ streaming video – Trình bày các kiến thức cơ sở, nền tảng liên quan đến công nghệ streaming video. Kiến trúc hệ thống streaming video thích ứng sử dụng giao thức HTTP; các thông số ảnh hưởng tới QoE khi streaming video thích ứng sử dụng giao thức HTTP. 3 • Chương 2: Nghiên cứu và triển khai giải pháp thích ứng tốc độ bit cho video VBR – Trình bày giải pháp thích ứng tốc độ bit cho video VBR sử dụng mô hình thoả hiệp giữa chất lượng video và độ trễ nhằm đạt được QoE tốt nhất, đồng thời đánh giá kết quả thực nghiệm so với phương pháp truyền thống. • Chương 3: Nghiên cứu, xây dựng và triển khai các thuật toán phân bổ băng thông cho hệ thống streaming nhiều video VBR – Từ kết quả có được ở chương 2, xây dựng và triển khai các thuật toán phân bổ băng thông cho hệ thống streaming nhiều video VBR nhằm cải thiện dịch vụ streaming, nâng cao lợi ích người dùng và tận dụng tối đa băng thông.

Từ đó đánh giá kết quả thực nghiệm của các thuật toán theo các tiêu chí khác nhau nhằm chọn ra thuật toán tốt nhất phù hợp với hệ thống streaming video. TỔNG QUAN VỀ CÔNG NGHỆ STREAMING VIDEO Trong chương này đồ án sẽ giới thiệu tổng quan về công nghệ streaming video nói chung và công nghệ streaming video thích ứng sử dụng giao thức HTTP (HAS) nói riêng. Trình bày các cơ sở lý thuyết nền tảng như các khái niệm, các bộ giao thức cốt lõi trong streamimg video và hệ thống streaming video thích ứng sử dụng giao thức HTTP. Trình bày các thông số ảnh hưởng tới chất lượng trải nghiệm của người dùng trong streaming video thích ứng.

Đồng thời nêu lên những khó khăn hiện tại trong streaming video hiện nay trong mô hình mạng được quản lý với một đường truyền có băng thông hạn chế. Từ đó đưa ra giải pháp thực hiện trong các chương sau.1 Tổng quan về truyền thông đa phương tiện 1.1 Đa phương tiện và truyền thông đa phương tiện Đa phương tiện (multimedia) là nội dung mà sử dụng kết hợp các hình thức nội dung khác nhau như văn bản, âm thanh, hình ảnh, hoạt hình, video và các nội dung có tính tương tác. Đa phương tiện có thể được ghi lại và được phát, hiển thị, tương tác, hoặc được truy cập bởi các thiết bị xử lý thông tin như các thiết bị điện tử, máy tính. Tuy nhiên, đa phương tiện cũng có thể là một phần của một cuộc trình diễn trực tiếp.

Các thiết bị đa phương tiện là các thiết bị truyền thông điện tử được sử dụng để lưu trữ và giúp người dùng trải nghiệm nội dung đa phương tiện. Truyền thông đa phương tiện (streaming media) là hình thức đa phương tiện được truyền và trình bày (chơi, phát, hiển thị) tới người dùng cuối một cách liên tục trong khi vẫn được truyền bởi một nhà cung cấp dịch vụ đa phương tiện. Ý nghĩa của động từ “stream” ở đây là nói về quy trình của việc truyền và nhận được đa phương tiện. Thuật ngữ này chỉ phương thức truyền và nhận của các loại đa phương tiện chứ không chỉ riêng loại đa phương tiện nào hay hình thức tải toàn bộ nội dung của các tập tin đa phương tiện trước khi trình phát chúng.

Người dùng cuối có thể dùng một chương trình để phát nội dung đa phương tiện trong khi một phần nội dung của đa phương tiện vẫn đang được truyền tải. 5 Tốc độ bit mã hoá đa phương tiện (bitrate) là số bit được mã hoá trong một đơn vị thời gian được tính bằng kích thước của tệp đa phương tiện tính bằng byte chia cho thời gian phát lại bản ghi tính bằng giây và nhân với tám. Video là một đa phương tiện điện tử để ghi, sao chép, phát lại, truyền tải và hiển thị một cách trực quan của chuyển động. Video có những đặc trưng như số khung hình trên giây, tỷ lệ khung hình, mô hình màu và độ sâu, chất lượng video.Video thường được lưu trữ và truyền đi sau khi mã hoá.

Mục đích của việc mã hoá video là để giảm đi lượng dữ liệu dư thừa nhằm tiết kiệm không gian lưu trữ cũng như băng thông khi truyền đi. Một trong những đặc trưng quan trọng của video là chất lượng video được đo thông qua một hệ thống truyền hoặc xử lý video. Một phép đo chính thức hoặc không chính thức sự suy giảm chất lượng của video so với video gốc. Một hệ thống xử lý, truyền nhận video có thể gây ra một lượng nhiễu hay méo nhất định đến tín hiệu video, sự biến động của thông lượng mạng gây nên sự gián đoạn tại phía người dùng cuối.

Những điều này ảnh hưởng tiêu cực đến trải nghiệm của người dùng. Do vậy với các bên liên quan như nhà cung cấp nội dung, nhà cung cấp dịch vụ và nhà điều hành mạng việc đảm bảo chất lượng video làm một nhiệm vụ quan trọng. Có nhiều cách và tiêu chí để phân loại video như nội dung, độ dài, hay chất lượng, tuy nhiên đồ án chỉ tập trung vào phương pháp phân loại video theo tốc độ bit mã hoá của video. Theo tiêu chí này video có thể được chia làm hai loại như sau: • Video VBR là video có tốc độ bit biến đổi trong mỗi phân đoạn của video, hay nói cách khác lượng dữ liệu đầu ra của bộ mã hoá trên mỗi phân đoạn thời gian là khác nhau.

Với cách mã hoá tốc độ bit biến đổi, mỗi mức chất lượng đặc trưng bởi tham số lượng tử (QP) của bộ mã hoá cố định, mỗi khung hình (hoặc phân đoạn) được mã hoá với kích thước dữ liệu khác nhau tuỳ thuộc vào kích cỡ, nội dung, màu sắc của các khung hình, làm cho chất lượng đầu ra không thay đổi trong khi tốc độ bit video thay đổi trong từng khung hình hoặc phân đoạn. Điều này làm cho chất lượng của các khung hình được mã hoá sẽ tốt hơn khi sử dụng một tốc độ bit cố định.1 biểu diễn tốc độ bit của một video được mã hoá theo kiểu tốc độ bit biến đổi với các mức tham số lượng tử khác nhau. 6 5000 4500 4000 3500 Tóc độ bit (Kbps) 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 151 1 11 21 31 41 51 61 71 81 91 101 111 121 131 141 161 171 181 191 201 211 221 231 241 251 261 271 281 291 Chỉ số phân đoạn video QP22 QP28 QP34 QP38 QP42 QP48 Hình 1. 1 Tốc độ bit các phân đoạn của video VBR.

• Video CBR là một dạng mã hoá với tốc độ bit cố định. Khác với video VBR mã hoá video CBR với mỗi mức chất lượng thì tốc độ bit được giữ cố định trong suốt quá trình mã hoá hay tốc độ dữ liệu đầu ra của bộ mã hoá là không đổi. Mã hoá video CBR rất hữu ích trong streaming các nội dung đa phương tiện trên kênh truyền có dung lượng hạn chế vì nó cho biết chính xác tốc độ bit thay vì chỉ biết tốc độ bit trung bình. Tuy nhiên video CBR có nhược điểm là đối với những phân đoạn video nhiều cảnh tĩnh, ít chuyển động thì bị phân bố dư thừa dữ liệu.

Và ngược lại những cảnh nhiều chuyển động lại không phân đủ dữ liệu dẫn đến chất lượng video đầu ra không ổn định.2 Một số khái niệm và thuật ngữ Băng thông và thông lượng là hai khái niệm thường đi với nhau trong lĩnh vực truyền thông đa phương tiện, trong đó: • Băng thông (bandwidth) là tốc độ truyền dữ liệu tối đa theo lý thuyết trong một đơn vị thời gian của một đường truyền vật lý, đơn vị đo lường là bit trên giây (bps). Băng thông được dùng đặc trưng như băng thông mạng, băng thông dữ liệu, băng thông số. Khái niệm băng thông này khác với khái niệm băng thông trong lĩnh vực xử lý tín hiệu được đo bằng đơn vị hertz có ý ngĩa là khoảng tần số giữa tần số thấp nhất và tần số cao nhất đạt được. 7 • Thông lượng (throughput) là lượng dữ liệu thực tế được gửi qua một kết nối đường truyền vật lý trong một đơn vị thời gian, đơn vị bps.

Thông lượng luôn luôn nhỏ hơn hoặc bằng băng thông. Đối với streaming video, thông lượng được đo sau khi máy khách nhận được một phân đoạn video. Thông lượng được tính bằng tỉ số giữa kích thước dữ liệu của phân đoạn và khoảng thời gian tải phân đoạn đó. Khoảng thời gian tải phân đoạn được tính từ thời điểm máy khách gửi truy vấn cho đến khi nó nhận được byte cuối cùng của phân đoạn được truy vấn.

Goodput là thông lượng tại tầng ứng dụng của một kết nối hay lượng dữ liệu thu được tại lớp ứng dụng trên một đơn vị thời gian. Goodput luôn nhỏ hơn hoặc bằng throughput và throughtput luôn nhỏ hơn hoặc bằng bandwidth. Trong truyền thông đa phương tiện để đánh giá chất lượng một dịch vụ hay ứng dụng thông số tổng thể thường được sử dụng là chất lượng trải nghiệm của người dùng QoE. QoE là mức độ hài lòng hoặc khó chịu của người dùng một ứng dụng hoặc dịch vụ nào đó.

Nó là kết quả của việc đáp ứng mong đợi của người đó đối với tiện ích và/hoặc sự thích thú đối với ứng dụng hoặc dịch vụ trong tính cách của người dùng và trạng thái hiện tại của họ. Định nghĩa này đã được tổ chức Liên minh Viễn thông quốc tế (ITU) thông qua năm 2016 và đang được sử dụng rộng rãi trong cộng đồng để đánh giá chất lượng của một ứng dụng hoặc dịch vụ. QoE nhằm mục đích xem xét mọi yếu tố đóng góp vào chất lượng cảm nhận của người dùng đối với hệ thống hoặc dịch vụ bao gồm các yếu tố về con người, hệ thống và bối cảnh. Các yếu tố ảnh hưởng được phân loại như sau: • Yếu tố con người: o Tâm trạng, tính cách; o Độ tuổi; o Nền tảng văn hoá xã hội; o Nhu cầu, mục tiêu, ….

• Yếu tố hệ thống: o Nội dung, đa phương tiện: mã hoá, độ phân giải, .; o Mạng truyền thông: băng thông, độ trễ,.; o Thiết bị trình diễn: độ phân giải màn hình, tốc độ xử lý, …. • Yếu tố bối cảnh: o Bối cảnh xã hội; 8 o Kinh tế; o Vị trí địa lý; …. Các nghiên cứu trong lĩnh vực QoE thường tập trung vào các yếu tố hệ thống. QoE được đánh giá và đo lường theo phương pháp khách quan và chủ quan.

Phương pháp đánh giá khách quan là việc sử dụng các mô hình toán học nhằm mục đích xấp xỉ kết quả từ phương pháp đánh giá chất lượng chủ quan.