I. Tổng quan về truyền video thích nghi HTTP và mạng SDN
Luận án tập trung vào việc nâng cao chất lượng truyền video thích nghi HTTP trên mạng SDN. Phần này giới thiệu tổng quan về HTTP Adaptive Streaming (HAS) và mạng điều khiển bằng phần mềm (SDN). HAS là kỹ thuật phổ biến để truyền video qua Internet, trong khi SDN mang lại sự linh hoạt và khả năng quản lý tập trung. Sự kết hợp giữa hai công nghệ này hứa hẹn cải thiện chất lượng dịch vụ video và trải nghiệm người dùng (QoE).
1.1. Vấn đề về HTTP streaming hiện nay
HTTP streaming đối mặt với nhiều thách thức như biến động băng thông, độ trễ và chất lượng video không ổn định. Các thuật toán thích ứng tốc độ bit hiện tại chủ yếu dựa trên thông lượng hoặc bộ đệm, nhưng chưa tận dụng tối đa tài nguyên mạng. Mạng SDN với khả năng quản lý tập trung và định tuyến linh hoạt có thể giải quyết các vấn đề này.
1.2. Giới thiệu về mạng SDN
Mạng SDN tách biệt mặt phẳng điều khiển và mặt phẳng dữ liệu, cho phép quản lý mạng một cách linh hoạt. Giao thức OpenFlow là nền tảng chính để triển khai SDN, giúp thu thập thông tin mạng và điều khiển các thiết bị từ xa. Kiến trúc này hỗ trợ tối ưu hóa truyền video bằng cách điều chỉnh đường truyền và phân bổ băng thông hiệu quả.
II. Giải pháp tối ưu hóa truyền video trên mạng SDN
Luận án đề xuất các giải pháp tối ưu hóa truyền video dựa trên công nghệ mạng SDN. Các giải pháp này tập trung vào việc cải thiện chất lượng dịch vụ video thông qua việc quản lý tài nguyên mạng và định tuyến thích nghi. Các thuật toán được thiết kế để tận dụng thông tin từ SDN để đưa ra quyết định thích ứng tốc độ bit và đường truyền tối ưu.
2.1. Thuật toán thích ứng tốc độ bit
Thuật toán đề xuất kết hợp thông tin từ SDN để thích ứng tốc độ bit dựa trên thông lượng và bộ đệm. Phương pháp này giúp giảm thiểu sự biến động chất lượng video và cải thiện QoE. Các thí nghiệm cho thấy thuật toán này hiệu quả hơn so với các phương pháp truyền thống.
2.2. Định tuyến thích nghi dựa trên SDN
Giải pháp định tuyến thích nghi sử dụng thông tin từ SDN để chọn đường truyền tối ưu cho các luồng video. Phương pháp này giúp cân bằng tải và giảm độ trễ, đặc biệt trong các môi trường mạng phức tạp. Kết quả thí nghiệm cho thấy sự cải thiện đáng kể về hiệu suất mạng và chất lượng video.
III. Cải thiện QoE trong truyền video VBR trên mạng SDN
Phần này tập trung vào việc cải thiện QoE cho truyền video VBR (Variable Bit Rate) trên mạng SDN. Các giải pháp đề xuất bao gồm thuật toán thích nghi tốc độ bit và định tuyến thích nghi dựa trên SDN. Các thí nghiệm được thiết kế để đánh giá hiệu quả của các giải pháp trong việc nâng cao chất lượng dịch vụ video.
3.1. Thuật toán thích nghi VBR
Thuật toán thích nghi VBR kết hợp thông tin từ SDN để điều chỉnh tốc độ bit dựa trên biến động thông lượng và bộ đệm. Phương pháp này giúp duy trì chất lượng video ổn định và giảm thiểu sự gián đoạn. Kết quả thí nghiệm cho thấy thuật toán này hiệu quả hơn so với các phương pháp truyền thống.
3.2. Định tuyến thích nghi có giám sát
Giải pháp định tuyến thích nghi có giám sát sử dụng thông tin từ SDN để điều chỉnh đường truyền trong thời gian thực. Phương pháp này giúp tối ưu hóa băng thông và giảm độ trễ, đặc biệt trong các môi trường mạng có nhiều biến động. Kết quả thí nghiệm cho thấy sự cải thiện đáng kể về hiệu suất mạng và QoE.
IV. Phân bổ băng thông và cải thiện QoE cho nhiều người dùng
Luận án đề xuất các giải pháp phân bổ băng thông công bằng và thích ứng trên mạng SDN để cải thiện QoE cho nhiều người dùng đồng thời. Các giải pháp này tập trung vào việc quản lý tài nguyên mạng và điều chỉnh đường truyền để đảm bảo chất lượng video ổn định cho tất cả người dùng.
4.1. Giải pháp phân bổ băng thông công bằng
Giải pháp phân bổ băng thông công bằng sử dụng thông tin từ SDN để đảm bảo mỗi người dùng nhận được băng thông tương đương. Phương pháp này giúp giảm sự cạnh tranh tài nguyên và cải thiện QoE cho tất cả người dùng. Kết quả thí nghiệm cho thấy sự cải thiện đáng kể về tính công bằng và hiệu quả sử dụng băng thông.
4.2. Giải pháp phân bổ băng thông thích ứng
Giải pháp phân bổ băng thông thích ứng điều chỉnh băng thông dựa trên nhu cầu thực tế của từng người dùng. Phương pháp này giúp tối ưu hóa tài nguyên mạng và đảm bảo chất lượng video ổn định. Kết quả thí nghiệm cho thấy sự cải thiện đáng kể về hiệu suất mạng và QoE.
