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│ Pág. 1│ febrero 2018 │ Universidad Distrital Francisco José de Caldas
REDES DE INGENIERÍA
http://revistas.udistrital.edu.co/ojs/index.php/REDES/index
IMPLEMENTACION DE METODOS PARA MEJORA DE TRASMISION
DE VIDEO EN REDES WIFI DE BAJO ANCHO DE BANDA SIN
MODIFICAR RECURSOS DE RED
IMPLEMENTATION OF METHODS FOR IMPROVING VIDEO TRANSFER
ON WIDE BROADBAND WIFI NETWORKS WITHOUT MODIFYING
NETWORK RESOURCES
Resumen
El presente artículo se presentan los resultados comparativos de los métodos utilizados para la mejora de
trasmisión de video en redes wifi de bajo ancho de banda, con base a este estudio realizado mediante el
análisis de resultados de ambientes simulados en herramientas que soportan tecnologías para variación de
tráfico como throughput y retardo de paquetes, con lo cual se obtienen criterios específicos para establecer
un método que mejore la calidad en la trasmisión de video en una red wifi sin aumentar ancho de bando y
los costos asociados, como resultado de las simulaciones EDCA es una técnica favorable en el aumento del
10% en el troughput, una disminución de 4% en retardos y una disminución en la sobrecarga del buffer de
un 48.4% con respecto a las técnicas HCF y PCF, en cuanto a los protocolos en capas de aplicación, se
percibe el algoritmo DASH como una mejora significativa en la distribución del contenido de video
mejorando en un 84% el consumo de ancho de banda, mejorando en conjunto la transmisión.
Palabras clave
Acceso al medio, Bitrate, Retardo, Streaming, Throughput.
Abstract
The present article has the main objective to establish a comparison between the methods used for the
improvement of video transmission in low bandwidth Wi-Fi networks, based on this study carried out by
the analysis of results of simulated environments in tools that support the different technologies with
specific traffic variables such as throughput and packet delay are the specific criteria to determinate which
is the best and most efficient method to increase the quality in the transmission of video in a Wi-Fi network
without having to increase its bandwidth and therefore the costs of it. As a result of the simulations, EDCA
it’s a favorable technique for media access and, in terms of protocols in application layers, the DASH
algorithm is perceived as a significant improvement in the distribution of video content in about 84% of the
bandwith, improving the transmission at the same time.
Key words:
Access to the medium, Bitrate, Delay, Streaming, Throughput.
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Introducción
En la actualidad ha aumentado el uso de dispositivos móviles y la demanda en cuanto a trasmisión
de video, según emarketer.com en el 2017, “más del 62% de los usuarios de internet en el mundo
verán videos en un ambiente digital, un incremento al 60.8% según los datos registrados en el
2016, los mercados con más alto desarrollo verán aumentada la captación de la audiencia de video
digital, debido a que la infraestructura de internet puede satisfacer el ancho de banda para la
demanda de vídeo digital, las altas velocidades de internet permiten a los consumidores ver
programas de TV en línea a través de los servicios de over-the-top (OTT) y compartir videos a
través de medios sociales” [1], con estos datos sale a flote el inconveniente para trasmitir estos
videos en redes wifi cuyo bajo ancho de banda o cantidad de usuarios conectados no permita
hacerlo con una buena calidad, esto por el retardo y perdida de paquetes además de la baja
velocidad de trasmisión, este inconveniente puede generar la necesidad de tener que aumentar su
ancho de banda y por consiguiente los costos de la red, por tal motivo se hace necesario la
implementación de un método que permita mejorar la calidad de trasmisión de video en una red
wifi IEEE 802.11 sin tener que aumentar el ancho de banda de la misma, una solución que ataca
estas necesidades es la implementación de un algoritmo de reorganización de los marcos de un
video aumentando así su velocidad y por consiguiente la calidad de trasmisión con una
disminución en el retardo y perdida de paquetes.
De acuerdo con la gran demanda de servicios OTT, el crecimiento de compañías disruptivas de
entrega de contenido multimedia como Netflix, AppleTV, Amazon Video, Crackle, HBO Go,
entre otros, ha generado la necesidad de entregar contenido propio de alta calidad de video y así
mismo mejorar la entrega y transmisión de este contenido lo que ha llevado a la generación de
distintas estrategias y algoritmos para minimizar las latencias durante el envío de estos paquetes
apoyados por los protocolos existentes como HTTP, de esta manera se compañías como Apple,
Adobe y Microsoft han diseñado sus algoritmos de transmisión como HLS, HDS y MSS
respectivamente, impulsando la investigación y generación del único MPD (Media Presentation
Description) estandarizado para la entrega de contenido dinámico en streaming sobre HTTP –
DASH (Dynamic adaptive streaming over HTTP) de acuerdo al estándar ISO/IEC 23009-1 [2]
En el presente artículo se muestran los resultados de la implementación de métodos para la mejora
de trasmisión de video en ambientes simulados que permiten verificar su funcionamiento en redes
wifi de bajo ancho de banda o con una gran cantidad de usuarios conectados, mediante el cambio
de parámetros de trasmisión de red y su por otra parte en los métodos de transmisión de video en
la capa de aplicación, en la sección 2 se muestran los métodos utilizados actualmente que mejoran
la trasmisión de video sin modificar el ancho de banda de la red, en la sesión 3 se realiza
simulación de los métodos encontrados, en la sección 4 se muestran los resultados de la
implementación mediante simulación en una herramienta que permite comparar los resultados de
dicha implementación en cuanto a la mejora en la calidad de trasmisión de video, mediante el
análisis del comportamiento de variables como Troughput (rendimiento), retardo de paquetes y
sobrecarga de buffer, realizando un análisis del resultado de las simulaciones; finalmente en la
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sección 5 se realizan las conclusiones sobre los métodos más adecuados para la mejora en
trasmisión de video para redes wifi de bajo ancho de banda sin necesidad de aumentar el mismo.
2. Métodos para mejorar calidad de trasmisión de video.
Con el aumento de redes wifi en la actualidad, así como el aumento de demanda de video, se han
venido generando métodos para mejorar cada vez más la calidad de trasmisión de video sin
necesidad de aumentar recursos de red que generen sobre costos como el aumento del ancho de
banda, así mismo gran cantidad de autores han determinado criterios con el mismo fin de mejorar
la calidad en trasmisión de video.
2.1. Mecanismos de acceso al medio
Una red Wi-Fi requiere de implementar técnicas del acceso al medio dado que es una red
compartida por todos los clientes asociados a un AP (Punto de acceso) y se debe evitar colisiones
e interferencias para usuarios que emitan al mismo tiempo, a continuación, se muestran las
técnicas que existen actualmente para desarrollar esta labor. [3]
2.1.1. CSMA/CA
Acceso múltiple por detección de portadora y prevención de colisiones, es un protocolo de control de acceso al
medio que permite que varios usuarios utilicen un mismo medio de trasmisión, este es un protocolo de bajo nivel
y funciona de manera tal que cada equipo anuncia su intención de trasmitir antes de empezar y así evitar las
colisiones, así el resto de equipos solo empiezan a trasmitir si después de un determinado intervalo de tiempo el
medio sigue libre, este sistema reduce la probabilidad de colisiones en el canal, en la Figura 1 se muestra un
esquema general del proceso de la técnica en 3 fases, inicialmente una escucha para verificar si la red está libre,
posteriormente la trasmisión del dato y por último la espera de reconocimiento por parte del receptor.
Figura 1 [4] Esquema proceso CSMA/CA
2.1.2. PCF (Point Coordination Function)
Dicho mecanismo solo es funcional en redes de tipo infraestructura, nunca en redes ad-hoc, pues
será el punto de acceso el encargado de realizar dicho control. Cuando se activa el PCF, el tiempo
que existe entre dos paquetes “beacon” (aquellos que usa el punto de acceso para anunciar su
presencia y las características de la red) enviados por el punto de acceso, se divide en dos periodos
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CFP (Content Free Period) y CP (Content Period). Durante el periodo CFP el funcionamiento de
la red, durante el CP, los clientes no emitirán por iniciativa propia, si no que el punto de acceso le
enviará un paquete a cada usuario por turnos, dándoles la oportunidad de emitir. El cliente
aprovechara la oportunidad para emitir o, si no tiene datos para enviar, responderá con un paquete
indicándolo. Con este método se permite evitar el monopolio de un cliente permitiendo a todos, la
emisión de datos con una frecuencia aceptable. [5]
2.1.3. Enhanced Distributed Channel Access (EDCA)
El funcionamiento de este método radica en que un cliente que ha transmitido datos, no podrá
volver a transmitir hasta pasado un tiempo fijo, que recibe el nombre de Arbitration Inter-Frame
Space (AIFS). Esta espera posibilita a otros sistemas tener la oportunidad ocupar el canal y
transmitir, pues de otra forma una sola estación podría estar emitiendo continuamente no dando
opción a otra a hacerlo pues siempre verían el canal ocupado y según el protocolo CSMA/CA no
podrían transmitir para evitar colisiones, el algoritmo EDCA actúa sobre estos tiempos, AIFS, CW
máximo y CW mínimo. En base a las cuatro categorías que contempla la norma, fija unos valores
de tiempo AIFS menores para las más prioritarias con respecto a las menos prioritarias. Así mismo
los valores de CW máximo y CW mínimo serán menores cuanto más prioritaria es la clase de
tráfico. [5]
2.1.4. HCF Controlled Channel Access (HCCA)
El mecanismo HCCA es una variación del PCF mucho más evolucionada, un punto de acceso que
cumpla con HCCA, envía las ramas a todos los usuarios de manera secuencial, preguntándoles si
disponen de tráfico para enviar, al igual que en el protocolo PCF, con la trasmisión de esta trama
no existe una respuesta indicando que no tienen tráfico disponible para enviar si no que informan
al punto de acceso de si disponen de tráfico, y que tipo de tráfico para determinar cuánto tráfico en
cada una de las categorías de la norma 802.11e se encuentra a la espera para ser enviado, en este
caso el punto de acceso decide cuál de los tráficos trasmite, es decir que el punto de acceso da via
para trasmitir a los usuarios y determina el intervalo de tiempo para hacerlo, de esta forma se
consigue una trasmisión ordenada con calidad de servicio deseada, por otra parte los usuarios
deben tener colas de espera para almacenar los paquetes para enviarlas cuando el punto de acceso
lo determine, este método requiere de dispositivos mucho más inteligentes con procesadores más
agiles que los de los dispositivos wifi convencionales.
2.2. Algoritmos ejecutados sobre la capa de aplicación.
La calidad en la transmisión de video suele ser subjetiva según la experiencia del observador,
según las secuencias de video que perciba durante un tiempo determinado [6], por otra parte las
metodologías de objetivas de transmisión de video han requerido la implementación de algoritmos
como PSNR (Peak signal-to-noise ratio) donde se puede comparar la diferencia entre el valor
máximo de los pixeles originales de una imagen correlacionado a la perdida en la compresión del
video en dBs [7], con ello se han realizados distintos esfuerzos por generar algoritmos que
optimicen la compresión, transmisión y decodificación de los paquetes de video, con el fin de
ajustarse a las necesidades de visualización del observador optimizando los recursos de los cuales
este dispone [8].
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En la actualidad los métodos más comunes para la entrega de contenido de video son la descarga
progresiva y streaming adaptativo, el primero descarga un único video de manera secuencial
almacenando en el cache del cliente el progreso de la descarga, similar a una descarga de un
archivo permitiendo reproducir el video a medida que se realiza la descarga mediante el uso del
buffer; por otra parte el streaming adaptativo consiste en la segmentación de un video en paquetes
con diferentes resoluciones y/o fps, disminuyendo los retardos al omitir la precarga del cache en
buffer mejorando la percepción del cliente durante la reproducción; la metodología de streaming
reduce los recursos requeridos de una transmisión de video lo que ha llevado a grandes compañías
de entrega de contenido digital como YouTube a realizar este cambio de tecnologías. [9]
2.2.1. Algoritmos de adaptación de streaming por bitrates.
Estos algoritmos tienen como insumo la detección del ancho de banda y capacidad de
procesamiento en tiempo real para ajustar la calidad de secuencia de video, adaptando los paquetes
que serán transmitidos de manera que se ajusten al dispositivo que recibe la trama de datos, para
dichas adaptaciones se requiere confirmaciones TCP para la asignación de la calidad del video sin
que se interrumpa la transmisión. De esta manera es adaptada la codificación requiriendo que el
video esté disponible en su origen con diferentes bitrates que son seleccionados por el cliente de
acuerdo a la determinación de su capacidad. [10]
2.2.2. HTTP Live Streaming (HLS) [11]
HLS es un protocol desarrollado por Apple inicialmente para los dispositivos propietarios que se
ejecutan sobre sistemas iOS y MacOSX siendo para ellos el único protocolo soportado de manera
nativa, de esta manera y dada la alta demanda de los dispositivos de Apple, este protocolo ha sido
altamente implementado por diferentes fabricantes de servidores de streaming.
La estructura de HLS cuenta con 3 componentes principales, el servidor de preparación de medios,
quien se encarga de recibir, codificar y empaquetar las entradas de audio y video en los formatos
H.264 para video y AAC o MP3 para audio; el servidor web quien recibe la indexación de
paquetes segregados y codificados para la publicación y distribución sobre el protocolo HTTP; y
por último el cliente, quien realiza la labor de reproducción del contenido por medio de la
recepción e indexación de los archivos .TS que son descargados con la mejor calidad disponible,
la cual se estima acorde al ancho de banda disponible
2.2.3. MPEG-DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) [2]
Es un estándar ISO publicado en 2012 basado en 3GPP, OpenIPTV y los estándares propietarios
de Adobe, Apple y Microsoft, compartiendo varias similitudes con estos 3 métodos quienes tenían
en principio la mayor implementación comercial; cada video es almacenado en pequeños
fragmentos para ser consumidos por el cliente, quien escoge el fragmento según su calidad o la
tasa de transmisión, a diferencia de otros sistemas de adaptación, se entregan distintas capas
asegurando una capa base de video de la menor calidad disponible para disminuir la latencia, en la
Figura 2 se describen los componentes de la estructura DASH.
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Las condiciones de decisión del cliente están basadas en el estado del buffer, la red, la resolución
(o cambio en la resolución) de pantalla y los recursos del dispositivo según su actividad.
Figura 2 [12] Arquitectura de comunicación DASH
3. Etapa de simulación
Después de conocer cada uno de los métodos a utilizar para la mejora de la trasmisión de video sin
modificar los recursos de red se evalúan herramientas de simulación para conocer el rendimiento y
el comportamiento de una red wifi obteniendo los resultados comparativos, en este caso se
seleccionó OPNET Modeler, un simulador basado en eventos y simulación de redes de
telecomunicaciones creado por OPNET (Optimized Network Engineering Tools), el cual permite
una rápida interacción al usuario en la creación de escenarios configurables por cada objeto. [13]
Dadas las limitantes de OPNET para representar los algoritmos en la capa de aplicación MPEG-
DASH y HLS de forma nativa, se encuentran estudios y simulaciones con el protocolo de SITL
(System In The Loop) [14] el cual permite en un sistema de simulación como OPNET la inclusión
de tráfico real [15], sin embargo, dado el licenciamiento que esto requiere se plantea un escenario
alternativo mediante la creación de entorno asilado que soporta las metodologías de transmisión
junto a pruebas de carga de contenido, donde se especificará el escenario en la sección 3.3.
3.1. Definición escenario de simulación en capa de red.
Para dar inicio a la etapa de simulación se define en primera instancia un escenario de prueba de
un AP (acces point) wifi 802.11 y una estación o host, como se muestra en la Figura 3 para este
escenario se realizan la simulación para obtener los resultados de las variables definidas
anteriormente, se define posteriormente un escenario con 3 host y un AP como se muestra en la
Figura 4 el cual resulta más efectivo para el análisis de los resultados.
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Figura 3 Fuente Autor - Escenario de prueba
Figura 4 Fuente Autor - Ecenario inicial
3.2. Configuración de parámetros en capa de red.
Para el inicio de configuración de la simulación se ajustan parámetros de perfil y de aplicaciones,
definiendo la trasmisión de video sobre la cual se realizara el análisis, dichas configuraciones se
muestran en las Figura 5 y Figura 6 se tienen 3 tipos de métodos de acceso al medio escogidos
como objetivo de estudio mediante la simulación replicando 3 veces el escenario inicial
obteniendo así 4 escenarios finales siendo el primero la base sin la aplicación de ninguna técnica
de acceso al medio y los otros 3 escenarios para el análisis de las técnicas antes definidas.
Figura 5 Fuente Autor - Configuracion
Aplicación
Figura 6 Fuente Autor - Configuracion Perfiles
3.2.1. Parámetros HCF
Para el funcionamiento de la técnica de acceso HCF se requiere en cada estación incluyendo el AP
la habilitación de la técnica cambiando de estado el parámetro HCF a supported tal cual se
muestra en la Figura 7.
Figura 7 Fuente Autor - Parametros HCF
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3.2.2. Parámetros PCF
Para el funcionamiento de la técnica de acceso PCF se requiere en cada estación incluyendo el AP
la habilitación de la técnica cambiando de estado el parámetro PCF a enable tal cual se muestra en
la Figura 8.
Figura 8 Fuente Autor - Parametros PCF
3.2.3. Parámetros EDCA
La configuración de la técnica de trasmisión EDCA es un poco más compleja ya que en este caso
además de realizar un cambio de estado para el parámetro definido se deben configurar los campos
CWmin, CWmax y AIFSN en este caso fueron seleccionados de acuerdo al funcionamiento del
EDCA los valores 15, 31 y 2 respectivamente mostrado en la Figura 9.
Figura 9. Fuente Autor - Parametros EDCA
3.3. Definición escenario de simulación en capa de aplicación.
En el escenario de simulación de métodos de transmisión de video DASH y HLS, se implementa y
publica en internet un servidor con sistema operativo Ubuntu 16.04.3 LTS, con el motor de
streaming de Wowza, escogido por ser una de las soluciones que mayor flexibilidad brindaba para
el presente trabajo [16]; por otra parte, se realiza la conectividad de un cliente de video mediante
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una red Wireless con el software de NeoLoad, para la prueba de carga y stress del servidor de
contenido, simulando una carga de 50 usuarios escalonada para cada método de entrega (DASH vs
HLS), en la Figura 10 se muestra el esquema implementado para la simulación.
Figura 10 Fuente Autor - Esquema de simulación en capa de aplicación
3.4. Configuración de parámetros en capa de aplicación.
Una de las ventajas del motor de streaming seleccionado es la capacidad y agilidad para la carga
de contenido tanto de transmisión en vivo, como de videos almacenados por demanda; para el
escenario planteado, se trabajará con la opción de video por demanda con el cargue del video de
Big Bug Bunny, un corto animado de Blender Fundation con licencia CC-BY [17], el cual se
encuentra disponible en distintos formatos y calidades de video como se evidencia en Figura 11.
Figura 11 [18] Videos de simulación con distinta resolución
3.4.1. Configuración del servidor de streaming.
Dada la configuración inicial del sistema operativo Ubuntu 16.04, y la verificación de acceso a
internet, se procede a realizar la instalación de la versión de pruebas, para creación del motor de
streaming de Wowza de acuerdo a la guía de configuración [19]. Luego se inician los servicios de
streaming y realiza la configuración de video por demanda para los métodos de entrega que se
evaluaran (DASH y HLS) de acuerdo a la Figura 12, cargando posteriormente los contenidos, en la
Figura 13 se muestra el archivo SMIL que contendrá la lista de versiones disponibles del
contenido en los formatos determinados para su uso en los métodos de configuración.
Figura 12 Fuente Autor - Metodos de
Streaming
Figura 13 Fuente Autor - Segmentos disponibles SMIL
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Una vez se confirma el funcionamiento local del servidor de streaming, se realizan los ajustes de
publicación del servicio para que pueda ser consumido desde el cliente por internet y se
comprueba desde la URL https://www.wowza.com/testplayers y en el caso del cliente para la
prueba las urls de las listas generadas a partir de los archivos de SMIL para cada método de
entrega, el cual puede ser consumido de forma nativa desde el explorador de Edge:
HLS: http://streaming.ddjaramillo.com:1935/vod/smil:bigbuckbunny.smil/playlist.m3u8
DASH: http://streaming.ddjaramillo.com:1935/vod/smil:bigbuckbunny.smil/manifest.mpd
3.4.2. Configuración del cliente para la prueba de carga.
El cliente cuenta con un sistema operativo Windows, sobre el que se instala la aplicación
NeoLoad, generando el escenario de consumo de cada protocolo con alto y bajo consumo de
recursos del equipo cliente, para ello se generan 4 distintas grabaciones de consumo para que el
agente de carga de NeoLoad pueda hacer llamados a la aplicación en condiciones distintas para
cada usuario simulado, en la Figura 14 se crea el perfil de grabación seleccionando el tipo de
protocolos y aplicaciones a usar para la simulación.
Figura 14 Fuente Autor - Perfil de grabación
Una vez se reproduce el perfil y es almacenado por la aplicación de carga, se seleccionan los
componentes que se desean emular, la reproducción del video en cada escenario es de 10 minutos,
con lo cual se analiza en el monitoreo del servidor el comportamiento de dicho consumo como se
muestra en la Figura 15
Figura 15 Fuente Autor - Monitoreo de consumo Wowza
Posterior a los análisis, se establece el escenario de simulación, el cual consta de un crecimiento
de usuarios periódico de 7 hasta 40 de igual manera para cada método (HLS y DASH), los
usuarios generados se realizan aleatoriamente de un 70% de usuarios con dispositivo con recursos
óptimos y un 30% de usuarios con bajo recursos de CPU, memoria y red en los dispositivos, en las
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Figura 16 y Figura 17, se muestran los porcentajes de uso de los usuarios emulados y el tipo de
ingreso de usuario a la pila del consumo. Posteriormente se valida el segmento o paquete que fue
consumido por cada usuario en la simulación según la decisión del algoritmo.
Figura 16 Fuente Autor - Consumo de usuarios en el
escenario
Figura 17 Fuente Autor - Cola
de uso
4. Análisis de resultados
A continuación, se muestran los resultados encontrados mediante la simulación tanto de técnicas
de acceso al medio como algoritmos ejecutados sobre la capa de aplicación sobre variables como
Trougputh, delay TTFB y buffer overlow.
4.1. Aplicación de técnicas de acceso al medio.
Se realiza un estudio en cuanto a la aplicación de 3 técnicas de acceso al medio PCF HCF y
EDCA, mediante las cuales se analiza el comportamiento de las variables de rendimiento, retardo
de paquetes y sobrecarga del buffer, en primera instancia se obtienen resultados sin aplicar
ninguna técnica en 2 escenarios cambiando el número de nodos para la selección del mejor
escenario inicial.
4.1.1. Escenarios iniciales
En las Figura 18, Figura 19 y Figura 20, se muestran los resultados del comportamiento de las 3
variables definidas para un escenario con 1 nodo y para un escenario con 3 nodos, con este análisis
se evidencia que al generar mucho más tráfico en el segundo escenario se tiene unos valores
mayores generando exigencias más altas para el análisis del comportamiento en las técnicas
aplicadas.
Figura 18 Fuente Autor - Troughput escenarios iniciales
Figura 19 Fuente Autor - Delay
Escenarios inicales
Figura 20 Fuente Autor - Buffer
Overflow escenarios inicales
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4.1.2. Análisis de throughput
En la Figura 21 podemos ver los resultados del comportamiento del throughput tanto en el escenario
inicial sin ninguna técnica de acceso al medio como aplicando las técnicas PCF HCF y EDCA,
para el escenario inicial tenemos un rendimiento en la mayor parte del tiempo de simulación de
6.800.000 bits por segundo, aplicando la técnica HCF tenemos un aumento del 3% en el
rendimiento, al aplicar las técnicas EDCA y PCF tenemos un aumento para las dos técnicas de un
10% en rendimiento.
Figura 21 Fuente Autor - Troughput HCF PCF y EDCA
4.1.3. Análisis de Retardos
En este caso analizando la variable delay se evidencia en la Figura 22 que tenemos unos retardos
en el escenario inicial de 47 ms en la mayor parte del tiempo de simulación, con la aplicación de
las técnicas PCF y EDCA con una disminución de retardos del 4% y con la aplicación de HCF se
obtienen una disminución de retardos del 30 % con 36 ms en gran parte del tiempo de simulación.
Figura 22 Fuente Autor - Delay HCF PCF y EDCA
4.1.4. Análisis sobre carga de buffer
En la Figura 23 vemos el comportamiento de la variable (Buffer overlow) que nos indica la sobre
carga de paquetes en el buffer, tenemos una sobrecarga de 1.400.000 en gran parte del tiempo de
simulación, con la aplicación de la técnica HCF disminuimos en un 9.3 % mientras que al aplicar
las técnicas EDCA y PCF tenemos disminución de sobrecarga en 48.4 % igual para cada técnica.
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Figura 23 Fuente Autor - Buffer Overflow HCF PCF y EDCA
4.2. Resultados de aplicación de metodologías adaptativas en capa de aplicación.
Al realizar los comparativos de análisis entre las latencias recibidas y los TTFB por cada
algoritmo, mostrado en la Figura 24 – Método DASH y Figura 25 – Método HLS, el protocolo
Dash se normaliza en las respuestas de error más rápida frente al algoritmo HLS, por otra
parte, la cantidad de solicitudes de paquetes del protocolo HLS es mayor, requiriendo que
tanto el procesamiento por parte del servidor sea mayor.
Figura 24 Fuente Autor - Consumo DASH
Figura 25 Fuente Autor - Consumo HLS
Posteriormente se realiza el comparativo de los resultados de ambos escenarios con cada
método adaptativo de streaming, siendo A = MPEG-DASH y B = HLS, denotando una clara
ventaja de DASH sobre HLS en cuanto a la optimización de recursos de throughtput de casi
560% y de solicitudes 103% acorde a la Figura 26, de igual manera se evidencia una latencia
en el regreso a normalidad del protocolo HLS lo que representa lags en la reproducción del
video acorde a la Figura 27 y Figura 28.
Figura 26 Fuente Autor - Comparacion de Algoritmos de streaming A=DASH y B=HLS
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Figura 27 Fuente Autor - Comparacion de
Throughput
Figura 28 Fuente Autor - Comparativo solicitudes
de paquetes
5. Conclusiones
En cuanto a la evaluación de mecanismos de acceso al medio, las 3 técnicas utilizadas arrojan
resultados favorables para la mejora de la transmisión de vídeo, sin embargo la utilización de HCF
sin aplicar EDCA resulta menos favorable que al aplicar EDCA y PCF para la mejora del
rendimiento, los retardos y la sobrecarga del buffer, en este caso dados los resultados obtenidos y
teniendo en cuenta EDCA como evolución de PCF se selecciona la utilización de EDCA como el
mecanismo de acceso al medio más conveniente durante la transmisión de vídeo en una red WiFi.
En cuanto a los algoritmos de adaptación dinámica para la transmisión de vídeo, de acuerdo a la
simulación se evidencia que aunque en el algoritmo HLS se tiene un mejor tiempo de respuesta al
primer bit (TTFB) de un 31% frente al algoritmo DASH, existe una mejora en el manejo y
reducción de paquetes minimizando los tiempos de consumo del canal, de igual manera el
consumo de ancho de banda es reducido un 84% en el algoritmo DASH respecto a HLS, lo cual es
una ventaja en implementaciones de transmisión en una misma zona de red.
La combinación de las técnicas de acceso al medio y transmisión dinámica de paquetes debe
evaluarse acordé a los requerimientos del entorno a implementar (conferencias, eventos, aulas de
clase, transmisión de noticias, canales, servicios OTT, entre otros), siendo el presente artículo un
insumo de decisión tanto para el emisor de la transmisión de video o en igual medida para el
consumo de este servicio.
INFORMACIÓN DE LOS AUTORES
Jefferson Gordillo: Ingeniero en Telecomunicaciones – Universidad Distrital Francisco José de
Caldas – Colombia. [email protected], [email protected]
Diego Jaramillo: Ingeniero de Sistemas – Universidad Distrital Francisco José de Caldas –
Colombia. [email protected], [email protected]
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