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IBC 2023 | 通过机器学习改善广播观众体验

保持低的广播网络延迟对于维持沉浸式观看体验至关重要,特别是在要求互联网或广播中心提供高质量媒体广播时。而目前存在的问题是重量级广播媒体流需要高传输数据速率与长时间寿命,其对资源与网络的占用会与传输短数据流产生冲突,导致交换机缓冲区过载或网络拥塞,从而出现丢包和由于重传超时导致的延迟(TCP-RTOs)。在广播中心中,媒体流通常属于大象流(elephant flows,EF)分类,短数据流被分类为老鼠流(mice flows,MF)。EF的快速性和提前检测功能使得SDN控制器可以对其重新规划路由并减少它们对广播 IP 网络内的 MF 的影响。这减少了数据包丢失,使得TCP-RTO不会被触发,从而可以保持较低的延迟并有良好的观看体验。

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