스마트폰을 비롯한 최근 디바이스에는 LTE, Wi-Fi같은 여러 개의 네트워크 인터페이스가 존재한다. 이를 동시에 활용하고자 Multipath TCP같은 방법들이 연구되었지만 서버와 클라이언트 측 모두 커널이 Multipath를 지원해야한다는 점으로 인해 널리 사용되지는 못했다. 한편 TCP가 아닌 QUIC을 Multipath로 확장한 연구들도 진행되고 있다. 이는 커널을 수정하지 않고 어플리케이션 수정만으로 사용이 가능하여 Multipath TCP에 대해 여러 이점을 가지게 되었다. 특히 Multipath QUIC은 다른 어플리케이션을 고려하지 않고 특정 어플리케이션에 대해 ...
스마트폰을 비롯한 최근 디바이스에는 LTE, Wi-Fi같은 여러 개의 네트워크 인터페이스가 존재한다. 이를 동시에 활용하고자 Multipath TCP같은 방법들이 연구되었지만 서버와 클라이언트 측 모두 커널이 Multipath를 지원해야한다는 점으로 인해 널리 사용되지는 못했다. 한편 TCP가 아닌 QUIC을 Multipath로 확장한 연구들도 진행되고 있다. 이는 커널을 수정하지 않고 어플리케이션 수정만으로 사용이 가능하여 Multipath TCP에 대해 여러 이점을 가지게 되었다. 특히 Multipath QUIC은 다른 어플리케이션을 고려하지 않고 특정 어플리케이션에 대해 프로토콜을 커스터마이징할 수 있다. 이러한 특징을 이용하여 이 논문에서는 DASH 환경에서 강화학습을 활용하여 성능을 최적화할 수 있는 스케줄러를 제안하였다. 이를 위해 DASH 환경에서 강화학습이 적용되었을 때 나타날 수 있는 여러 문제점의 원인을 파악하였고 수정 방안을 스케줄러에 반영하였다. 마지막으로 최근 여러 논문에서 다뤄지고 있는 BLEST, ECF, Peekaboo와 같은 Multipath 스케줄러와의 비교를 통해 DASH 환경에서 성능이 향상될 수 있음을 보여주었다.
스마트폰을 비롯한 최근 디바이스에는 LTE, Wi-Fi같은 여러 개의 네트워크 인터페이스가 존재한다. 이를 동시에 활용하고자 Multipath TCP같은 방법들이 연구되었지만 서버와 클라이언트 측 모두 커널이 Multipath를 지원해야한다는 점으로 인해 널리 사용되지는 못했다. 한편 TCP가 아닌 QUIC을 Multipath로 확장한 연구들도 진행되고 있다. 이는 커널을 수정하지 않고 어플리케이션 수정만으로 사용이 가능하여 Multipath TCP에 대해 여러 이점을 가지게 되었다. 특히 Multipath QUIC은 다른 어플리케이션을 고려하지 않고 특정 어플리케이션에 대해 프로토콜을 커스터마이징할 수 있다. 이러한 특징을 이용하여 이 논문에서는 DASH 환경에서 강화학습을 활용하여 성능을 최적화할 수 있는 스케줄러를 제안하였다. 이를 위해 DASH 환경에서 강화학습이 적용되었을 때 나타날 수 있는 여러 문제점의 원인을 파악하였고 수정 방안을 스케줄러에 반영하였다. 마지막으로 최근 여러 논문에서 다뤄지고 있는 BLEST, ECF, Peekaboo와 같은 Multipath 스케줄러와의 비교를 통해 DASH 환경에서 성능이 향상될 수 있음을 보여주었다.
Devices, including smartphones, have multiple network interfaces such as LTE and Wi-Fi. In order to utilize this at the same time, a technology such as Multipath TCP has been studied. However, it was not widely used due to the fact that the kernel had to support Multipath on both the server and clie...
Devices, including smartphones, have multiple network interfaces such as LTE and Wi-Fi. In order to utilize this at the same time, a technology such as Multipath TCP has been studied. However, it was not widely used due to the fact that the kernel had to support Multipath on both the server and client side. Meanwhile, studies have been conducted to use QUIC rather than TCP as multipath. This worked only by modifying the application without modifying the kernel. This has several advantages over Multipath TCP. In particular, Multipath QUIC can customize the protocol for specific applications. Using these features, this paper proposes a scheduler that can optimize performance using reinforcement learning in the DASH environment. Finally, it has been shown that performance can be improved in a DASH environment through comparison with multipath schedulers such as BLEST, ECF, and Peekaboo, which have been covered in recent papers.
Devices, including smartphones, have multiple network interfaces such as LTE and Wi-Fi. In order to utilize this at the same time, a technology such as Multipath TCP has been studied. However, it was not widely used due to the fact that the kernel had to support Multipath on both the server and client side. Meanwhile, studies have been conducted to use QUIC rather than TCP as multipath. This worked only by modifying the application without modifying the kernel. This has several advantages over Multipath TCP. In particular, Multipath QUIC can customize the protocol for specific applications. Using these features, this paper proposes a scheduler that can optimize performance using reinforcement learning in the DASH environment. Finally, it has been shown that performance can be improved in a DASH environment through comparison with multipath schedulers such as BLEST, ECF, and Peekaboo, which have been covered in recent papers.
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