008240612s2023      us  |||||||||||||||c||eng  d
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■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798380486071
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30615210
■035    ▼a(MiAaPQ)STANFORDtt015dr9566
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a741
■1001  ▼aSpang,  Bruce  A.
■24510▼aMaking  Video  Traffic  a  Friendlier  Internet  Neighbor▼h[electronic  resource]
■260    ▼a[S.l.]:▼bStanford  University.  ▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor  :▼bProQuest  Dissertations  &  Theses,  ▼c2023
■300    ▼a1  online  resource(136  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-04,  Section:  A.
■500    ▼aAdvisor:  Johari,  Ramesh;Winstein,  Keith.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Stanford  University,  2023.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aStreaming  video  trac  from  services  like  Netflix  and  YouTube  accounts  for  the  vast  majority  internet  trac  today-recent  estimates  put  the  fraction  as  high  as  60-75%  of  all  bytes  sent  over  the  internet.  Given  video  trac  is  such  a  large  fraction  of  the  internet,  this  thesis  makes  video  trac  friendlier  to  neighboring  applications  that  share  the  same  networks.The  thesis  begins  with  Sammy,  a  system  that  smooths  out  video  trac  so  that  the  throughput  of  a  video  session  is  close  to  the  minimum  the  video  session  needs  for  good  performance.  By  judiciously  picking  throughput  based  on  the  needs  of  the  video  application,  Sammy  is  able  to  substantially  smooth  out  video  trac.  In  internet-scale  experiments,  Sammy  reduces  throughput  of  video  trac  by  more  than  half  and  dramatically  reduce  congestion,  all  while  slightly  improving  video  quality  of  experience  over  today's  top  production  algorithms.The  thesis  next  considers  how  new  algorithms  that  a↵ect  congestion  on  the  internet  (like  Sammy)  are  evaluated  in  networking  research  today.  The  gold  standard  is  to  run  large-scale  A/B  tests,  to  understand  at  how  an  algorithm  actually  performs  in  practice.  I  show  in  experiments  run  at  scale  that  typical  A/B  tests  can  lead  to  biased  results,  even  to  the  point  of  switching  the  direction  of  results-an  algorithm  that  appears  worse  in  an  A/B  test  might  actually  improve  performance  when  deployed,  and  vice  versa.  I  discuss  the  implications  of  this  and  suggest  how  researchers  can  deal  with  this  bias.Finally,  I  revisit  the  long-standing  problem  of  sizing  bu↵ers  in  routers.  Prior  work  suggested  that  bu↵ers  can  be  reduced  by  a  factor  of  square  root  of  the  number  of  flows  using  the  router,  o↵ering  dramatic  bu↵er  reductions  in  networks  carrying  many  flows.  I  revisit  these  results,  removing  assumptions  and  showing  that  they  hold  for  modern  congestion  control  algorithms.  Importantly,  I  discuss  how  our  approach  of  smoothing  video  trac  with  Sammy  challenges  the  assumptions  of  the  classic  bu↵er  sizing  problem,  potentially  allowing  for  a  future  with  much  smaller  bu↵ers.Overall,  this  thesis  invites  us  to  reconsider  how  we  deal  with  network  congestion  at  scale.  Rather  than  focusing  on  congestion  control  algorithms  that  maximize  throughput,  we  should  prioritize  the  ways  we  actually  use  the  internet-applications  like  video  streaming  and  web  browsing  and  gaming  and  so  on.  If  we  do  so,  we  can  reduce  congestion  and  improve  the  performance  of  all  applications  that  share  the  internet.
■590    ▼aSchool  code:  0212.
■650  4▼aDesign.
■650  4▼aControl  algorithms.
■650  4▼aWeb  studies.
■690    ▼a0389
■690    ▼a0646
■71020▼aStanford  University.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-04A.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0212
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16934560▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202402▼f2024