Luận án tiến sĩ một số giải pháp nâng cao chất lượng streaming thích ứng video trên nền giao thức HTTP

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

NGUYỄN THỊ KIM THOA

MỘT SỐ GIẢI PHÁP NÂNG CAO
CHẤT LƯỢNG STREAMING THÍCH ỨNG VIDEO
TRÊN NỀN GIAO THỨC HTTP

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG

HÀ NỘI - 2019


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

NGUYỄN THỊ KIM THOA

MỘT SỐ GIẢI PHÁP NÂNG CAO
CHẤT LƯỢNG STREAMING THÍCH ỨNG VIDEO
TRÊN NỀN GIAO THỨC HTTP

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG

Ngành: KỸ THUẬT VIỄN THÔNG
Mã số: 9520208
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
PGS.TS PHẠM NGỌC NAM

HÀ NỘI - 2019

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan rằng các kết quả khoa học được trình bày trong quyển
luận án này là kết quả nghiên cứu của bản thân tôi trong suốt thời gian làm
nghiên cứu sinh và chưa từng xuất hiện trong công bố của các tác giả khác.
Các tài liệu tham khảo đều được trích dẫn đầy đủ, rõ ràng và trung thực.
Hà Nội, ngày
Người hướng dẫn khoa học

PGS. TS Phạm Ngọc Nam

tháng

năm 2019

Tác giả

Nguyễn Thị Kim Thoa


LỜI CẢM ƠN

Trước hết, tôi xin bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc tới PGS.TS. Phạm Ngọc Nam,
người không chỉ hướng dẫn trực tiếp về mặt khoa học mà còn hỗ trợ về mọi mặt
để tôi có thể hoàn thành luận án này. Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn chân thành đến
PGS.TS Trương Công Thắng và TS. Lê Thái Hưng ở đại học Aizu, Fukushima,
Nhật Bản, những người luôn cho tôi sự hỗ trợ kịp thời về mặt chuyên môn trong
suốt thời gian nghiên cứu vừa qua. Cảm ơn các thành viên nhóm HTTP của

Lab ESRC đã hỗ trợ và cùng tôi thực hiện một số thí nghiệm trong luận án.
Qua đây, tôi cũng xin cảm ơn Viện Điện tử Viễn thông, Phòng Đào tạo,
Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội đã tạo mọi điều kiện thuận lợi cho tôi trong
quá trình học tập nghiên cứu.
Cuối cùng, tôi xin dành những lời yêu thương nhất đến gia đình tôi. Sự động
viên, giúp đỡ và hi sinh của họ là động lực mạnh mẽ giúp tôi hoàn thành luận
án này.
Tôi xin chân thành cảm ơn!
Hà Nội, ngày

tháng

năm 2019


MỤC LỤC

MỤC LỤC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

iv

DANH MỤC HÌNH VẼ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

vi

DANH MỤC BẢNG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
MỞ ĐẦU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

viii

1

Chương 1. TỔNG QUAN VỀ CÔNG NGHỆ HAS VÀ KHẢO SÁT
CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9

1.1. Giới thiệu chương . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9

1.2. Tổng quan về công nghệ HAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9

1.2.1. Giải thích thuật ngữ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9

1.2.2. Công nghệ streaming video . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9

1.2.3. Công nghệ HAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

15

1.2.4. Các yếu tố ảnh hưởng đến QoE trong HAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

19

1.2.5. Tối đa hóa QoE trong HAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

21

1.3. Khảo sát các giải pháp cải thiện QoE trong HAS . . . . . . . . . . . . . . . . . .

22

1.3.1. Các giải pháp thích ứng cho streaming một video . . . . . . . . . . . . . .

22

1.3.2. Các giải pháp thích ứng cho streaming đồng thời nhiều video . .

24

1.3.3. Các giải pháp thích ứng cho streaming qua HTTP/2 . . . . . . . . . . .

25

1.4. Kết luận chương . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

27

Chương 2. CẢI THIỆN QoE TRONG STREAMING THÍCH ỨNG
VIDEO DẠNG VBR QUA HAS SỬ DỤNG SDP . . . . . . . . . . . . . .

28

2.1. Giới thiệu chương. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

28

2.2. Ý tưởng sử dụng SDP trong streaming thích ứng. . . . . . . . . . . . . . . . . . .

28

2.3. Mô hình hóa hệ thống để áp dụng SDP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

30

2.3.1. Rời rạc hóa băng thông . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

30

2.3.2. Rời rạc hóa bộ đệm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

31

i


ii

2.4. Mô tả vấn đề và giải pháp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

31

2.4.1. Trạng thái hệ thống . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

31

2.4.2. Xác suất chuyển trạng thái . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

32

2.4.3. Hàm chi phí . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

34

2.4.4. Giải pháp tìm tập chính sách tối ưu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

35

2.5. Dự đoán các thông số ảnh hưởng đến QoE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

36

2.5.1. Dự đoán mức chất lượng video . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

37

2.5.2. Dự đoán sự nhảy mức chất lượng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

37

2.5.3. Dự đoán mức sử dụng bộ đệm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

37

2.6. Thực nghiệm và đánh giá . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

38

2.6.1. Cài đặt thực nghiệm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

38

2.6.2. Đánh giá thực nghiệm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

39

2.7. Kết luận chương . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

45

Chương 3. GIẢI PHÁP PHÂN BỔ BĂNG THÔNG VÀ CẢI THIỆN
QoE TRONG STREAMING ĐỒNG THỜI NHIỀU VIDEO VBR
QUA HAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

46

3.1. Giới thiệu chương. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

46

3.2. Mô hình thỏa hiệp giữa chất lượng cảm nhận và độ trễ. . . . . . . . . . . . .

46

3.3. Giải pháp cải thiện QoE trong streaming đồng thời nhiều video VBR qua
HAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

50

3.3.1. Mô tả vấn đề . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

50

3.3.2. Giải pháp phân bổ băng thông và thích ứng chất lượng . . . . . . . .

52

3.3.3. Kết quả thực nghiệm và đánh giá . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

56

3.4. Kết luận chương . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

61

Chương 4. ỨNG DỤNG TÍNH NĂNG SERVER PUSH CỦA HTTP/2
ĐỂ CẢI THIỆN QoE TRONG STREAMING VIDEO VBR/CBR
QUA HAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

62

4.1. Giới thiệu chương. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

62

4.2. Giải pháp cải thiện QoE trong streaming video VBR qua HTTP/2 .

63

4.2.1. Giải pháp thích ứng chất lượng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

63

4.2.2. Kết quả thực nghiệm và đánh giá . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

67


iii

4.3. Một cách sử dụng hiệu quả tính năng Server Push . . . . . . . . . . . . . . . . .

73

4.3.1. Mô tả chung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

73

4.3.2. Thuật toán thích ứng chất lượng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

75

4.3.3. Thực nghiệm và đánh giá kết quả . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

77

4.4. Kết luận chương . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

87

KẾT LUẬN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

88

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN
90


DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Viết tắt Tên tiếng Anh

Tên tiếng Việt

BE

Bitrate Estimation

Dự đoán tốc độ bit

CBR

Constant Bit Rate

Tốc độ bit cố định

CDN

Content Delivery Networks

Mạng phân phối nội dung

CDF

Cumulative Distribution Function

Hàm phân phối tích lũy

CPU

Central Procession Unit

Đơn vị xử lý trung tâm

CSM

Conventional Streaming Method

Phương pháp streaming thông thường

DASH

Dynamic Adaptive Streaming

Streaming thích ứng động

over HTTP

qua HTTP

HyperText Transimission

Streaming thích ứng qua

Protocol Adaptive Streaming

giao thức HTTP

HTTP Dynamic Streaming

Streaming động qua HTTP được

developed by Adobe Systems

phát triển bởi hệ thống Adobe

HTTP Live Streaming developed

Streaming trực tiếp qua HTTP

by Apple

được phát triển bởi Apple

HTTP

HyperText Transfer Protocol

Giao thức truyền siêu văn bản

IETF

Internet Engineer Task Force

Lực lượng quản lý kỹ thuật

IP

Internet Protocol

Giao thức Internet

IPTV

Internet Protocol Television

Truyền hình giao thức Internet

ITU

International Telecommunication

Liên hiệp viễn thông quốc tế

HAS
HDS
HLS

Union
LTE

Long-Term Evolution

Giải pháp dài hạn

MOS

Mean Opinion Score

Điểm số ý kiến trung bình

MPD

Media Presentation Description

Mô tả trình diễn phương tiện

MPEG

Moving Picture Expert Group

Nhóm chuyên gia hình ảnh động

MSE

Mean Squared Error

Sai số bình phương trung bình

MSS

Microsoft Siverlight Smooth

Streaming mượt trên ứng dụng

iv


v

Siverlight được phát triển
bởi Microsoft
NAT

Network Address Translation

Dịch địa chỉ mạng

NP

Non-deterministic Polynomial-time

Bất định trong thời gian đa thức

PI

Policy Iteration

Lặp chính sách

PSNR

Peak Signal-to-Noise Ratio

Tỉ số tín hiệu trên nhiễu

QC

Quality Control

Điều khiển chất lượng

QP

Quantization Parameter

Tham số lượng tử

RTCP

Real-Time Control Protocol

Giao thức điều khiển thời gian thực

RTP

Real-time Transport Protocol

Giao thức truyền tải thời gian thực

RTSP

Real-Time Streaming Protocol

Giao thức streaming thời gian thực

RTT

Round-Trip Time

Thời gian trọn vòng

SAND

Server and Network Assisted DASH Máy chủ và mạng hỗ trợ DASH

SDP

Stochastic Dynamic Programming

Lập trình động ngẫu nhiên

TCP

Transmission Control Protocol

Giao thức điều khiển truyền vận

UDP

User Datagram Protocol

Giao thức gói dữ liệu người dùng

VoD

Video on Demand

Video theo yêu cầu

VBR

Variable Bit Rate

Tốc độ bit biến đổi

XML

Extensible Markup Language

Ngôn ngữ đánh dấu mở rộng

DANH MỤC HÌNH VẼ

1.1

Tốc độ bit của video dạng VBR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

1.2

Hệ thống HAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

1.3

Sơ đồ khối của máy khách HAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

1.4

Bộ đệm của máy khách HAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

1.5

Các yếu tố ảnh hưởng đến QoE trong HAS. . . . . . . . . . . . . . 20

2.1

Tốc độ bit của các mức chất lượng khác nhau của video Tokyo
Olympic [103] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

2.2

Băng thông trước và sau khi rời rạc hóa với W = 10 . . . . . . . . . 30

2.3

Mô hình băng thông Markov-Chain gồm W trạng thái . . . . . . . 31

2.4

Rời rạc hóa bộ đệm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

2.5

Minh họa sự chuyển trạng thái hệ thống . . . . . . . . . . . . . . . 32

2.6

Test-bed dùng cho thực nghiệm. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

2.7

Băng thông dùng cho đánh giá sự thích ứng. . . . . . . . . . . . . . 40

2.8

Kết quả thích ứng của các giải pháp. . . . . . . . . . . . . . . . . . 41

2.9

Mức sử dụng bộ đệm của các giải pháp.

. . . . . . . . . . . . . . . 42

2.10 Hàm phân phối tích lũy (CDF) của hai băng thông bw1 và bw2 . . 43
3.1

Minh họa tốc độ bit R với độ trễ ban đầu d0 . . . . . . . . . . . . . 47

3.2

Hệ thống streaming nhiều video . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

3.3

Đường cong lồi L [i] của L[i]. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

3.4

Minh họa một số lần cải thiện chất lượng cho hai video dựa vào
tỉ số α. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

3.5

So sánh giá trị lợi ích trung bình của phương pháp đề xuất và
phương pháp CSM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

3.6

So sánh tổng băng thông sử dụng của phương pháp đề xuất và
phương pháp CSM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

3.7

Thời gian chạy của thuật toán đề xuất so với thuật toán vét cạn . . 60

3.8

Thời gian chạy của thuật toán đề xuất . . . . . . . . . . . . . . . . 60
vi


vii

4.1

Test-bed dùng cho thực nghiệm. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67

4.2

Tốc độ bit của các mức chất lượng video . . . . . . . . . . . . . . . 68

4.3

Băng thông sử dụng trong thực nghiệm . . . . . . . . . . . . . . . . 68

4.4

Kết quả thích ứng của giải pháp Push-1, Push-2 và Push-3. . . . . . 70

4.5

Kết quả thích ứng của giải pháp Push-4, AGG và giải pháp đề xuất. 71

4.6

Mức sử dụng bộ đệm của giải pháp đề xuất so với Push-N và AGG

4.7

Cơ chế hoạt động của tính năng Server Push trong giải pháp đề xuất. 73

4.8

Test-bed dùng cho thực nghiệm. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78

4.9

Băng thông dùng trong thí nghiệm [67]. . . . . . . . . . . . . . . . . 79

72

4.10 Kết quả thích ứng của tất cả các phương pháp. . . . . . . . . . . . 80
4.11 Mức sử dụng bộ đệm của tất cả các phương pháp. . . . . . . . . . . 81
4.12 Đánh giá ảnh hưởng của RTT đối với chất lượng hình ảnh video
và số lượng truy vấn. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
4.13 Đánh giá ảnh hưởng của RTT đối với bộ đệm. . . . . . . . . . . . . 85


DANH MỤC BẢNG

1.1

Các loại streaming video . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

1.2

Video CBR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

2.1

Thống kê kết quả thích ứng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

2.2

Ngữ cảnh sử dụng một băng thông có sẵn . . . . . . . . . . . . . . 43

2.3

Ngữ cảnh dùng các lưu lượng lịch sử . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

2.4

Ngữ cảnh tái tính toán trên mỗi phiên với Vmax = 9 . . . . . . . . . 44

2.5

Ngữ cảnh tái tính toán trên mỗi phiên với Vmax = 8 . . . . . . . . . 45

2.6

Ngữ cảnh tái tính toán trên mỗi phiên với Vmax = 7 . . . . . . . . . 45

3.1

Ký hiệu và định nghĩa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

3.2

Các thông tin được lưu tại máy chủ của video Silence of the Lambs

3.3

Phân bổ băng thông và lựa chọn mức chất lượng cho từng video

57

trong phương pháp đề xuất . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
3.4

Tổng băng thông sử dụng và lợi ích trung bình của người dùng
trong thuật toán đề xuất và thuật toán vét cạn . . . . . . . . . . . 59

4.1

Ký hiệu và định nghĩa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64

4.2

Thống kê kết quả thích ứng của giải pháp đề xuất so với Push-N
và AGG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

4.3

Thống kê kết quả thích ứng khi thực nghiệm trên một băng thông
và một giá trị RTT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82

4.4

Kết quả thích ứng trung bình khi thực nghiệm trên 20 băng thông
khác nhau. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86

viii


MỞ ĐẦU

1. Tính cấp thiết của luận án
Hiện nay, streaming video đang trở thành một dịch vụ chính trên mạng Internet nhờ có các kết nối không dây băng thông rộng và các thiết bị di động hiệu
suất cao. Theo dự báo gần đây [95], đến năm 2021, lưu lượng video sẽ chiếm 82%
tổng lưu lượng được sử dụng trên mạng Internet. Kênh Youtube tạo ra hàng tỉ
lượt xem cho hơn một tỉ người dùng trên toàn cầu mỗi ngày [119]. Nhiều sự kiện
thể thao lớn như thế vận hội Olympic và cúp bóng đá thế giới được truyền trực
tiếp trên mạng Internet với độ trễ chỉ một vài giây [47].
Mặc dù vậy, Internet không được thiết kế để dành riêng cho streaming video.
Thách thức chính của streaming video qua Internet là sự biến động của thông
lượng gây ra bởi các mạng không đồng nhất. Sự biến động này dẫn đến không
thể phát video với tốc độ bit cố định trong suốt một phiên streaming. Do đó, các
chuẩn streaming video được phát triển từ năm 2008 được dựa trên công nghệ
streaming thích ứng [89]. Đặc điểm chính của công nghệ này là khả năng thay
đổi tốc độ bit video theo sự biến động của thông lượng mạng và theo khả năng
của máy khách (độ phân giải màn hình, lượng video còn lại trong bộ đệm (còn
được gọi là mức sử dụng bộ đệm)).

Những năm qua, kỹ thuật phổ biến cho streaming video qua mạng Internet là
streaming thích ứng qua giao thức truyền siêu văn bản, viết tắt là HAS [11, 100].
So sánh với các cách tiếp cận khác sử dụng giao thức truyền tải thời gian thực
(RTP)/giao thức điều khiển thời gian thực (RTCP)/giao thức streaming thời
gian thực (RTSP) [87, 88], việc sử dụng giao thức truyền siêu văn bản (HTTP)
[12, 28] mang lại một số thuận lợi như sau:
• Lợi ích quan trọng của HAS là hiệu quả về chi phí. Do sử dụng HTTP, nhà
cung cấp dịch vụ streaming có thể giảm chi phí bằng việc duy trì các máy
chủ Web chuẩn thay vì các máy chủ chuyên biệt đắt tiền.
• Sử dụng HTTP, HAS tận dụng cơ sở hạ tầng mạng phân phối rộng lớn ban
đầu được tạo ra cho lưu lượng truy cập Web.
1


2

• Khi dùng HAS, các gói tin media có thể truyền qua tường lửa và bộ dịch
địa chỉ mạng (NAT) dễ dàng.
Do những lợi thế này, HAS được các ứng dụng streaming lớn hiện nay áp
dụng bao gồm Netflix, Youtube, Hulu và Amazon Instant Video.
Năm 2012, chuẩn toàn cầu có tên là MPEG-DASH ra đời cho phép máy khách
thay vì máy chủ sẽ là thành phần đưa ra quyết định trong việc thích ứng chất
lượng video. Cụ thể, nhà cung cấp dịch vụ sẽ tạo ra nhiều mức chất lượng (phiên
bản video) từ một video gốc. Mỗi mức chất lượng video được chia nhỏ thành
các phân đoạn. Độ dài mỗi phân đoạn thường trong khoảng từ 2 đến 10 giây
[72, 100]. Trong phiên streaming, một giải pháp thích ứng chất lượng video đặt
tại máy khách có nhiệm vụ quyết định mức chất lượng nên được truy vấn cho
mỗi phân đoạn dựa vào khả năng của máy khách và tình trạng của mạng.
Năm 2014, phiên bản thứ hai của chuẩn MPEG-DASH ra đời và hiện tại,
các chuyên gia MPEG đang hướng tới phiên bản thứ ba cho streaming video đa

hướng. Hiện tại, chưa có chuẩn nào chỉ ra việc thích ứng chất lượng video trong
HAS nên được thực hiện như thế nào nhằm nâng cao chất lượng trải nghiệm
(QoE) của người dùng. Vì vậy, việc nghiên cứu và đề xuất các giải pháp cải thiện
QoE trong HAS đang thu hút sự quan tâm nghiên cứu của cộng động khoa học.
Tại thời điểm bắt đầu luận án này, đã có một số nghiên cứu liên quan đến
QoE trong HAS [43, 78, 92, 121]. Tuy nhiên, các nghiên cứu này vẫn chưa thực
sự hiệu quả trong việc cải thiện QoE, đặc biệt là trong bối cảnh streaming video
qua mạng di động với thông lượng mạng thường biến động mạnh theo thời gian.
Được thúc đẩy bởi tiềm năng chưa được khai thác hết của công nghệ HAS và
nhu cầu mạnh mẽ của streaming video qua mạng di động những năm gần đây,
luận án đề xuất các giải pháp thích ứng chất lượng video trên nền HTTP để đối
phó hiệu quả với sự biến động của thông lượng mạng, từ đó nâng cao QoE của
người dùng.
2. Những vấn đề còn tồn tại
Cho đến nay, các giải pháp nâng cao QoE trong streaming thích ứng video
trên nền HTTP đều tập trung vào hai ngữ cảnh chính: streaming một video
[14, 27, 65, 67, 94, 116, 122, 125] và streaming đồng thời nhiều video [3, 6, 16,
18, 75, 77, 106, 120]. Hầu hết các giải pháp trên chỉ tập trung vào video được
mã hóa với tốc độ bit không đổi (CBR). Các nghiên cứu về streaming thích ứng


3

đối với video được mã hóa với tốc độ bit biến đổi (VBR) còn rất hạn chế. Đặc
điểm của video dạng CBR là tốc độ bit của các phân đoạn video trong cùng
một mức chất lượng là cố định, dẫn đến việc thích ứng chất lượng tương đối đơn
giản. Tuy nhiên, video được hiển thị trên màn hình người dùng có chất lượng
hình ảnh không ổn định. So với video dạng CBR, video dạng VBR mang lại
chất lượng hình ảnh ổn định hơn. Tuy nhiên, sự biến động mạnh của tốc độ bit
video VBR trong một mức chất lượng cùng với sự biến động mạnh của thông

lượng mạng là thách thức lớn trong HAS. Chính vì vậy, streaming một video
dạng VBR và streaming đồng thời nhiều video dạng VBR qua HAS là xu hướng
nghiên cứu mới thu hút sự quan tâm của các nhà khoa học.
Hiện tại, HTTP/1.1 là giao thức phổ biến trong HAS với cơ chế hoạt động
chính là truy vấn-phản hồi. Cụ thể, sau khi tải xong từng phân đoạn video, máy
khách gửi một truy vấn tới máy chủ để yêu cầu một mức chất lượng phù hợp
cho phân đoạn video tiếp theo. Sau đó, máy chủ phản hồi bằng cách gửi phân
đoạn video với mức chất lượng tương ứng cho máy khách. Thông thường, các
phân đoạn video có độ dài bằng nhau và nằm trong khoảng từ 2 giây đến 10
giây [72, 100].
Rõ ràng, phân đoạn video càng dài thì cần ít truy vấn hơn dẫn đến giảm
overhead, cho nên thông lượng tổng thể sẽ cao hơn so với phân đoạn video ngắn
[68]. Tuy nhiên, nhược điểm của phân đoạn video dài là làm tăng độ trễ nạp bộ
đệm ban đầu. Hơn nữa, máy khách chỉ có thể thích ứng với sự biến động của
mạng khi nó nhận được hết một phân đoạn. Khi đó, phân đoạn dài sẽ làm máy
khách thích ứng chậm với sự biến động của mạng, dẫn đến bộ đệm không ổn
định [51, 68].
Giải pháp đơn giản để máy khách thích ứng nhanh hơn với tình trạng mạng
là sử dụng phân đoạn video ngắn. Khi đó, số lượng truy vấn của máy khách
gửi đến máy chủ sẽ tăng. Overhead liên quan đến truy vấn, đặc biệt khi phân
đoạn video ngắn đã được quan tâm trong một số nghiên cứu gần đây [109, 110].
Cụ thể, máy khách gửi càng nhiều truy vấn thì năng lượng tiêu thụ của thiết
bị di động càng nhiều. Hơn nữa, đối với mỗi truy vấn, máy khách cần đợi một
khoảng thời gian trễ trọn vòng (RTT) trước khi bắt đầu nhận phân đoạn video.
Bên cạnh đó, mặc dù có kích thước nhỏ, mỗi truy vấn đều phải được xử lý bởi
các nút mạng (chẳng hạn proxy, cache, máy chủ). Do vậy, với một số lượng truy
vấn lớn sẽ tiêu tốn nhiều năng lượng của thiết bị, giảm thông lượng tổng thể và


4

tăng độ phức tạp xử lý tại các nút mạng [109].
Gần đây, một phiên bản mới của giao thức HTTP được đề xuất, gọi là
HTTP/2, mang nhiều tính ưu việt hơn so với HTTP/1.1 [13]. HTTP/2 giới
thiệu một số tính năng mới trong đó có tính năng Server Push. Tính năng này
cho phép máy chủ đẩy nhiều phân đoạn video liên tiếp với cùng một mức chất
lượng cho mỗi truy vấn của khách. Do đó, phân đoạn video ngắn được dùng mà
không cần quá nhiều truy vấn. Do những lợi ích mà tính năng Server Push của
HTTP/2 mang lại cho streaming video, các giải pháp thích ứng chất lượng sử
dụng tính năng này đang thu hút sự quan tâm và đầu tư nghiên cứu.
3. Mục tiêu nghiên cứu
Xuất phát từ những phân tích ở trên, luận án tập trung thực hiện các mục tiêu
chính sau đây:
• Đề xuất và thực hiện thuật toán thích ứng chất lượng, đề xuất các mô
hình toán học để dự đoán các thông số ảnh hưởng đến QoE trong ngữ cảnh
streaming video VBR trên nền giao thức HTTP nhằm cải thiện QoE.
• Đề xuất và thực hiện thuật toán thích ứng chất lượng khi streaming đồng
thời nhiều video VBR qua một đường truyền có băng thông hạn chế (nút
cổ chai) trên nền giao thức HTTP nhằm cải thiện QoE, trong sự ràng buộc
về giới hạn băng thông và độ trễ.
• Đề xuất và thực hiện các thuật toán thích ứng chất lượng khi streaming
video VBR/CBR qua HTTP/2 nhằm cải thiện QoE và giảm overhead liên
quan đến số lượng truy vấn của máy khách.
4. Phạm vi nghiên cứu
Các nghiên cứu của luận án được giới hạn trong phạm vi dưới đây:
• Streaming video chia thành 2 nhóm chính là streaming tương tác và streaming không tương tác. Luận án chỉ tập trung vào streaming không tương tác
trong đó máy khách một chiều nhận video từ máy chủ.
• Tập trung vào streaming video theo yêu cầu (VoD), không quan tâm đến
streaming trực tiếp.

5

• Thực hiện các giải pháp tại lớp ứng dụng, không can thiệp vào các lớp dưới
của lớp ứng dụng.
• Thực hiện các thuật toán thích ứng chất lượng trong streaming video, không
quan tâm đến quá trình mã hóa và giải mã dữ liệu video.
• Tập trung vào giai đoạn streaming thực sự (máy khách nhận và hiển thị dữ
liệu một cách đồng thời), không tập trung vào giai đoạn nạp bộ đệm ban
đầu.
• Tỉ lệ mất gói được thiết lập là 0%, giả sử rằng băng thông được dùng trong
thực nghiệm đã bao gồm sự biến động gây ra bởi sự mất gói, trễ gói dữ liệu.
5. Những đóng góp của luận án
Luận án đã đạt được các kết quả nghiên cứu và đóng góp chính như sau:
• Trong đóng góp đầu tiên, luận án đề xuất một giải pháp thích ứng chất
lượng khi streaming video dạng VBR qua giao thức HTTP dựa vào lập
trình động ngẫu nhiên (SDP). Giải pháp đề xuất có thể ứng phó tốt với sự
biến động mạnh của thông lượng mạng cũng như sự biến động mạnh của
tốc độ video dạng VBR. Ngoài ra, luận án phát triển các mô hình toán học
để dự đoán các thông số ảnh hưởng đến QoE trước mỗi phiên. Thực nghiệm
cho thấy (i) giải pháp đề xuất mang lại QoE tốt hơn so với một số giải pháp
streaming video dạng VBR hiện tại, (ii) kết quả dự đoán các thông số ảnh
hưởng đến QoE bằng mô hình toán gần với các thông số được đo đạc từ mô
phỏng thực nghiệm.
Kết quả được công bố trên các công trình [C1][J1].
• Trong đóng góp thứ hai, luận án đề xuất một giải pháp thích ứng chất
lượng khi streaming đồng thời nhiều video VBR qua một đường truyền có
băng thông hạn chế. Trong đề xuất này, một thành phần trong mạng (như
proxy, cache) có nhiệm vụ phân bổ băng thông và lựa chọn mức chất lượng
video phù hợp cho từng máy khách. Thực nghiệm được thực hiện trong thời

gian thực cho thấy giải pháp đề xuất cung cấp cho từng máy khách mức
chất lượng video sao cho tối đa hóa QoE, trong điều kiện ràng buộc về tổng
lượng băng thông của đường truyền và giới hạn của độ trễ.
Kết quả được công bố trên công trình [C2],[J4].


6

• Trong đóng góp thứ ba, luận án lần đầu tiên đề xuất giải pháp thích ứng
chất lượng cho streaming video dạng VBR qua HTTP/2. Ngoài ra, luận
án cũng đề xuất một cách tiếp cận mới sử dụng tính năng Server Push
của HTTP/2 cho streaming video dạng CBR. Trong cách tiếp cận này, máy
khách gửi truy vấn đến máy chủ để quyết định mức chất lượng cho các phân
đoạn sắp tải về, không quyết định số lượng phân đoạn video cho mỗi truy
vấn. Sau khi nhận được truy vấn của máy khách, máy chủ đẩy liên tiếp các
phân đoạn video về máy khách cho đến khi nó nhận được truy vấn mới yêu
cầu một mức chất lượng khác của máy khách. Kết quả mô phỏng cho thấy
giải pháp đề xuất cung cấp tốc độ bit video cao, ít sự biến động chất lượng,
bộ đệm ổn định, đồng thời giảm đáng kể overhead liên quan đến lượng truy
vấn của máy khách.
Kết quả được công bố trên các công trình [J2][J3].
6. Bố cục luận án
Trong Chương 1, luận án trình bày các kiến thức tổng quan về công nghệ
HAS, bao gồm kiến trúc và nguyên lý hoạt động của một hệ thống HAS. Chương
này cũng phân tích chi tiết các yếu tố tác động đến QoE trong HAS. Từ đó,
luận án chỉ ra các yếu tố quyết định đóng vai trò tối đa hóa QoE. Các yếu tố
này được sử dụng để đánh giá các giải pháp đề xuất và so sánh chúng với các
giải pháp đối sánh trong luận án. Ngoài ra, các nghiên cứu liên quan cũng được
khảo sát kỹ lưỡng, tạo tiền đề cho việc đề xuất các giải pháp cải thiện QoE được
thể hiện trong Chương 2, Chương 3 và Chương 4.

Trong Chương 2, luận án đề xuất một giải pháp thích ứng chất lượng dựa
trên SDP khi streaming video VBR trên nền giao thức HTTP. Chương này cũng
đề xuất các mô hình toán học để dự đoán trước các thông số ảnh hưởng đến
QoE, bao gồm các yếu tố như mức chất lượng trung bình, mức sử dụng bộ đệm
trung bình, sự biến động mức chất lượng và xác suất video bị gián đoạn. Thực
nghiệm được triển khai để đánh giá giải pháp thích ứng chất lượng được đề xuất
đồng thời đánh giá độ chính xác của các thông số ảnh hưởng đến QoE được dự
đoán bằng mô hình toán so với các thông số được đo đạc từ thực nghiệm. Đóng
góp của chương này được công bố trong hội nghị và tạp chí quốc tế sau:
[J1] Thoa Nguyen, Thang Vu, Nam Pham Ngoc, Truong Cong Thang, "SDPbased Quality Adaptation and Performance Prediction in Adaptive Streaming


7

of VBR Videos", Journal of Advances in Multimedia (Scopus), Volume 2017, pp.
1-12.
[C1] "SDP-based Adaptation for Quality Control in Adaptive Streaming",
International Conference on Communications, Management and Telecommunications (ComManTel), Danang, Vietnam, pp. 194-199, 2015.
Trong Chương 3, luận án đề xuất giải pháp thích ứng chất lượng khi streaming
đồng thời nhiều video VBR qua một đường truyền có băng thông hạn chế. Giải
pháp giúp phân bổ băng thông hợp lý và lựa chọn mức chất lượng phù hợp cho
từng luồng video nhằm tối đa hóa lợi ích của người dùng, trong giới hạn về băng
thông và độ trễ. Một thuật toán heuristic được trình bày cho phép giải pháp đề
xuất khả thi trong thời gian thực khi số lượng luồng video rất lớn. Đóng góp
của chương này được công bố trong hội nghị quốc tế sau:
[C2] Thoa Nguyen, Thang Vu, Nam Pham Ngoc, Truong Cong Thang "QoE
Optimization for Adaptive Streaming with Multiple VBR Videos", in International Conference on Communications, Management and Telecommunications
(ComManTel), Danang, Vietnam, pp. 189-193, 2015.
[J4] Nguyen Thi Kim Thoa, Pham Hong Thinh, Pham Ngoc Nam, 2018,
"QoE Optimization Based on Quality-delay Trade-off Model for Adaptive Streaming with Multiple VBR Videos", The Journal of Science & Technology, 2018,

được chấp nhận đăng.
Trong Chương 4, luận án trình bày hai giải pháp thích ứng chất lượng dùng
tính năng Server Push của HTTP/2, trong đó một giải pháp được áp dụng cho
streaming video dạng CBR và một giải pháp được áp dụng cho streaming video
dạng VBR. Thực nghiệm được thực hiện để đánh giá các giải pháp đề xuất và
so sánh với một số giải pháp streaming thích ứng qua HTTP/2 đã triển khai.
Kết quả thực nghiệm cho thấy các giải pháp đề xuất không những cải thiện QoE
mà còn giảm đáng kể overhead liên quan đến số lượng truy vấn của máy khách.
Đóng góp của chương này được công bố trong các tạp chí trong nước và quốc
tế sau:
[J2] Nguyen Thi Kim Thoa, Nguyen Minh, Nguyen Hai Dang, Pham Hong
Thinh, Pham Ngoc Nam, "Adaptation method for streaming of VBR video over
HTTP2", Journal of Science and Technology, vol. 120, Jun. 2017.
[J3] Thoa Nguyen, Nguyen Hai Dang, Nguyen Minh, Pham Ngoc Nam,
Hung T. Le, Truong Cong Thang, "An Efficient Server Push Approach for


8

Video Streaming Over HTTP2", IEICE Transaction on Communication (SCI),
Vol.E101-B, No.11, 2018.
Cuối cùng là phần kết luận chung, sẽ tóm tắt lại những đóng góp, kết quả
của nghiên cứu sinh trong luận án này cũng như hướng phát triển trong tương
lai.


Chương 1
TỔNG QUAN VỀ CÔNG NGHỆ HAS VÀ KHẢO SÁT CÁC
NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN

1.1. Giới thiệu chương
Chương này trình bày ngắn gọn cơ sở lý thuyết nền tảng của công nghệ HAS,
các yếu tố tác động đến QoE trong HAS và khảo sát các nghiên cứu liên quan
đến cải thiện QoE trong ba ngữ cảnh: streaming một video, streaming đồng thời
nhiều video và streaming video qua HTTP/2. Đó là cơ sở, động lực cho những
đề xuất ở các chương tiếp theo của luận án.

1.2. Tổng quan về công nghệ HAS
1.2.1. Giải thích thuật ngữ
Phần này giải thích ý nghĩa của một số thuật ngữ được sử dụng trong luận án.
Băng thông (bandwidth): Dung lượng lý thuyết của kết nối tại một thời điểm,
được tính bằng số bit trên một giây.
Thông lượng (throughput): Được đo sau khi nhận được một phân đoạn video.
Thông lượng được tính bằng tỉ số giữa kích thước dữ liệu của phân đoạn và
khoảng thời gian tải phân đoạn đó. Khoảng thời gian tải phân đoạn được tính
từ thời điểm máy khách gửi truy vấn cho đến khi nó nhận được byte cuối cùng
của phân đoạn được truy vấn.
Thời gian trọn vòng (RTT): Khoảng thời gian từ lúc máy khách gửi truy vấn
cho đến khi nó nhận được byte đầu tiên của phân đoạn được truy vấn.
Mức sử dụng bộ đệm: Lượng video còn lại trong bộ đệm, thường được tính
bằng đơn vị thời gian.

1.2.2. Công nghệ streaming video
Đặc điểm và phân loại
Vào đầu những năm 1990, công nghệ đa phương tiện bắt đầu hình thành và
9


10

phát triển khi có sự ra đời của các chuẩn quốc tế đầu tiên về nén video như
H261, MPEG-1. Khi đó, các video được số hóa, mã hóa và lưu trữ dưới dạng các
tệp đặt tại máy chủ. Để xem một video, người dùng phải tải tệp đó về máy tính
cá nhân, sau đó video được giải mã và hiển thị trên màn hình. Nhược điểm của
phương pháp này là người dùng phải đợi đến khi tải xong video mới xem được,
có khi mất một khoảng thời gian rất dài. Hơn nữa, người dùng phải lưu tệp
video vào máy tính, dẫn đến vấn đề về tài nguyên bộ nhớ. Kỹ thuật streaming
video ra đời đã khắc phục những vấn đề trên. Trong streaming video, máy khách
bắt đầu hiển thị video chỉ vài giây sau khi nó bắt đầu nhận dữ liệu từ máy chủ.
Nói một cách khác, máy khách vẫn tiếp tục hiển thị video trong khi đang tải nốt
những phần sau của video. Các kỹ thuật streaming video rất đa dạng, thường
được phân loại theo 5 yếu tố, đó là: yêu cầu về độ trễ, chế độ mã hóa video, giao
thức tầng giao vận, tính thích ứng và vị trí khối thích ứng [51]. Bảng 1.1 liệt kê
chi tiết sự phân loại này.
Bảng 1.1: Các loại streaming video
Yếu tố

Loại streaming

Yêu cầu về độ trễ

Tương tác (nhỏ hơn 150ms), trực tiếp (nhỏ hơn 10s), VoD
(không quy định)

Dạng mã hóa video

Video dạng CBR, video dạng VBR

Giao thức tầng giao vận

UDP, TCP

Sự thích ứng

Thích ứng, không thích ứng

Vị trí điều khiển thích
ứng

Máy chủ, máy khách, thành phần trong mạng, phối hợp

• Phân loại theo yêu cầu về độ trễ. Dựa vào yêu cầu về độ trễ, kỹ thuật
streaming được chia thành ba loại: streaming tương tác, streaming trực tiếp
và streaming theo yêu cầu (VoD). Đặc trưng của phương pháp streaming
tương tác và streaming trực tiếp là nội dung video đang được truyền trong
khi sự kiện đang được ghi bởi máy quay, do đó độ trễ thấp là một yêu cầu
rất quan trọng [46]. Một ví dụ điển hình của streaming tương tác là hội
thảo truyền hình giữa hai hay nhiều người ở các vị trí địa lý khác nhau,
tương tác với nhau. Để sự chuyển đổi không làm ảnh hưởng tới người dùng,
độ trễ từ khi một người nói đến khi những người khác nghe thấy nên ít
hơn vài trăm mili giây (ms). Cụ thể, với độ trễ nhỏ hơn 150ms, người dùng
không cảm nhận được [48]. Với streaming trực tiếp, chẳng hạn truyền tải
một trận đấu bóng đá đang diễn ra, thì độ trễ từ khi hình ảnh được ghi bởi


11

máy quay đến khi hiển thị trên màn hình của người dùng nên nhỏ hơn 10
giây [49]. Ngược lại, với VoD, video được ghi trước và được lưu tại máy chủ
nên nó không có bất kỳ yêu cầu nào về độ trễ. Trừ trường hợp đặc biệt là

khi người dùng thường xuyên chuyển kênh, độ trễ khởi động mỗi kênh cần
phải nhỏ [45].
• Phân loại theo dạng video được mã hóa. Hầu hết các bộ mã hóa ngày nay
đều kết hợp nén ảnh không gian và bù chuyển động. Bù chuyển động là một
kỹ thuật dùng để dự đoán khung hình trước và/hoặc những khung hình
kế tiếp bằng các tính toán chuyển động của máy quay và các chuyển động
trong video. Một dữ liệu đầu vào quan trọng của bộ mã hóa là tham số
lượng tử (QP) định nghĩa lượng thông tin cần loại bỏ từ một khối pixel
nhất định (marcoblock). Khi QP rất nhỏ, hầu hết các thông tin đều được
giữ lại. Khi QP tăng lên, một số thông tin được loại bỏ để giảm tốc độ bit.
Vì vậy, QP được coi là tham số đặc trưng cho mức chất lượng của video,
có giá trị nằm trong khoảng từ 0 đến 51 [31]. QP càng tăng thì mức chất
lượng của video càng giảm [99].
Với cách mã hóa tốc độ bit biến đổi, còn gọi là VBR, với mỗi mức chất
lượng, QP được giữ cố định còn các khung hình được mã hóa với kích thước
khác nhau tùy thuộc vào nội dung video, làm cho chất lượng video đầu ra
không thay đổi trong khi tốc độ bit video thay đổi một cách tự nhiên. Do
đó, việc dự đoán tốc độ bit cho một video dạng VBR là không dễ dàng và
việc streaming video dạng VBR là một thách thức. Hình 1.1 minh họa tốc
độ bit của video Tokyo Olympic [97] với 5 mức chất lượng tương ứng với 5
giá trị của tham số lượng tử QP: 24, 28, 34, 38, 42.
Một dạng mã hóa video khác được gọi là mã hóa tốc độ bit cố định (CBR).
Trong mã hóa CBR, tốc độ bit được giữ cố định trong mỗi mức chất lượng
của video. Bảng 1.2 là một ví dụ về các mức tốc độ bit của một video được
lưu trữ tại Youtube [118]. Mã hóa CBR rất hữu ích trong streaming các
nội dung đa phương tiện trên kênh truyền có dung lượng hạn chế vì nó cho
biết tốc độ bit chính xác thay vì chỉ biết tốc độ bit trung bình. Loại mã
hóa này có nhược điểm là phân bổ dữ liệu dư thừa cho những cảnh đơn
giản trong video, chẳng hạn như cảnh tĩnh về phong cảnh, đồng thời không
phân đủ dữ liệu cho những cảnh có nhiều chuyển động nhanh và liên tục,

12
QP=24

QP=28

QP=34

QP=38

QP=42

9000
8000

Tốc độ bit (kbps)

7000
6000
5000
4000
3000
2000
1000
0
0

50

100

150
Chỉ số phân đoạn

200

250

300

Hình 1.1: Tốc độ bit của video dạng VBR

cho nên chất lượng video đầu ra không ổn định. Tuy nhiên, việc thích ứng
chất lượng cho video CBR đơn giản hơn so với video VBR.
Bảng 1.2: Video CBR
Tốc độ bit (bps)

Nhãn chất lượng

Độ phân giải (pixel)

2094103

720p

1280x720

1502549

720p

1280x720

1330481

480p

854x480

761295

480p

854x480

686892

360p

640x360

418408

360p

640x360

301068

240p

426x240

222240

240p

426x240

110264

144p

256x144

42589

144p

256x144

• Phân loại theo giao thức truyền. Đầu những năm 1990, sự lựa chọn giao
thức tầng giao vận cho các dịch vụ streaming video thường là UDP. Vào
thời điểm đó, người ta tin rằng streaming video không bao giờ hoạt động
tốt trên TCP do sự biến động của thông lượng mạng gây ra bởi cơ chế kiểm
soát tắc nghẽn và cơ chế truyền lại. Tuy nhiên, TCP sau đó đã trở thành sự
lựa chọn phổ biến. Đó là do TCP cung cấp nhiều lợi thế hơn trong khi thách
thức chính, sự biến động thông lượng, có thể được khắc phục bởi truyền tải
thích ứng chất lượng và các kết nối băng rộng hiện nay. Ưu nhược điểm của

UDP và TCP được trình bày chi tiết trong phần "Lịch sử phát triển của
công nghệ streaming video".


13

• Phân loại theo đặc tính thích ứng. Với streaming thích ứng, tốc độ bit của
video được lựa chọn phù hợp với điều kiện mạng, khả năng của máy khách
và ngữ cảnh người dùng nhằm nâng cao QoE. Với streaming không thích
ứng, người dùng có thể phải trải nghiệm dịch vụ kém chất lượng gây ra bởi
những lần gián đoạn video khi thông lượng mạng biến động mạnh, đặc biệt
trong mạng di động.
• Phân loại theo vị trí điều khiển thích ứng. Trong streaming thích ứng, khối
chức năng đóng vai trò thích ứng chất lượng có thể được đặt tại máy chủ,
máy khách hoặc một thành phần trong mạng. Theo kỹ thuật streaming
truyền thống, khối này được đặt ở máy chủ. Tuy nhiên điều này dẫn đến
sự phức tạp tính toán tại máy chủ trong trường hợp có quá nhiều máy
khách kết nối tại một thời điểm cũng như hạn chế sự mở rộng quy mô của
hệ thống streaming. Do đó, hầu hết các dịch vụ streaming (trừ dịch vụ
streaming tương tác) đặt khối thích ứng ở máy khách. Ngoài ra, một số
nhóm nghiên cứu đang rất nỗ lực để tạo ra một framework hiệu quả cho
dịch vụ streaming hướng máy khách được hỗ trợ bởi cả máy chủ và mạng.
Ví dụ điển hình là SAND, một mở rộng gần đây của MPEG-DASH [62].
Lịch sử phát triển của công nghệ streaming video
Sự phát triển của công nghệ streaming video trải qua các giai đoạn sau:
• Streaming gói dữ liệu. Từ những năm 1990 đến đầu những năm 2000, cách
thông thường để streaming video trên mạng Internet là sử dụng bộ giao
thức RTP/RTCP/RTSP. RTP được phát triển bởi IETF, là một giao thức
chuẩn Internet cho truyền dữ liệu thời gian thực. Chuẩn RTP thực sự định
nghĩa một cặp giao thức RTP và RTCP. RTP được sử dụng để trao đổi dữ

liệu đa phương tiện trong khi RTCP là phần điều khiển được sử dụng để
nhận phản hồi từ máy khách về sự kết nối mạng và trạng thái của trình
phát video. Giao thức RTP/RTCP chạy trên nền UDP. UDP là giao thức
phi kết nối cung cấp phương tiện truyền dữ liệu với tối thiểu các cơ chế
giao thức. Do đó, độ trễ truyền dữ liệu rất thấp, phù hợp với việc truyền
dữ liệu đa phương tiện nhạy cảm với thời gian, chẳng hạn như streaming
tương tác. Tuy nhiên, việc truyền dữ liệu qua UDP thiếu sự tin cậy do nó
không có các cơ chế điểu khiển nghẽn, điều khiển lỗi, điều khiển luồng. Hơn
nữa, các dịch vụ dựa trên UDP không thân thiện với bộ dịch địa chỉ mạng