Un modèle connexionniste pour la prédiction et l'optimisation de la bande passante : Approche basée sur la nature autosimilaire du trafic vidéo

par Danielo Goncalves Gomes

Thèse de doctorat en Réseaux et télécoms

Sous la direction de Nazim Agoulmine.

Soutenue en 2004

à Evry-Val d'Essonne .


  • Résumé

    Cette thèse a pour objectif de proposer des solutions pour la prédiction et l'optimisation de la bande passante d'un flot vidéo agrégat MPEG dans un scénario d'offre de service Vidéo à la Demande (VoD) sur Internet. L'approche proposée prend en compte la nature autosimilaire du trafic IP par le biais de l'estimation du paramètre de Hurst. Cette métrique permet de caractériser le comportement autosimilaire des flux Internet. Une première contribution de cette thèse consiste à concevoir et implémenter un modèle connexionniste, c'est-à-dire basé sur les techniques de réseaux de neurones pour estimer et prédire à court terme le paramètre de Hurst de traces vidéo dans un flot agrégat. Pour ce faire, un modèle connexionniste appelé Module Connexionniste Prédictif (MCP) est entraîné à partir d'exemples étiquetés en ayant comme entrée des échantillons de trafics MPEG et comme sortie le paramètre de Hurst du flux agrégat. Les estimations de la bande passante allouée sont réalisées par le biais de deux techniques de prédiction dont leurs performances sont évaluées et comparées. Une deuxième contribution consiste à instrumenter le processus de prédiction par des règles de politique. Ainsi, le module de prédiction est intégré dans un système de provisioning dynamique de la bande passante entre un fournisseur de VoD et un ISP (Internet Service Provider). Ce système est basée sur l'architecture de gestion par politique de de l'IETF (Internet Engineering Task Force) et réalisée en utilisant les technologies du Web.


  • Résumé

    The objective of this thesis is the bandwidth forecasting optimization of a MPEG-4 video flow aggregate in a scenario of provisioning of Video on Demand (VoD) service over Internet. The proposed approach takes into account the self-similar nature of the IP traffic to estimate the Hurst parameter. This metric characterizes the degree of self-similarity of a process such as Internet traffic. A first contribution of this thesis is the design and implementation of a connectionist model which estimates and predicts the Husrt parameter of an aggregate video traffic. A new model called Predictive Connectionist Model (PCM) has been defined and is trained with MPEG traces patterns. The estimation of the bandwidth utilisation is achieved using two prediction techniques which evaluated and compared. Another contribution of this thesis is the integration of the Predictive Connectionist Model in a dynamic provisioning system between a VoD provider and an ISP (Internet Service Provider). This system is designed according to the Policy Based Management architecture of IETF (Internet Engineering Task Force) and is implemented using Web technologies.

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La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (xx-129 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 121-127

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  • Bibliothèque : Université d'Evry-Val d'Essonne. Service commun de la documentation. Bibliothèque centrale.
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  • Cote : 004.6 GON mod
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