YouLighter: An Unsupervised Methodology to Unveil YouTube CDN Changes

Tipo di pubblicazione: Articolo in atti di convegno
Tipologia MIUR: Contributo in Atti di Convegno (Proceeding) > Contributo in atti di convegno
Titolo: YouLighter: An Unsupervised Methodology to Unveil YouTube CDN Changes
Autori: Giordano, Danilo; Traverso, Stefano; Grimaudo, Luigi; Mellia, Marco; Baralis, Elena; Tongaonkar, Alok; Saha, Sabyasachi
Autori di ateneo:
Intervallo pagine: pp. 19-27
Tipo di referee: Esperti anonimi
ISBN: 978-1-4673-8422-3
Titolo del convegno: 27th International Teletraffic Congress (ITC 27)
Luogo dell'evento: Gent, BE
Data dell'evento: September 2015
Abstract: YouTube relies on a massively distributed Content Delivery Network (CDN) to stream the billions of videos in its catalogue. Unfortunately, very little information about the design of such CDN is available. This, combined with the pervasiveness of YouTube, poses a big challenge for Internet Service Providers (ISPs), which are compelled to optimize end-users' Quality of Experience (QoE) while having no control on the CDN decisions.This paper presents YouLighter, an unsupervised technique to identify changes in the YouTube CDN. YouLighter leverages only passive measurements to cluster co-located identical caches into edge-nodes. This automatically unveils the structure of YouTube's CDN. Further, we propose a new metric, called Pattern Dissimilarity, that compares the clustering obtained from two different time snapshots, to pinpoint sudden changes. While several approaches allows us to compare the clustering results from the same dataset, no technique measures the similarity of clusters from different datasets. Hence, we develop a novel methodology, based on the Pattern Dissimilarity, to solve this problem.By running YouLighter over 10-month long traces obtained from ISPs, we pinpoint both sudden changes in edge-node allocation, and modifications to the cache allocation policy which actually impair the QoE that the end-users perceive.
Data: 2015
Status: Pubblicato
Lingua della pubblicazione: Inglese
Parole chiave: internet, traffic measurements, computer networks
Dipartimenti (originale): DAUIN - Dipartimento di Automatica Informatica
DET - Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni
Dipartimenti: DET - Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni
DAUIN - Dipartimento di Automatica e Informatica
URL correlate:
Area disciplinare: Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > TELECOMUNICAZIONI
Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
Data di deposito: 12 Dic 2015 21:34
Data ultima modifica (IRIS): 06 Nov 2017 09:04:30
Data inserimento (PORTO): 09 Nov 2017 01:54
Numero Identificativo (DOI): 10.1109/ITC.2015.10
Permalink: http://porto.polito.it/id/eprint/2625366
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