P2P-Tube : amélioration de YouTube par P2P.

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1 P2P-Tube : amélioration de YouTube par P2P.
Yann Nicolas - Daniel Wolff Le 18 décembre 2012

2 Introduction Problème de ralentissements Youtube le soir. Chez Free.
L’ARCEP enquête sur ce blocage. Solution : partager les vidéos Youtube déjà visionnées Projet EA P2P – Yann Nicolas - Daniel Wolff

3 Introduction Soutenance de Stage en entreprise – Daniel Wolff

4 Sommaire Présentation de la solution Analyse des résultats obtenus
Projet EA P2P – Yann Nicolas - Daniel Wolff

5 Présentation de la solution
Fonctionnement Pour un FAI, chaque box possède un cache sur lequel il enregistre les dernières vidéos YouTube visionées. Lorsqu’un utilisateur veut voir une vidéo, sa box vérifie si elle est disponible dans le cache d’une autre dans son « voisinage ». Si c’est le cas, la box télécharge la vidéo par P2P à l’autre utilisateur et évite le télechargement direct. Projet EA P2P – Yann Nicolas - Daniel Wolff

6 Présentation de la solution
2. Hypothèses Le cache est dans la box : les paires sont toujours connectées au réseau. Oracle : le FAI connait les vidéos présentes dans le cache chaque box. Débit entre les clients identique et supérieur à celui du visionnage YouTube (valable sur un faible échantillons de test). Remplacement du cache Projet EA P2P – Yann Nicolas - Daniel Wolff

7 Présentation de la solution
3. Les donnés pour l’expérience Traces des visionnages YouTube d’~7000 utilisateurs durant 1 mois. Problème : beaucoup de vidéos non téléchargées ou très peux téléchargées. 2 nouvelles hypothèses : On ne considère que les vidéos téléchargées à plus de 50% Pour chacun de ces téléchargement, ils ont complétés jusqu’à obtenir la vidéo complète. Projet EA P2P – Yann Nicolas - Daniel Wolff

8 Sommaire Hypothèses Analyse des résultats obtenus
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9 B. Analyse des résultats obtenus
1. Gain idéal / nombre de pairs Cas idéal : cache ∞, débit ∞ Une vidéo est téléchargée directement uniquement si aucun pair du réseau ne l’a déjà vue. Gain : % des vidéos téléchargées en P2P. Résultat : on va d’un gain de 36% pour 1000 pairs à 70% pour 7000. Intérêt confirmé Projet EA P2P – Yann Nicolas - Daniel Wolff

10 B. Analyse des résultats obtenus
Pic de télechargement Creux B. Analyse des résultats obtenus 2. L’évolution des téléchargements dans le temps Répartition des téléchargements durant 264 heures, soit 11 jours. Cache de 1GO et débit de 5Mo/s. Projet EA P2P – Yann Nicolas - Daniel Wolff

11 Quantité perdue par rapport au cas idéal : partie verte.
Il n’y a presque pas de pertes dues à la taille du cache. Les principales pertes sont dues au fait que l’on n’autorise pas le téléchargement parallèle entre pairs. Elles ne sont pas négligeable en pourcentage mais en valeur absolue si (heures creuses). Pas de téléchargement // + remplacement des plus vielles vidéos dans le cache : bonnes hypothèses. Projet EA P2P – Yann Nicolas - Daniel Wolff

12 B. Analyse des résultats obtenus
3. Influence du cache et du débit Dépendance par rapport au débit plus faible que celle du cache. Tant que le débit est plus grand que celui de visionnage, la durée de transfert sera au plus celle de la vidéo : peu de conflits. La diminution du cache diminue le nombre de pairs à qui on pourra télécharger la vidéo. Projet EA P2P – Yann Nicolas - Daniel Wolff

13 Conclusion Sous nos hypothèses, un réduction jusqu’à 70% du débit.
Amélioration très rapide du gain avec le nombre de clients : bon pour un FAI Des résultats théoriques proche de l’optimum Importance de la taille du cache par rapport au débit Téléchargement parallèle pas nécessaire Projet EA P2P – Yann Nicolas - Daniel Wolff

14 Ouvertures Pouvoir faire un test à plus grande échelle (7000, c’est loin de l’échelle du FAI). Nos valeurs sont valable à l’échelle du NRA. Différentes méthodes de suppression du cache (aléatoire, en fonction des statistiques de la vidéo) Définir l’oracle du FAI (les échanges avec les clients…) Projet EA P2P – Yann Nicolas - Daniel Wolff

15 Questions Projet EA P2P – Yann Nicolas - Daniel Wolff

16 Soutenance de Stage en entreprise – Daniel Wolff