CONCERT: Kontext-adaptiver Transport von Multimedia-Inhalten unter unsicheren Bedingungen

Ziel des Projektes ist es, ein Konzept für ein Transport-Netzwerk für multimediale digitale Inhalte bzw. Services zu entwickeln, zu erproben und zu evaluieren, das folgende Eigenschaften aufweist: Es berücksichtigt alle relevanten Beteiligten eines solchen Netzes (Nutzer und Netzbetreiber; "players") und ermöglicht "intelligente" Entscheidungen zur Adaption der Multimedia-Inhalte oder/und der Netzeigenschaften an sich laufend ändernde, teils unvorhersehbare Bedingungen. Basis dieses Netzes sind die neuen Konzepte und Technologien von informations-/inhaltsorientierten Netzwerken, die Speicherung und Verarbeitung der Inhalte im Netz selbst als Standardfunktionen vorsehen. Zwei wesentliche Anwendungsfälle werden betrachtet: (1) von Nutzern erzeugte Inhalte, die sich auf Grund von Freundschaftsbeziehungen und Empfehlungen in sozialen Netzwerken rapide ausbreiten und (2) Verteilung professionell produzierter Inhalte an viele Subskribenten oder Interessenten, was heute durch teure, spezielle Verteilnetze ("content distribution networks") übernommen wird. Der effektive Transport multimedialer Inhalte in diesen Anwendungsfällen wird speziell unter drei Aspekten von Unsicherheit untersucht: (1) unvorhersehbares Interesse der Nutzer an und Zugriffe auf die Inhalte, somit unbekanntes Datenaufkommen im Netz; (2) unvorhersehbare Ereignisse wie Ausfälle von Netzwerk-Komponenten; (3) unvorhersehbare Möglichkeiten etwa zur Verbesserung der Services oder Reduktion der Kosten für den Netzbetreiber. Um diesen Unsicherheiten zu begegnen, gleichzeitig hochwertige Services anzubieten und dabei die Netzressourcen möglichst gut zu nutzen, wird für den effektiven Transport der Multimedia-Inhalte jeweils in Betracht gezogen, entweder die Inhalte (an die Netzbedingungen) oder das Netz (an die Transportanforderungen) zu adaptieren. Jede derartige Entscheidung, was konkret zu tun ist, bezieht übergreifend folgende Informationen mit ein: (1) Kontextinformationen sowohl aus der Anwendungsschicht (Nutzer und Inhalte betreffend) als auch aus der Netzwerkschicht (Netzkomponenten betreffend) ("cross-layer"); (2) was Nutzer (etwa durch Bereitstellung von Speicher- und Vermittlungskapazität) und der Netzbetreiber (etwa durch Verstärkung der Netzressourcen) beitragen können ("cross-player"). Dabei haben die Beteiligten und Komponenten im Netz unterschiedlich tiefes und verlässliches Kontextwissen und unterschiedliche, tlw. inkonsistente oder konfligierende Ziele. Dies macht die Entscheidungsfindung sehr schwierig; sie steht daher im Mittelpunkt der Forschungen. Im Projekt werden daher automatisierte Lern-, Entscheidungsfindungs- und Verhandlungsmethoden unter unsicheren Randbedingungen untersucht. Lernen ist erforderlich, um aus den verfügbaren Kontextinformationen möglichst verlässliches Wissen und korrekte Systemmodelle abzuleiten. Diese gehen ein in Entscheidungsverfahren, die unter Unsicherheit möglichst gutes Systemverhalten (Adaptionsentscheidungen) hervorbringen. Verhandlungstechniken sind erforderlich, um potentielle Ziel- und Handlungskonflikte zwischen den Beteiligten im Netz zu lösen. Es werden sowohl zentralisierte als auch verteilte Verfahren des maschinellen Lernens und für Entscheidungsfindungen untersucht. Im letzteren Fall sollen die Prozesse vollständig dezentralisiert, jedoch koordiniert auf den Netzwerkkomponenten ablaufen. Die erfolgreiche Entwicklung solcher Verfahren wird informations-/inhaltsorientierte Netzwerke "intelligenter" in dem Sinne machen, dass sich die Netzkomponenten auf Basis ihres eigenen Kontextwissens autonom an die Verkehrsanforderungen anpassen werden können.

Heute bilden digitale Multimedia-Inhalte (meist Videos) mehr als 75% des Internet-Verkehrs. Das CONCERT-Projekt ein internationales kooperatives Grundlagenforschungsprojekt mit University College London, University of Surrey, EPFL Lausanne und AAU Klagenfurt als Partnern hat sich zum Ziel gesetzt, ein Konzept für ein Transport-Netz für multimediale Inhalte zu entwickeln, das intelligente Entscheidungen zur Adaption der Multimedia-Inhalte oder/und der Netzeigenschaften an sich laufend ändernde, teils unvorhersehbare Bedingungen durchführen kann, z.B. mit dem Ziel, Videoinhalte in möglichst hoher Qualität zu liefern. In Betracht gezogene Aspekte von Unsicherheit waren: 1) heterogene Dienstanforderungen von Nutzern, z.B. verschiedene Endgeräte über drahtlose Netzwerke; 2) Bedrohungen für das Netz, z.B. virale Inhalte oder Angriffe auf das Netz; und 3) unerwartete Unterstützung, z.B. durch Endgeräte von Nutzern beim Verteilen von sehr populären Inhalten. Drei Anwendungsdomänen wurden betrachtet: 1) Social Media (Nutzer- generierte Inhalte); 2) professionelle Inhalte-Plattformen; und 3) Multi-View-Videostreaming (Videos von mehreren Kameras von derselben Szene). Als technische Grundlage für das Transport-Netz wurden überwiegend ICN-Architekturen (Information-Centric Networking) angenommen. ICN unterstützt im Netz das Caching und die Verarbeitung von Inhalten. Wir (AAU) konzentrierten uns im Projekt auf eines der betrachteten Anwendungsszenarien, nämlich die Verteilung professionell produzierter Inhalte, insbesondere auf Dynamic Adaptive Streaming (DAS) von Videos über Named Data Networks (NDN), einer interessanten ICN- Variante. Dazu führten wir vielfältige Forschungs- und Entwicklungsarbeiten durch, u.a.: - Modellierung von Anwendungen, Nutzungsszenarien und Popularität von Inhalten sowie von Aspekten von Unsicherheit im betrachteten Multimedia-Transportsystem. - Entwicklung von DAS-über-NDN-Simulationsmodellen (im Simulationstool ndnSIM) und Durchführung vielfältiger Simulationsexperimente, um Leistungsergebnisse zu erzielen. - Erstellen mathematischer DAS-über-NDN-Leistungsmodelle zum Ableiten von oberen Leistungsschranken von DAS über NDN ohne und mit Caching von Inhalten in NDN. - Entwicklung und Evaluierung einer neuartigen Paketweiterleitungsstrategie in NDN (Stochastic Adaptive Forwarding, SAF), die Datenverkehr im Netz bei Staus und Fehlern umleiten kann und besser arbeitet als frühere Weiterleitungsstrategien. Eine Erweiterung von SAF bezieht Kontext mit ein und kann etwa Verkehr gemäß seinem Typ priorisieren. - Aufbau eines ICN/NDN-Emulationssystems, d.h. Hardware für Leistungsexperimente. - Entwicklung eines prinzipiellen Ansatzes für intelligente Agenten in NDN-Knoten, auf Basis einer generellen AI-Methode für Wissensrepräsentation und Entscheidungsfindung. Das FWF-Projekt führte zu mehr als 20 begutachteten Publikationen. Alle Projektergebnisse wurden offen verfügbar gemacht, u.a. Open Access-Publikationen, Datensätze, Software.