UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ PRÓ-REITORIA DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO DIRETORIA DE PESQUISA
PROGRAMA INSTITUCIONAL DE BOLSAS DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA – PIBIC : CNPq, CNPq/AF, UFPA, UFPA/AF, PIBIC/INTERIOR, PARD, PIAD, PIBIT, PADRC E FAPESPA
RELATÓRIO TÉCNICO - CIENTÍFICO
Período : AGO/2016 a FEV/2017 ( X ) PARCIAL ( ) FINAL
IDENTIFICAÇÃO DO PROJETO
Título do Projeto de Pesquisa: Criação e validação de um arcabouço para captura, compartilhamento e distribuição de vídeo streaming em tempo real em redes veiculares multimídia (VeiMult)
Nome do Orientador: EDUARDO COELHO CERQUEIRA.
Titulação do Orientador: Dr.
Faculdade : FACULDADE DE ENGENHARIA DA COMPUTAÇÃO E TELECOMUNICAÇÕES.
Instituto/Núcleo: ITEC.
Laboratório: Grupo de Estudos em Redes de Computadores e Comunicação Multimídia (GERCOM).
Título do Plano de Trabalho: Distribuição de vídeo streaming com suporte a QoE e computação em nuvem móvel para redes veiculares
Nome do Bolsista: Fábio Rocha de Araújo
Tipo de Bolsa : (X) PIBIC/ CNPq ( ) PIBIC/CNPq – AF
( )PIBIC /CNPq- Cota do pesquisador ( ) PIBIC/UFPA
( ) PIBIC/UFPA – AF
( ) PIBIC/ INTERIOR ( )PIBIC/PARD
( ) PIBIC/PADRC ( ) PIBIC/FAPESPA ( ) PIBIC/ PIAD ( ) PIBIC/PIBIT INTRODUÇÃO
As redes veiculares, conhecidas também por VANETS (Vehicular Ad-hoc Networks) são algumas das tecnologias de rede que estão em bastante ascensão atualmente. Ela tem sido alvo de inúmeros focos de pesquisa tanto da industria como da academia tendo como objetivo a melhoria de diversos fatores, tais como prevenção de engarrafamentos, segurança, planejamento de tráfego, dentre outras. Este tipo de rede constitui um caso especial de redes Ad-hoc em que os nós são veículos equipados com uma interface de comunicação sem fio. O veículo, podendo se mover em alta velocidade, e o bloqueio na transmissão de dados por prédios e outros obstáculos são alguns dos fatores relevantes que tornam a comunicação intermitente e que trazem dificuldades no roteamento de pacotes.
Com o surgimento das tecnologias de redes sem fio para os veículos automotores e aliados aos sistemas embarcados e multimídias disponíveis atualmente nos veículos, diversas ideias referentes ao aumento da segurança e aplicações multimídia estão sendo propostas e, assim, o conceito tradicional de viajar de carro está se modificando.
As aplicações de segurança com vídeo surveillance em veículos é um cenário para cidade inteligente e têm atraído uma atenção importante de governos, fabricantes de automóveis, acadêmico e da sociedade [3]. Hoje em dia, a distribuição de conteúdo multimídia em tempo real sobre VANETs está se tornando uma realidade e permitindo que motoristas e passageiros passem a ter novas experiências com vídeos [3]. Por exemplo, de acordo com a cisco, o tráfego de vídeo vai representar mais de 90% dos dados IP em poucos anos, onde milhares de usuários irão produzir, compartilhar e consumir serviços multimídia de forma ubíqua, inclusive em seus veículos [2].
As VANETs podem ser adaptadas para capturar e compartilhar conteúdo multimídia de monitoramento ambiental, vídeo surveillance, acidentes de trânsito e aplicações de vídeo para cidade inteligente, além de situação de desastres nas estradas. Um fluxo de streaming de vídeo pode fornecer as autoridades de segurança pública (policia rodoviária, paramédicos e bombeiros), informações com mais precisão do que as mensagens de texto e desta forma permitir a ação mais adequada para cada tipo de situação, reduzindo o tempo de atendimento e/ou resgates [2].
JUSTIFICATIVA
Apesar dos avanços das redes veiculares e computação móvel, a distribuição e a adaptação de conteúdo multimídia em cenários V2V2I exigem recursos de rede (memória, processamento e largura de banda de dispositivos de rede e dos veículos) quem nem sempre estão disponíveis, ocasionando perdas de pacotes e insatisfação dos usuários. Neste contexto, a computação em nuvem móvel surge como uma excelente alternativa para melhorar a disseminação de fluxos de vídeo em tempo real e um estudo sobre a integração das soluções de roteamento de adaptação de conteúdo em nuvens móveis será realizado no projeto VeiMult. A “nuvem” pode executar tarefas que antes eram realizadas na “rede ou veículo” com melhor desempenho. Desta forma, a “nuvem” pode cooperar com os protocolos de roteamento e
mecanismos de adaptação do projeto VeiMult no sentido de melhorar a qualidade do vídeo distribuído em redes veiculares multimídia, bem como assegurar a escalabilidade do sistema. A computação em nuvem móvel já foi aplicada com sucesso para melhorar a distribuição de jogos multimídia em redes sem fio e é vista como uma excelente ferramenta para realizar a adaptação (por exemplo, FEC), cálculo de rotas e qualidade de experiência em redes cabeadas e sem fio.
Trabalhos realizados pelo grupo da UCLA realçam a utilização de computação em nuvem móvel para redes veiculares (incluindo sensoriamento urbano e até sistemas de transporte inteligentes). Porém, a utilização de computação em nuvem móvel para redes veiculares multimídia ainda é objeto de estudo por parte da comunidade científica e indústria. Resumindo, este componente do projeto VeiMult estudará a viabilidade de integrar de forma total ou parcial as soluções de roteamento e adaptação de conteúdo em ambientes de computação em nuvem móvel com suporte a QoE para redes veiculares multimídia V2V2I. A viabilidade, o impacto e os benefícios dos componentes do projeto VeiMult relacionados com o roteamento e adaptação/redundância de vídeos serão investigados em cenários móveis como encontrados em redes veiculares. A aferição da qualidade dos vídeos, o cálculo das rotas e a adaptação/redundância do conteúdo de acordo com as características das redes, vídeos e usuários poderão ser realizados na nuvem veicular móvel (edge cloud/cloudlets – levando em consideração as camadas existentes em computação em nuvem).
OBJETIVOS
O objetivo deste trabalho é estudar protocolos de roteamento e adaptação de conteúdo em um ambiente de computação em nuvem móvel. A aferição da qualidade dos vídeos, o cálculo das rotas e a adaptação/redundância do conteúdo de acordo com as características das redes, vídeo e usuário serão realizados na nuvem veicular móvel (edge cloud/cloudlets). Veículos podem formar uma nuvem computacional móvel para compartilhar recursos e melhorar a qualidade dos vídeos compartilhados. Desta forma, a “nuvem” pode melhorar o desempenho dos componentes do VeiMult.
MATERIAIS E MÉTODOS
A metodologia deste projeto é baseada em:
1) Organização de reuniões de trabalho de planejamento presenciais e remotas; 2) Utilização de softwares e ferramentas para a gestão do projeto, conteúdo e código; 3) Discussão conceitual, matemática/estatística e especificação das propostas no sentido de avançar o estado-da-arte e contribuir com a comunidade com algoritmos/métricas/protocolos de roteamento, mecanismos de adaptação/redundância e aplicação de computação em nuvem móvel para a distribuição de vídeos em tempo real com suporte a QoE em redes veiculares multimídia;
4) Avaliação dos componentes propostos através do uso de simuladores de eventos discretos (OMNET ++, NS2 e/ou NS3). A simulação é uma técnica baseada no desenvolvimento de modelos, isto é, abstrações da realidade, que capturam aspectos essenciais do objeto em estudo. Em geral, os modelos são especificados através de linguagens de programação de propósito geral com bibliotecas para geração de números aleatórios que serão utilizados para o escalonamento de eventos, ou linguagens específicas. Para este estudo
serão analisados os simuladores de eventos discretos OMNET ++, NS-2 e/ou NS-3, que são amplamente utilizados pela comunidade científica de pesquisa em redes de computadores.
ESTADO-DA-ARTE
Heissenbutel et al. introduziu a ideia de Dynamic Forwarding Delay (DFD) para a seleção do nó de transmissão no protocolo Beacon-less Routing (BLR) [5] em MANETs. Na fase de contenção, o nó origem transmite os pacotes de dados para seus nós vizinhos. Os possíveis nós de transmissão, dentro da zona de encaminhamento do nó origem, calculam sua DFD usando informações de localização antes de encaminhar os pacotes recebidos. O nó mais próximo do destino gera o DFD mais curto e vence a fase de contenção. Ao encaminhar os pacotes primeiro, o nó vencedor suprime a transmissão do demais e estabelece-se como o próximo nó de encaminhamento. O protocolo BLR funciona bem em termos de requisitos de atraso de pacotes. No entanto, uma limitação básica deste protocolo consiste de sua dependência de uma única métrica para calcular o DFD, reduzindo a confiabilidade da rede em longas transmissões de dados, tais como streaming de vídeo ao vivo.
Rezende et al. propôs uma abordagem de roteamento geográfico RB e Backbone-based para transmissão de vídeo V2V chamado Video Reactive Tracking-Based UnicaSt Scheme (VIRTUS) [4]. A abordagem usa um modelo bayesiana baseado em localização para prever para onde os veículos estão se movendo, e assim, eles podem construir um backbone através de uma fase de contenção, que considera tais previsões. VIRTUS se baseia em informações de localização e um temporizador de contagem regressiva para descobrir caminhos curtos. No entanto, este protocolo não leva em consideração fatores de qualidade do link e não combinam a percepção acerca do vídeo para construir backbones confiáveis, pois não garantem QoE no streaming de vídeo recebido. Além disso, é importante avaliar os novos esquemas de roteamento baseado em vídeo de acordo com métricas de QoE.
Rosário et al. propôs o protocolo Link quality and Geographical Opportunistic Routing (LINGO), que utiliza vários critérios para calcular o contato regressivo [7]. Felice et al. apresentaram um protocolo geocast e baseado em contenção para entregar vídeo em tempo real em VANETs, denominado de Dynamic Backbone Assisted (DBA) MAC protocol [3]. No protocolo DBA-MAC, a formação do backbone também leva em conta vários critérios, como a qualidade do link, a localização dos veículos, velocidade e direção. Tal protocolo requer
beacons e ACKs para funcionar. Apesar dos protocolos LINGO e DBA-MAC considerarem a
qualidade do link para o encaminhamento de decisões, esses protocolos não levam em conta indicadores de QoE para a seleção do nó de transmissão e manutenção do backbone. Além disso, essas abordagens usam apenas uma amostra de pacotes para definir os melhores nós encaminhadores, que podem causar resultados falso-positivos sobre a medição da qualidade do link.
ATIVIDADES A SEREM DESENVOLVIDAS NOS PRÓXIMOS MESES 1- Definir Software que será utilizado para simulação;
2- Implementação e análise dos resultados.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
[1] QUADROS, CARLOS ; SANTOS, A. ; LIM, J. ; GERLA, M. ; Cerqueira, Eduardo . Beaconless Video Streaming Management for VANETs Based on QoE and Link-Quality. In: IFIP/IEEE Integrated Network Management Symposium (IM 2015), 2014, Ottawa. IFIP/IEEE Integrated Network Management Symposium (IM 2015), 2015.
[2] C. V. N. Index, “Global mobile data traffic forecast update, 2012–2017, cisco white paper, feb. 6, 2013.”
[3] M. Di Felice, L. Bedogni, and L. Bononi, “Group communication on highways: An evaluation study of geocast protocols and applications,” Ad Hoc Networks, vol. 11, no. 3, pp. 818–832, 2013.
[4] C. Rezende, H. S. Ramos, R. W. Pazzi, A. Boukerche, A. C. Frery, and A. A. F. Loureiro, “Virtus: A resilient location-aware video unicast scheme for vehicular networks,” in
Communications (ICC), 2012 IEEE International Conference on. IEEE, 2012, pp. 698–702.
[5] . Braun, M. eissenbu ttel, and . Roth, “Performance of the beacon- less routing protocol in realistic scenarios,” Ad Hoc Networks, vol. 8, no. 1, pp. 96–107, 2010.
[6] E. Aguiar, A. Riker, . Cerqueira, A. Abele m, M. Mu, M. Curado, and S. Zeadally, “A real-time video quality estimator for emerging wireless mulreal-timedia systems,” Wireless Networks, pp. 1–18, 2014.
[7] D. Rosa rio, Z. Zhao, A. Santos, . Braun, and . Cerqueira, “A beaconless opportunistic routing based on a cross-layer approach for efficient video dissemination in mobile multimedia iot applications,” Computer Communications, vol. 45, pp. 21–31, 2014.
PARECER DO ORIENTADOR
As atividades do aluno estão de acordo com o planejamento proposto.
DATA: 24/02/2017 ASSINATURA DO ORIENTADOR ASSINATURA DO ALUNO
FICHA DE AVALIAÇÃO DE RELATÓRIO DE BOLSA DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA
O AVALIADOR DEVE COMENTAR, DE FORMA RESUMIDA, OS SEGUINTES ASPECTOS DO RELATÓRIO :
1. O projeto vem se desenvolvendo segundo a proposta aprovada? Se ocorreram mudanças significativas, elas foram justificadas?
2. A metodologia está de acordo com o Plano de Trabalho ?
3. Os resultados obtidos até o presente são relevantes e estão de acordo com os objetivos propostos?
4. O plano de atividades originou publicações com a participação do bolsista? Comentar sobre a qualidade e a quantidade da publicação. Caso não tenha sido gerada nenhuma, os resultados obtidos são recomendados para publicação? Em que tipo de veículo?
5. Comente outros aspectos que considera relevantes no relatório
6. Parecer Final: Aprovado ( )
Aprovado com restrições ( ) (especificar se são mandatórias ou recomendações) Reprovado ( )
7. Qualidade do relatório apresentado: (nota 0 a 5) _____________
Atribuir conceito ao relatório do bolsista considerando a proposta de plano, o desenvolvimento das atividades, os resultados obtidos e a apresentação do relatório.
Data : _____/____/_____. ________________________________________________
