On Information Centric Content Delivery using Network Coding

Paul Schwenteck

AutorIn

Paul Schwenteck

Titel

On Information Centric Content Delivery using Network Coding

Zitierfähige Url:

https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-983849

Erstveröffentlichung

2025

Datum der Einreichung

16.01.2025

Datum der Verteidigung

31.07.2025

Abstract (DE)

Im Zeitalter von Video-on-Demand ist die Bereitstellung von Inhalten zu einem festen Bestandteil des täglichen Lebens geworden. Da sich die Videoqualität verbessert und die Zahl der Nutzer steigt, macht das Videostreaming den größten Anteil am gesamten Downstream-Verkehr aus. Content-Delivery-Netze (CDNs) passen sich kontinuierlich an diese wachsenden Anforderungen an. In dieser Arbeit habe ich gezeigt, wie durch die Kombination von informationszentrierten (ICN) Prinzipien, Peer-to-Peer (P2P) Netzwerken und Random Linear Network Coding (RLNC) Systemem die Bereitstellung von Inhalten optimiert, die Serverlast verringert und die Netzwerkleistung verbessert werden kann, während gleichzeitig die Herausforderungen der Energieeffizienz und des Rechenaufwandes bewältigt werden. Ich untersuchte das Potenzial des InterPlanetary File System (IPFS), ein Protokolls, das aufgrund seiner verteilten Speichermöglichkeiten und der Möglichkeit, dass Benutzer als Inhaltsanbieter fungieren und so die Serverlast verringern können, zunehmend an Bedeutung gewinnt. Um IPFS zu verbessern, habe ich Konzepte des Named Data Networking (NDN), ein ICN-Protokoll, übernommen. Ich habe einen Gateway-Knoten implementiert, der Anfragen zwischen den Protokollen übersetzt und die P2P-Speicher-vorteile von IPFS mit dem inhaltsbasierten Routing von NDN integriert. Diese Architektur ermöglicht lokale IPFS-Cluster, sich mit einem NDN-Backbone-Netzwerk zu verbinden. Das daraus resultierende hybride Netzwerk erreicht vergleichbare Abruf-zeiten wie eigenständiges IPFS oder NDN und reduziert gleichzeitig die Serverlast erheblich. Unter Verwendung eines standardisierten Benennungssystems für beide Protokolle habe ich ein inhaltsbasiertes netzinternes Caching eingesetzt, das die Downloadzeit erheblich verkürzt. Außerdem habe ich RLNC in IPFS integriert, um ein verteiltes P2P-Netzwerk zum Speichern und Abrufen kodierter Daten zu entwickeln. RLNC ändert die Anfragestrategie der Nutzer: Nutzer fordern eine Reihe von kodierten Paketen an, anstatt bestimmte Pakete von Peers anzufordern. Da jedes kodierte Paket gültig ist, können die Nutzer die Daten dekodieren, sobald sie eine ausreichende Anzahl von Paketen erhalten haben. Ich habe die Anfragestrategie von RLNC verbessert, um die Abrufzeit und den Netzwerk-Overhead zu minimieren und gleichzeitig die Antwortzeiten der Peers durch die Verschlüsselung der Pakete im Voraus zu optimieren. Ich habe die Hardware-Testumgebung, den NET Playground, verbessert und Energiemessungen durchgeführt, um den Einsatz von RLNC zu bewerten. Während RLNC die Netzwerkeffizienz verbessert, erhöht es die Rechenkomplexität während der Kodierung und Dekodierung, was zu einem höheren Energieverbrauch für Nutzer und Peers führt. Diese Ergebnisse sind von entscheidender Bedeutung, da viele Video-streaming-Nutzer auf mobile Geräte mit begrenzten Energieressourcen angewiesen sind. Neben der Anwendung von RLNC in Speichernetzwerken habe ich auch seine Wirksamkeit in der Transportschicht als Vorwärtsfehlerkorrekturwerkzeug untersucht. Unsere theoretische Analyse, unterstützt durch Simulationen, zeigt Szenarien auf, in denen RLNC optimal funktioniert und in denen es vermieden werden sollte. Außerdem stelle ich Verbesserungen für RLNC in Multi-Hop-Umgebungen vor, um den Durchsatz und die Ankunftswahrscheinlichkeit von Paketen zu erhöhen.

Abstract (EN)

In the age of video-on-demand, content delivery has become an integral part of everyday life. As video quality improves and the number of users increases, video streaming accounts for the largest share of total downstream traffic. Content Delivery Networks (CDNs) are continually adapting to these growing demands. In this thesis, I demonstrated how combining Information-Centric Networking (ICN) principles, peer-to-peer (P2P) networking, and Random Linear Network Coding (RLNC) can optimize content delivery systems, reduce server load, and enhance network performance while addressing energy efficiency and computational overhead challenges. I explored the potential of the InterPlanetary File System (IPFS), a protocol gaining traction due to its distributed storage capabilities and ability to enable users to act as content providers, thereby reducing server load. To enhance IPFS, I incorporated concepts from Named Data Networking (NDN), an ICN protocol. I implemented a gateway node that translates requests between the protocols and integrated IPFS's P2P storage benefits with NDN's content-based routing. This architecture enables local IPFS clusters that are connected via an NDN backbone network. The resulting hybrid network achieves comparable data retrieval times to standalone IPFS or NDN while significantly reducing server load. Using a standardized naming system for both protocols, I used content-based in-network caching, considerably reducing the download time. Furthermore, I integrated RLNC into IPFS to develop a P2P distributed network for storing and retrieving coded data. RLNC changes the client's requesting strategy: clients request a number of coded packets instead of requesting specific packets from peers. Since each encoded packet is valid, the clients can decode the data as soon as they have received a sufficient number of packets. I enhanced RLNC's requesting strategy to minimize retrieval time and network overhead while optimizing peer response times through encoding packets in-advance. I improved the hardware testbed the NET Playground and conducted energy measurements to evaluate RLNC's trade-offs. While RLNC improves network efficiency, it increases computational complexity during encoding and decoding, leading to higher energy consumption for clients and peers. These findings are critical as many video-streaming consumers rely on mobile devices with limited energy resources. Beyond RLNC's application in storage networks, I also examined its effectiveness in the transport layer as a forward error correction tool. My theoretical analysis, supported by simulations, identifies scenarios where RLNC performs optimally and where it should be avoided. Additionally, I propose improvements to RLNC in multi-hop environments to enhance throughput and packet arrival probability.

Freie Schlagwörter (EN)

Content Delivery, Network Coding, Information Centric Networks

Klassifikation (DDC)

004

Klassifikation (RVK)

ST 206

GutachterIn