Generación de Tráfico para Aplicaciones Multimedia en Tiempo Real

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1 Generación de Tráfico para Aplicaciones Multimedia en Tiempo Real Autores: Javier Aguiar*, Aurora Ramos*, Henar Vega*, Borja de la Cuesta*, Belén Carro*, Antonio Sánchez + * Universidad de Valladolid, Campus Miguel Delibes 4711, Valladolid (España). javagu@tel.uva.es, aramlop@ribera.tel.uva.es, mveglor@ribera.tel.uva.es, bcuedie@ribera.tel.uva.es, belcar@tel.uva.es. Fax: Telefónica I+D, Boecillo, Valladolid (España). ajse@tid.es. Fax: Área: III Resumen La exigencia en las redes de comunicaciones de garantizar de manera individual la calidad necesaria para cada servicio se está convirtiendo en un aspecto determinante. Esta tarea exige un amplio conocimiento de los flujos de tráfico, por lo que la caracterización, el modelado y la simulación se presentan como aspectos esenciales. Durante los últimos tiempos están apareciendo múltiples herramientas destinadas a la simulación, así como estudios sobre caracterización de servicios con el fin de analizar de manera exhaustiva la problemática de la calidad. Sin embargo, la mayoría de estos análisis están relacionados con aplicaciones de Internet mientras que los relativos a las comunicaciones en tiempo real son escasos, y por tanto, la creación de generadores de tráfico fidedignos para este tipo de aplicaciones se plantea como uno de los primeros aspectos a cubrir. Keywords: V 2 oip, Calidad de Servicio, Generador de Tráfico Multimedia, Simulación. 1. Introducción La calidad de servicio se presenta como un elemento estratégico para los nuevos sistemas de comunicaciones, considerándose una ventaja fundamental y un elemento diferenciador. Existen diversos métodos para el estudio de la calidad dependiendo de dónde se pretendan centrar mayores esfuerzos a la hora de optimizar dicha calidad, aunque es la simulación una de las herramientas que se presenta más adecuada debido a las innumerables opciones que permite. La simulación es una técnica muy útil para representar un sistema con todo el rigor teórico necesario a través de un modelo que permita conocer todo lo que ocurre en el sistema, aportando un conocimiento más profundo de su comportamiento y las posibles evoluciones. Por tanto, se hace necesario disponer de herramientas generadoras que permitan introducir en el modelo los flujos de datos de las diferentes aplicaciones. Actualmente, existen múltiples estudios sobre generadores de tráfico de Internet, aunque en el dominio de las aplicaciones multimedia en tiempo real aún queda mucho trabajo por hacer. El trabajo presentado se enmarca dentro del proyecto CP1-1 QUAR2 (Quality of Real Time Applications End-to-End over Heterogeneous Domains) [1], perteneciente a la iniciativa CELTIC (Cooperation for a European sustained Leadership in Telecommunications) [2] EUREKA [3], que reúne entre sus socios algunas de las empresas más prestigiosas y competitivas en el ámbito de la investigación de la calidad de servicio y las aplicaciones multimedia, con el fin de desarrollar una plataforma de entornos heterogéneos para servicios de voz y vídeo con calidad garantizada. 2. Comunicaciones en tiempo real Los servicios multimedia bidireccionales en tiempo real (también conocidos como comunicaciones en tiempo real) representan un tipo de aplicaciones de creciente importancia. Los dos exponentes principales de este tipo de servicios son la voz y el vídeo, agrupados bajo los servicios de videoconferencia. Los servicios de voz (y en menor medida los de vídeo) pueden ser proporcionados por redes de telecomunicación tradicionales. Sin embargo, las redes IP emergentes, denominadas redes de nueva generación o NGN (Next Generation Networks), representan una alternativa muy atractiva para el transporte de este tipo de tráfico. Es por ello que estos servicios pueden ser ofrecidos mediante tecnologías de Voz sobre IP (VoIP, Voice over IP) o de forma más general, Voz y Vídeo sobre IP (V 2 oip, Voice and Video over IP). Por otra parte, las principales metas que persigue la calidad de servicio es garantizar el ancho de banda necesario para soportar una determinada aplicación, así como controlar el retardo, el jitter, y las pérdidas asociadas, de forma que la calidad se mantenga siempre dentro de unos umbrales aceptables definidos previamente. Esta situación se agudiza aún más en las aplicaciones basadas en V 2 oip, ya que se imponen estrictas restricciones para garantizar la calidad ofrecida QUAR2 El proyecto QUAR2 tiene como objetivo desarrollar un sistema que permita proporcionar un alto nivel de

2 calidad para servicios V 2 oip. Para ello, QUAR2 presenta una plataforma de entornos heterogéneos basados en infraestructuras IP ya existentes, pero ofreciendo una calidad de servicio garantizada. Parte de los esfuerzos realizados dentro del marco de QUAR2 se centran en la caracterización de servicios multimedia y la simulación del sistema global propuesto. Gracias a esto, es posible obtener una plataforma de pruebas que permita analizar en profundidad la problemática de la calidad de servicio, ofreciendo la posibilidad de interactuar con el sistema, estudiando el comportamiento de la red sin necesidad de equipamiento especial o personas que tomen medidas directamente sobre el sistema. De forma complementaria y a través de todos los datos obtenidos de las simulaciones, podrán desarrollarse técnicas predictivas que permitan adecuar los recursos de la red a las necesidades de cada momento en relación a la calidad requerida. Al igual que en los sistemas reales, las simulaciones permiten también realizar medidas subjetivas de la calidad de las comunicaciones a través de métodos perceptuales tales como PESQ (Perceptual Evaluation of Speech Quality) [4] [5], ya que estos no contemplan los aspectos bidireccionales o interactivos de la misma y sólo se centran en la calidad percibida por el usuario final. Además, las simulaciones permiten, como valor añadido, realizar diagnósticos precoces de posibles problemas previamente al despliegue real de la red, lo que lleva asociado una reducción importante de los costes. En la actualidad, existen múltiples ejemplos de generadores pero todos centrados en el mundo de las aplicaciones de Internet. Sin embargo, no es fácil encontrar generadores específicos para aplicaciones de tiempo real. Es por esta razón, que los trabajos desarrollados en el marco del proyecto QUAR2 presentan un carácter innovador. 3. Generación de tráfico Como ya se ha visto anteriormente, uno de los aspectos más importantes de la calidad de servicio es garantizar un ancho de banda y controlar el retardo, el jitter, y las pérdidas, para conservar la calidad dentro de unos límites. Sin embargo, estos parámetros caracterizan el comportamiento de la red y por tanto se presentan totalmente inadecuados para la caracterización de aplicaciones. Para ello, es necesario caracterizar el flujo de salida de los servicios, lo que viene representado por el tamaño de los paquetes generados y la tasa de salidas, es decir, el tiempo que pasa entre que un paquete y el siguiente son inyectados en la red. Este método puede considerarse válido para la caracterización de flujos de audio o vídeo de manera independiente, aunque para el análisis del comportamiento de aplicaciones como la videoconferencia será necesario estudiar también la sincronización entre ellos, denominada lip-synch, ya que los paquetes de ambos flujos son enviados de forma independiente a través de la red, y por tanto es necesario tener información sobre su interdependencia. Por otra parte, el estudio también ha incluido diferentes tipos de codecs lo que permite cubrir y presentar un amplio abanico de posibilidades, ofreciendo un generador completo, integrado por codecs de banda estrecha y banda ancha, estandarizados y no estandarizados, etc. Con todo esto, los trabajos se han centrado en conseguir un modelo que permita caracterizar diferentes tipos de servicios de forma estadística, lo que posibilitará llevar a cabo estudios más completos del comportamiento y el rendimiento de las redes a través de simulaciones, así como la generación de algoritmos predictivos que permitan adaptar los recursos de la red a las necesidades reales de la comunicación Caracterización de flujos de audio En la actualidad existen múltiples tipos de compresores de voz que se pueden clasificar en función de la forma de onda, el modo de compresión, etc. Sin embargo, el estudio se ha centrado en los codecs más extendidos, intentando elegir un conjunto representativo que permita obtener un modelo lo más completo posible. La primera parte del estudio se centra en la caracterización del tiempo entre salidas de los flujos de audio. La Tab. 1 muestra los datos correspondientes a tres de los codecs más utilizados actualmente. CODEC Media Varianza Percentil 5% Percentil 95% Percentil 99% GSM G G Tabla 1 Tiempo entre salidas

3 La caracterización de la tasa de salidas puede hacerse por medio de una distribución normal, especificando la media y la varianza. Sin embargo, una forma muy representativa de mostrar los resultados es mediante la utilización de percentiles. El percentil x % se refiere al valor por debajo del cual se encuentra un porcentaje x de tramas. Este dato sirve para dimensionar el sistema en cuanto a ancho de banda se refiere y es a su vez un indicativo de la existencia de silencios y en consecuencia, de ráfagas de datos de voz. Estos porcentajes también pueden ser utilizados para comprobar la validez de la distribución especificada (media y varianza), ya que permiten estudiar el error cometido en los cálculos. Teóricamente, las tramas de voz deberían ser periódicas, con periodos asociados fijos en función de sus tasas de funcionamiento. Sin embargo, se producen variaciones sobre esta situación ideal debido a la inexactitud de los relojes internos de los ordenadores. Este problema es más crítico en ciertos codecs, por lo que se plantea la necesidad de utilizar máquinas de alto nivel con el fin de eliminar el jitter desde un principio. Estas variaciones sobre la situación ideal son las que hacen que ciertos valores se desvíen de la media y por tanto, los valores de los percentiles cambien de tal forma que para considerar el cien por cien de las tramas introducidas en la red sea necesario considerar una varianza mucho mayor, y por tanto los datos aparezcan desvirtuados. Junto con la tasa de salidas es necesario caracterizar el tamaño de los paquetes, ya que será un aspecto esencial a la hora de realizar el dimensionado de las redes. En la Fig. 1 se muestran los datos obtenidos en esta caracterización para diferentes codecs. Es en el estudio de este parámetro donde se hace presente otro de los aspectos más relevantes extraídos de la información obtenida en la caracterización: el efecto producido cuando se activa la detección de silencio. Para entender de forma correcta los resultados obtenidos, es necesario tener en cuenta que los tamaños de trama se ven afectados por dicha técnica. Como ejemplo concreto para comprender el efecto de la detección de silencio, se ha tomado como referencia el codec GSM 6.1 [6], ya que se presenta como uno de los codecs más representativos y con mayor uso en el mercado. Cuando la transmisión se realiza sin detección de silencio, el tamaño es predecible, ya que las tramas de datos salen periódicamente independientemente del contenido que tengan. Sin embargo, cuando se activa la detección de silencio, las tramas salen únicamente al superar un determinado umbral de señal, por lo que existen intervalos en los que no se produce ninguna transmisión, con el consecuente ahorro de ancho de banda. Por tanto en este caso, puede suceder que el payload de las tramas RTP (Real Time Protocol) [7] [8] no sea constante, ya que pueden existir tramas más pequeñas correspondientes a datos que, en el instante previo a una detección de silencio, no superen el umbral establecido, lanzando tramas de menor tamaño. El número de tramas que se agrupan en el payload Payload Size Codecs G711 u law 64K GSM 6 1 G711 A law 64K MS-IMA -ADPCM MS-GSM G.729A LPC-1 G729 G726-32K Speex-Narrow 18.2K Xiph Speex-Narrow 15K Xiph Speex-Narrow 11K Xiph Speex-Narrow 8K Xiph Speex-Narrow 5.95K Xiph Speex-Narrow 18.2K Speex-Narrow 15K Speex-Narrow 11K Speex-Narrow 8K Speex-Narrow 5.95K Figura 1 Tamaño de paquetes para flujos de audio

4 depende de la aplicación utilizada que deberá elegir una solución de compromiso entre calidad y ancho de banda. Cuanto mayor sea el número de tramas agrupadas en el payload, menor será la redundancia introducida por las cabeceras de los distintos niveles, de modo que se reduce el ancho de banda necesario. Sin embargo la pérdida de paquetes penalizará más la calidad de la comunicación y se aumentará el retardo de paquetización. En el caso del codec GSM 6.1, en presencia de información se transmiten paquetes de cuatro tramas de datos con 33 bytes cada una en su payload. Sin embargo, bajo detección de silencio estos datos cambian, pudiendo transmitir paquetes con tres, dos e incluso una única trama de datos. Con todos estos datos se puede entender con mayor claridad la Fig. 2, en la que se aprecia claramente el ahorro de ancho de banda, aproximadamente del 5%, motivado por el uso de la detección de silencio. Todos estos datos obtenidos sirven para comparar las cualidades de comportamiento de los diferentes codecs y de esta manera elegir un codec u otro en función de los requisitos del momento. La capacidad y las necesidades tanto de las redes de acceso como de los servicios y usuarios que componen el sistema determinarán en gran medida el codec más adecuado Caracterización de flujos de vídeo Los estudios para la compresión de vídeo se han visto beneficiados por la aparición de aplicaciones de videotelefonía sobre las líneas telefónicas existentes, que contaban con un ancho de banda limitado. Actualmente, entre todos ellos destacan fundamentalmente H.261, H.263 y sus variantes. H.261 surgió con el objetivo de diseñar un codificador capaz de trabajar en tiempo real. Posteriormente, los trabajos continuaron y surgió un nuevo estándar, H.263, que aumenta la compresión, permitiendo la comunicación audiovisual a través de redes con menor ancho de banda, proporcionando una mejora de la calidad. Los trabajos realizados en el marco de este estudio, se han centrado en los codecs H.261 y H.263, con formatos digitales de entrada CIF (Common Intermediate Format) y QCIF (Quarter Common Intermediate Format). Los parámetros a analizar son los mismos que en el caso de la caracterización de flujos de audio, esto es, el tamaño de los paquetes y el tiempo entre salidas, salvo que en este caso, existe también variación en la carga de datos de los paquetes. Al contrario que en comunicaciones de audio, en flujos de vídeo el tamaño de los paquetes presenta ciertas diferencias, puesto que ahora el tamaño ya no es constante. Como se puede ver en la Fig. 3, el payload es variable y viene determinado por los Figura 2 Ahorro de ancho de banda con detección de silencio

5 Figura 3 Payload codificación H.261 CIF cambios en las imágenes, por lo que a mayor variación, mayor es el payload. Bajo estas circunstancias, la tasa de transmisión será más alta y extremadamente variable, con un valor medio de MTU (Maximum Transmission Unit) mayor. Por otro lado y al igual que en la caracterización de flujos de audio, las Fig. 4 y Fig. 5 muestran los valores correspondientes a la tasa de salidas para flujos de vídeo con codificación H.261 y H.263, empleando respectivamente los modos CIF y QCIF. Estas figuras muestran claramente los efectos producidos por el jitter de máquina, que al igual que en comunicaciones de audio, provoca una variación en el tiempo entre salidas. Sin embargo, en este caso esta situación se ve agravada debido a la variabilidad en el tamaño del payload de los paquetes en las comunicaciones de vídeo, ya que como ya se ha visto anteriormente puede llegar a tener valores muy diferentes. Habrá paquetes que simplemente transmitan las diferencias con paquetes anteriores y 25 2 CIF Delay (sec.) Delay (sec.) Figura 4 Tasa de transmisión en H.261 CIF y QCIF 6 CIF 5 45 QCIF Delay (sec) Delay (sec) Figura 5 Tasa de transmisión en H.263 CIF y QCIF

6 otros que envíen información de sincronización, lo que llevará asociado la aparición de diferentes picos en las representaciones. Estos resultados pueden considerarse como una aproximación al comportamiento real de los codecs. Sin embargo, la elección final deberá basarse en las necesidades y requisitos de la red y los elementos del sistema. [6] ETSI I-ETS 3 36: European digital cellular telecommunications system (Phase 1); Full rate speech; Transcoding (GSM 6.1) [7] RFC 1889, RTP: A Transport Protocol for Real-Time Applications, [8] RFC 189, RTP Profile for Audio and Video Conferences with Minimal Control, Conclusiones Las ventajas que ofrecen tanto la simulación de redes como el estudio de la provisión de calidad hacen patente la necesidad de una modelización adecuada de los flujos generados por las diferentes aplicaciones, con el fin de conocer e imitar el comportamiento real de la red. La creciente importancia de las comunicaciones multimedia en tiempo real y los escasos estudios relacionados con este tipo de aplicaciones, exigen un profundo análisis con el fin de obtener generadores de tráfico multimedia que permitan introducir en las simulaciones este nuevo tipo de flujos. De esta forma, se facilita el dimensionamiento y gestión de las redes, ya que gracias al conocimiento de su comportamiento, se podrá conseguir un importante ahorro de ancho de banda en función del codec escogido para la transmisión, las condiciones de la red o la activación de la detección de silencio. 5. Agradecimientos Los autores desean mostrar su agradecimiento al Ministerio de Industria, Turismo y Comercio, como entidad financiadora del proyecto de investigación QUAR2, cofinanciado con FEDER. El proyecto está enmarcado dentro de la iniciativa Europea CELTIC, consorcio al que los autores desean expresar también su reconocimiento. 6. Referencias [1] QUAR2 (Quality of Real Time Applications End-to-End over Heterogeneous Domains). Disponible en: fdsafdasdfasdfsfa [2] CELTIC (Cooperation for a sustained European Leadership in Telecommunications). Disponible en: [3] Iniciativa Europea EUREKA. Disponible en: [4] ITU-T Recommendation P.8, Methods for Subjective Determination of Transmission Quality, [5] ITU-T Recommendation P.8.1, Mean Opinion Score (MOS) terminology, 23.