Das Team von Edgio Labs and Advanced Projects besteht aus einer Gruppe von System- und Netzwerkforschern, die neue Möglichkeiten zur Verbesserung der Leistung, Zuverlässigkeit und Fähigkeiten der Edgio Plattform erforschen. In diesem artikel geben wir einen Überblick über das Team, seine Hintergründe und einige unserer wichtigsten Schwerpunktbereiche, einschließlich einiger unserer früheren Arbeiten. Wir besprechen auch, wie wir Probleme so angehen, dass eine effektive und pragmatische Konstruktion möglich ist. In den kommenden Artikeln werden wir einen tiefen Einblick in einige unserer laufenden Arbeiten geben, aber lassen Sie uns zunächst mit einem Überblick beginnen.
Wer Wir Sind
Kyriakos Zarifis ist ein Forschungswissenschaftler, der dem Team 2019 beitrat. Kyriakos promovierte 2018 an der University of Southern California, wobei er sich hauptsächlich auf HTTP-Optimierungen für Content Delivery Networks (CDNs) konzentrierte. Seine Forschungsinteressen umfassen derzeit Internet-Messungen und die Optimierung von Webprotokollen über die Netzwerk-, Transport- und Anwendungsebene von Edgio.
Das Team leitet Marcel Flores. Marcel war ursprünglich Praktikant im Sommer 2014 und trat dem Team nach seinem PhD an der Northwestern University in Vollzeit bei, mit dem Schwerpunkt auf der Ermöglichung zusätzlicher Kommunikationskanäle in bestehenden Netzwerken und der Verbesserung der Netzwerkleistung. Bei Edgio hat er sich weiter mit Transportschichtoptimierungen, Strategien für das Datenverkehrsmanagement und Cacheoptimierungen befasst.
Anant Shah, Principal Architect, ist ein häufiger Mitarbeiter des Teams und seiner Projekte. Anants Forschungsinteressen umfassen groß angelegte Internet-Messungen, Routing-Analysen und Datenverkehrsoptimierungen. Sein derzeitiger Schwerpunkt liegt auf der Optimierung und Skalierung von Backend-API-Services und der automatisierten Bereitstellungsanalyse. Anant promovierte 2018 an der Colorado State University.
Unsere Schwerpunkte
Im Laufe der Jahre hat das Team bei der Untersuchung der Anforderungen der Infrastruktur festgestellt, dass es einige Schwerpunktbereiche gibt, die den Großteil unserer Projekte bestimmen.
Die erste davon ist die allgemeine Studie zur Messung des Internets und zum Verständnis der Interaktion der Edgio-Plattform mit dem Internet im weiteren Sinne. Dazu gehört auch, die Beziehungen zu verschiedenen Anbieternetzwerken zu verstehen und zu verstehen, wie diese am besten genutzt werden können, um die geringste Latenz und höchste Zuverlässigkeit zu bieten. In früheren Projekten wurde beispielsweise untersucht, wie es geht Optimieren Sie Anycast-Ankündigungen durch eine Reihe kontrollierter Experimente, Wie man am besten funktioniert Messen Sie häufige Fehlerpunkte in unseren kundenorientierten Routen, Oder wie Sie die Vorteile von BGP-Ankündigungen (Public Border Gateway Protocol) für nutzen können Frühzeitige Warnung vor Störungen unserer Infrastruktur und der Infrastruktur, auf die wir angewiesen sind. In anderen Arbeiten wurde direkt darüber nachgedacht, wie Verhaltensweisen auf Anwendungsebene gemessen werden können, und es wurden Fragen untersucht, wie wir die QoE-Erfahrung von Benutzern schätzen können.
Ein weiterer Schwerpunkt lag auf der Notwendigkeit, vorhandene Systeme in der Infrastruktur zu optimieren, um zu verstehen, wie wir die Leistung von Millionen täglicher Transaktionen, die über das Netzwerk abgewickelt werden, verbessern können. Diese Art von Arbeiten ergibt sich im Allgemeinen aus der Untersuchung von Leistungsengpässen im täglichen Betrieb des Netzes. Diese Projekte decken eine Reihe von Stack-Komponenten ab: Sie helfen zu verstehen, wie Daten durch unsere physische Infrastruktur fließen und welche Arten von Engpasskontrolle unter unterschiedlichen Bedingungen die beste Leistung bieten. Auf Anwendungsebene haben wir daran gearbeitet, Systeme zu optimieren, um eine effizientere automatische Skalierung für Serverauslastung und Cache-Leistungzu ermöglichen. In jedem dieser Projekte konzentrieren wir uns besonders auf einen experimentellen und datengesteuerten Ansatz für die Konstruktion und Überprüfung solcher Systeme.
Unser letzter Schwerpunkt ist eine zukunftsorientierte Perspektive, in der untersucht wird, wie die Fähigkeiten des Netzwerks erweitert werden können, um noch mehr Leistung und Zuverlässigkeit zu bieten. Häufig geht es darum, Teile unserer Architektur neu zu konzipieren oder zu verstehen, wie wir unsere bestehenden Systeme zusammenführen können, um mehr Reaktionssysteme zu entwickeln.
Unser Ansatz
Grundsätzlich ist der Ansatz des Labors pragmatisch gestaltet: Er konzentriert sich auf die Herausforderungen, denen sich die Systeme und die Infrastruktur heute gegenübersehen, aber arbeitet daran, diese auf eine Weise zu lösen, die in der Zukunft neue Chancen eröffnet. Der Schlüssel zu diesem Modell ist eine offene Collaboration-Strategie, bei der wir direkt mit anderen Engineering-Teams zusammenarbeiten, um die Komponenten des Systems, die sie erstellen und warten, besser zu verstehen. Dieser Ansatz hält die Arbeit des Teams weiter fest und ist in der Lage, die bedeutendsten Auswirkungen auf das Netzwerk als Ganzes zu erzielen.
Diese Kooperationen gehen über unsere eigene Organisation hinaus und umfassen die Zusammenarbeit mit zahlreichen Wissenschaftlern aus dem akademischen Bereich. Diese Zusammenarbeit hat neue Möglichkeiten geschaffen, Beziehungen zu Studenten und akademischen Labors aufzubauen und neue Ideen und Ansätze von außen einzubringen. Solche Kooperationen haben zur Teilnahme an betreiberorientierten Veranstaltungsorten wie dem RIPE Meetings und dem LACNIC sowie an akademischen Einrichtungen wie IMC, PAM, TMA und anderen geführt.
Unser Team ist auch häufig Heimat von herausragenden Doktoranden für Praktika. In der Vergangenheit waren darunter Stephen McQuistin (University of Glasgow), Lan Wei (University of Southern California), Marc Warrior (Northwestern University), Evita Bakopoulou (UC Irvine), Usama Naseer (Brown University), Shruti Lall (Georgia Institute of Technology), Shaghayegh Mardani (UCLA) und Sayak Nag (UC Riverside). Unsere Praktikanten haben Projekte untersucht, die von der Entwicklung von Anycast-Routenmessungen und -Optimierungen über Cache-Optimierungen bis hin zu maschinellem Lernen reichen.
Die Zukunft
Mit Blick auf die Zukunft hoffen wir, unsere Arbeit an diesen und verwandten Themen fortzusetzen und darüber hinaus einige der Fortschritte und Projekte, an denen wir in diesem Blog arbeiten, mitteilen zu können. In den kommenden Beiträgen aus dieser Serie werden wir einige unserer laufenden Arbeiten vorstellen, einschließlich unserer bisherigen Ergebnisse, wo wir sehen, dass sich diese Arbeit in der Zukunft entwickelt, und einige unserer langfristigen Ideen zu den interessantesten Studienbereichen.
Forscher, die mehr über Edgio Labs & Advanced Projects erfahren möchten oder an gemeinsamen Arbeiten zu einem der oben beschriebenen Themen interessiert sind, wenden sich bitte an das Team unter research@edg.io.
Unsere Veröffentlichungen
Building Out the Basics with Hoplets, Prathy Raman und Marcel Flores, 2021, Passive and Active Measurement Conference (PAM)
Bidirektionale Anycast/Unicast Probing (BAUP): Optimizing CDN Anycast, LAN Wei, Marcel Flores, Harkeerat Bedi, John Heidemann, 2020, Traffic Measurement and Analysis (TMA)
Edge Architecture for Dynamic Data Stream Analysis and Manipulation, Orpaz Goldstein, Anant Shah, Derek Shiell, Mehrdad Arshad Rad, William Pressly, Majid Sarrafzadeh (UCLA), 2020, International Conference on Edge Computing (EDGE)
Named Data Networking for Content Delivery Network Workflows, Rama Krishna Thelagathoti, Spyridon Mastorakis, Anant Shah, Harkeerat Bedi, Susmit Shannigrahi, 2020, IEEE CloutNet 2020
Anhaltende Last-Mile-Engpässe: Not so Uncommon, Romain Fontugne, Anant Shah und Kenjiro Cho, 2020, Internet Measurement Conference (IMC)
Caching the Internet: A View from a Global Multi-Tenant CDN, Marcel Flores, Harkeerat Bedi, 2019, Passive and Active Measurement Conference (PAM), Puerto Varas
Taming Anycast in the Wild Internet, Stephen McQuistin, Sree Priyanka Uppu, Marcel Flores, 2019, ACM Internet Measurement Conference (IMC), Amsterdam
Distributed Load Balancing in Key-Value Networked Caches, Sikder Huq, Zubair Shafiq, Sukumar Ghosh, Amir R. Khakpour und Harkeerat Bedi, 2017, Proc. Der 37. Internationalen IEEE-Konferenz über verteilte Computersysteme (ICDCS’17), Atlanta, GA
Leiden Sie unter Pufferung? Erkennen von QoE-Beeinträchtigungen in Live-Video-Streams, Adnan Ahmed, Zubair Shafiq, Harkeerat Bedi, Amir Khakpour, 2017, IEEE International Conference on Network Protocols (ICNP), Toronto
Peering vs. Transit: Performance Comparison of Peering and Transit Interconnects, Adnan Ahmed, Zubair Shafiq, Harkeerat Bedi, Amir Khakpour, 2017, IEEE International Conference on Network Protocols (ICNP), Toronto
Charakterizing Caching Workload of a Large Commercial Content Delivery Network, M. Zubair Shafiq, Amir R. Khakpour und Alex X. Liu, 2016, Proc. Der 35. Jährlichen IEEE-Konferenz für Computerkommunikation (INFOCOM’16), San Francisco, CA
Optimizing Internet Transit Routing for Content Delivery Networks, Faraz Ahmed, M. Zubair Shafiq, Amir R. Khakpour und Alex X. Liu, 2016, Proc. Der 24. Internationalen Konferenz der IEEE über Netzwerkprotokolle (ICNP’16), Singapur
Riptide: Starthilfe für Back-Office Connections in Cloud Systems, Marcel Flores, Amir R. Khakpour, und Harkeerat Bedi, 2016, Proc. Der 36. Internationalen IEEE-Konferenz über verteilte Computersysteme (ICDCS’16), Nara, Japan
QoE Analysis of a Large-Scale Live Video Streaming Event, Adnan Ahmed, Zubair Shafiq, Amir Khakpour, 2016, ACM SIGMETRICS (Extended Abstract), Frankreich
