L’équipe Edgio Labs and Advanced Projects est un groupe de chercheurs en systèmes et réseaux qui explorent de nouvelles façons d’améliorer les performances, la fiabilité et les capacités de la plateforme Edgio. Dans cet article, nous donnerons un aperçu de l’équipe, de ses antécédents et de certains de nos principaux domaines d’intérêt, y compris certains de nos travaux passés. Nous discuterons également de la façon dont nous abordons les problèmes de manière à permettre une conception efficace et pragmatique. Dans les prochains articles, nous vous proposerons une plongée en profondeur dans certains de nos travaux en cours, mais, pour l’instant, commençons les choses par un aperçu.
Qui nous sommes
Kyriakos Zarifis est chercheur scientifique qui a rejoint l’équipe en 2019. Kyriakos a obtenu son doctorat de l’Université de Californie du Sud en 2018, au cours duquel il s’est principalement concentré sur les optimisations HTTP pour les réseaux de diffusion de contenu (CDN). Actuellement, ses intérêts de recherche incluent les mesures Internet et l’optimisation des protocoles Web à travers le réseau Edgio, le transport et la couche application.
Marcel Flores dirige l’équipe. Marcel était initialement stagiaire à l’été 2014 et s’est joint à l’équipe à temps plein après avoir terminé son doctorat à l’Université Northwestern, avec un accent sur l’activation de canaux de communication supplémentaires dans les réseaux existants et l’amélioration des performances des réseaux. Chez Edgio, il a exploré plus avant les optimisations de la couche transport, les stratégies de gestion du trafic à grande échelle et les optimisations de cache.
Anant Shah, architecte principal, contribue fréquemment à l’équipe et à ses projets. Les intérêts de recherche d’Anant comprennent les mesures Internet à grande échelle, l’analyse de routage et les optimisations de trafic. Il se concentre actuellement sur l’optimisation et la mise à l’échelle des services d’API back-end et sur l’analyse automatisée du déploiement. Anant a obtenu son doctorat de l’Université d’État du Colorado en 2018.
Nos domaines d’intérêt
Au fil des ans, en étudiant les besoins de l’infrastructure, l’équipe a constaté que quelques domaines d’intérêt sont à l’origine de la majorité de nos projets.
Tout d’abord, il y a l’étude générale de la mesure d’Internet et de la compréhension de la façon dont la plate-forme Edgio interagit avec l’Internet au sens large. Cela inclut la compréhension des relations avec les différents réseaux de fournisseurs et la manière dont ils peuvent être utilisés au mieux pour offrir la latence la plus faible et la plus haute fiabilité. Par exemple, des projets antérieurs ont exploré la façon de le faire optimisez les annonces anycast grâce à une séquence d’expériences contrôlées, comment faire le meilleur mesurez les points communs de défaillance dans nos routes orientées client, Ou comment tirer parti des annonces du protocole BGP (public Border Gateway Protocol) à offrir un avertissement précoce en cas de perturbations de notre infrastructure et de celle dont nous dépendons. D’autres travaux ont plus directement examiné la façon de mesurer les comportements au niveau des applications, explorant des questions sur la façon dont nous pouvons estimer l’expérience vidéo QoE des utilisateurs.
Un autre domaine d’intérêt a été la nécessité d’optimiser les systèmes existants sur l’infrastructure, de comprendre comment nous pouvons améliorer les performances des millions de transactions quotidiennes desservies par le réseau. Ce type de travail découle généralement de l’examen des goulets d’étranglement de performance dans les opérations quotidiennes du réseau. Ces projets couvrent un certain nombre de composants de pile : aider à comprendre comment les données circulent dans notre infrastructure physique, et quels types de contrôle de congestion fournissent les meilleures performances dans différentes conditions. Au niveau des applications, nous avons travaillé pour optimiser les systèmes afin de permettre une mise à l’échelle automatique plus efficace pour l’utilisation des serveurs et les performances du cache . Dans chacun de ces projets, nous nous concentrons particulièrement sur une approche expérimentale et axée sur les données pour la conception et la vérification de tels systèmes.
Notre dernier domaine d’intérêt est une vision prospective, examinant comment les capacités du réseau peuvent être étendues pour offrir encore plus de performances et de fiabilité. Cela implique souvent de réimaginer des parties de notre architecture ou de comprendre comment nous pouvons rassembler nos systèmes existants pour développer davantage de systèmes de réponse.
Notre approche
Fondamentalement, l’approche du laboratoire est conçue pour être pragmatique : se concentrer sur les défis auxquels sont confrontés les systèmes et l’infrastructure aujourd’hui, mais travailler à les résoudre de manière à ouvrir de nouvelles opportunités à l’avenir. La clé de ce modèle est une stratégie de collaboration ouverte dans laquelle nous travaillons directement avec d’autres équipes d’ingénierie pour mieux comprendre les composants du système qu’elles construisent et entretiennent chacune. Cette approche maintient le travail de l’équipe ancré et capable de produire les impacts les plus significatifs sur le réseau dans son ensemble.
Ces collaborations vont au-delà de notre propre organisation et comprennent le travail avec de nombreux chercheurs du milieu universitaire. Ces collaborations ont créé de nouvelles opportunités pour établir des relations avec les étudiants et les laboratoires universitaires, apportant des idées et des approches extérieures fraîches. De telles collaborations ont abouti à la participation dans des lieux orientés opérateurs tels que les réunions RIPE et LACNIC, ainsi que dans des lieux académiques tels que IMC, PAM, TMA et autres.
Notre équipe accueille également fréquemment des doctorants exceptionnels pour des stages. Dans le passé, Stephen McQuistin (Université de Glasgow), LAN Wei (Université de Californie du Sud), Marc Warrior (Université Northwestern), Evita Bakopoulou (UC Irvine), Usama Naseer (Université Brown), Shruti Lall (Georgia Institute of Technology), Shaghayegh Mardani (UCLA) et Sayak Nag (UC Riverside). Nos stagiaires ont exploré des projets allant du développement de mesures et d’optimisations d’itinéraires anycast aux optimisations de cache, en passant par des approches d’apprentissage automatique.
L’avenir
Nous espérons poursuivre notre travail sur ces sujets et sur des sujets connexes, et nous espérons partager certains des progrès et des projets sur lesquels nous travaillons ici dans ce blog. Dans les prochains articles de cette série, nous présenterons certains de nos travaux en cours, y compris nos conclusions jusqu’à présent, où nous verrons ce travail se développer à l’avenir, et certaines de nos idées à long terme sur les domaines d’étude les plus intéressants.
Pour les chercheurs intéressés à en savoir plus sur Edgio Labs & Advanced Projects, ou intéressés à explorer des travaux collaboratifs sur l’un des sujets décrits ci-dessus, veuillez contacter l’équipe à research@edg.io.
Nos publications
Building out the Basics with Hoplets, Prathy Raman et Marcel Flores, 2021, passive and Active Measurement Conference (PAM)
Bidirectionnel Anycast/Unicast Probing (BAUP) : optimisation de 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)
Réseau de données nommé pour les flux de travail de réseau de diffusion de contenu , Rama Krishna Thelagathoti, Spyridon Mastorakis, Anant Shah, Harkeerat Bedi, Susmit Shannigrahi, 2020, IEEE CloutNet 2020
Persistent last-mile congestion : Not So Uncommon, Romain Fontugne, Anant Shah et 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 et Harkeerat Bedi, 2017, Proc. De la 37e Conférence internationale de l’IEEE sur les systèmes informatiques distribués (ICDCS’17), Atlanta, GA
Vous souffrez de tamponnage ? Détection des altérations de la qualité de service dans les flux vidéo en direct, 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 interconnections, Adnan Ahmed, Zubair Shafiq, Harkeerat Bedi, Amir Khakpour, 2017, IEEE International Conference on Network Protocols (ICNP), Toronto
Characterizing Caching Workload of a large commercial Content Delivery Network, M. Zubair Shafiq, Amir R. Khakpour et Alex X. Liu, 2016, Proc. De la 35e Conférence annuelle de l’IEEE sur les communications informatiques (INFOCOM’16), San Francisco, CA
Optimizing Internet transit Routing for Content Delivery Networks, Faraz Ahmed, M. Zubair Shafiq, Amir R. Khakpour, et Alex X. Liu, 2016, Proc. De la 24ème Conférence internationale de l’IEEE sur les protocoles de réseau (ICNP’16), Singapour, Singapour
Riptide : Jump-Starting Back-Office Connections in Cloud Systems, Marcel Flores, Amir R. Khakpour et Harkeerat Bedi, 2016, Proc. De la 36e Conférence internationale de l’IEEE sur les systèmes informatiques distribués (ICDCS’16), Nara, Japon
Analyse QoE d’un événement de streaming vidéo en direct à grande échelle , Adnan Ahmed, Zubair Shafiq, Amir Khakpour, 2016, ACM SIGMETRICS (Extended Abstract), France
