소개: Edgio Labs 및 고급 프로젝트

우리의 중점 분야

수년에 걸쳐 인프라의 요구 사항을 연구하면서 팀은 대부분의 프로젝트를 이끄는 몇 가지 중점 영역이 있음을 발견했습니다.

첫째, 인터넷 측정에 대한 일반적인 연구와 Edgio 플랫폼이 더 넓은 인터넷과 어떻게 상호 작용하는지 이해하는 것입니다. 여기에는 다양한 제공업체 네트워크와의 관계를 이해하고, 최저 지연 시간과 최고의 안정성을 제공하기 위해 이러한 네트워크를 가장 잘 활용할 수 있는 방법을 이해하는 것이 포함됩니다. 예를 들어, 과거 프로젝트에서는 일련의 통제된 실험을 통해 애니캐스트 알림 최적화, 최선의 방법 고객 대면 경로의 일반적인 장애 지점 측정또는 BGP(Public Border Gateway Protocol) 공지를 활용하여 우리의 인프라와 우리가 의존하는 인프라에 대한 중단에 대한 조기 경고를 제공합니다.. 다른 작업에서는 애플리케이션 수준의 동작을 측정하는 방법을 보다 직접적으로 고려하여 사용자의 비디오 QoE 경험을 추정할 수 있는 방법에 대한 질문을 탐구했습니다.

또 다른 초점 영역은 인프라의 기존 시스템을 최적화하고 네트워크에서 서비스하는 수백만 건의 일일 트랜잭션의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 이해하는 것입니다. 이러한 유형의 작업은 일반적으로 네트워크의 일상적인 운영에서 성능 병목 현상을 검사할 때 발생합니다. 이러한 프로젝트는 데이터가 물리적 인프라를 통해 어떻게 흐르는지, 그리고 다양한 조건에서 최상의 성능을 제공하는 정체 제어 유형을 이해하는 데 도움이 되는 다양한 스택 구성 요소를 다룹니다. 애플리케이션 수준에서 서버 활용도 및 캐시 성능을 위한 보다 효율적인 자동 확장을 지원하도록 시스템을 최적화하기 위해 노력해 왔습니다 . 이러한 각 프로젝트에서 우리는 특히 이러한 시스템의 설계 및 검증에 대한 실험적이고 데이터 중심적인 접근 방식에 중점을 둡니다.

마지막으로 중점을 두는 영역은 네트워크 기능을 확장하여 더욱 뛰어난 성능과 안정성을 제공하는 방법을 검토하는 미래 지향적인 관점입니다. 종종 이것은 아키텍처의 일부를 재구상하거나 기존 시스템을 통합하여 더 많은 응답 시스템을 개발하는 방법을 이해하는 것을 포함합니다.

우리의 접근 방식

근본적으로, 실험실의 접근 방식은 실용적이도록 설계되었습니다. 즉, 오늘날 시스템과 인프라가 직면한 과제에 초점을 맞추고 미래에 새로운 기회를 열어주는 방식으로 문제를 해결하기 위해 노력합니다. 이 모델의 핵심은 다른 엔지니어링 팀과 직접 협력하여 각 팀이 구축하고 유지 관리하는 시스템의 구성 요소를 가장 잘 이해하는 개방형 협업 전략입니다. 이 접근 방식은 팀이 수행하는 작업을 더욱 안정적으로 유지하고 네트워크 전체에 가장 의미 있는 영향을 미칠 수 있도록 합니다.

이러한 협력은 우리 자신의 조직을 넘어 확장되며 학계의 수많은 연구자와의 협력을 포함합니다. 이러한 협력은 학생 및 학술 실험실과의 관계를 구축 할 수있는 새로운 기회를 창출하여 신선한 외부 아이디어와 접근 방식을 도입했습니다. 이러한 협력은 익은 회의 및 LACNIC과 같은 운영자 지향적 인 장소뿐만 아니라 IMC, PAM, TMA 등과 같은 학술 장소에 참여하게되었습니다.

우리 팀은 또한 종종 뛰어난 Ph.D. 인턴십을위한 학생들의 고향입니다. 과거에는 스티븐 맥퀴스틴(글래스고대학교), 란 웨이(남캘리포니아대학교), 마크 워리어(노스웨스턴대학교), 에비타 바코풀루(UC 어바인), 우사마 나시어(브라운대학교), 슈루티 롤(조지아 공과대학), 샤가예그 마르다니(UCLA), 사야크 나그(UC 리버사이드) 등이 포함되었다. 인턴들은 어캐스트 경로 측정 및 최적화 개발부터 캐시 최적화, 머신 러닝 접근 방식에 이르기까지 다양한 프로젝트를 탐구했습니다.

미래

앞으로 우리는 이러한 주제와 관련 주제에 대한 작업을 계속하기를 희망하며,이 블로그에서 진행 상황과 프로젝트 중 일부를 공유하기를 바랍니다. 이 시리즈의 다음 게시물에서, 우리는 지금까지 우리의 연구 결과, 우리가 미래에 개발할 작업을 볼 수있는, 그리고 연구의 가장 흥미로운 영역에 대한 우리의 장기적인 아이디어 중 일부를 포함하여 우리의 지속적인 작업의 일부를 발표할 것입니다.

Edgio Labs & Advanced Projects에 대해 더 자세히 알고 싶거나 위에서 설명한 주제에 대한 협업 작업을 탐색하고 싶은 연구원은 research@edg.io 으로 문의하시기 바랍니다.

우리의 간행물

Hoplets, Prathy Raman 및 Marcel Flores와 함께 기초를 쌓기, 2021, 수동적이고 능동적인 측정 컨퍼런스 (PAM)

양방향 애니캐스트/유니캐스트 프로빙(BAUP): CDN 애니캐스트 최적화 , LAN Wei, Marcel Flores, Harkeerat Bedi, John Heidemann, 2020, 트래픽 측정 및 분석(TMA)

동적 데이터 스트림 분석 및 조작을 위한 에지 아키텍처 , Orpaz Goldstein, Anant Shah, Derek Shiell, Mehrdad Arshad Rad, William Pressly, Majid Sarrafzadeh(UCLA), 2020, 에지 컴퓨팅에 관한 국제 컨퍼런스(EDGE)

콘텐츠 전송 네트워크 워크플로우를 위한 Named Data Networking for Content Delivery Network Workflows , Rama Krishna Thelagathoti, Spyridon Mastorakis, Anant Shah, Harkeerat Bedi, Susmit Shannigrahi, 2020, IEEE

지속적인 라스트 마일 혼잡 : 그렇게 드문일이 아니다 , Romain Fontugne, Anant Shah 및 Kenjiro Cho, 2020, 인터넷 측정 컨퍼런스 (IMC)

인터넷 캐싱: 글로벌 멀티 테넌트 CDN의 전망 , Marcel Flores, Harkeerat Bedi, 2019, PAM(Passive and Active Measurement Conference), Puerto Varas

야생 인터넷에서 애니캐스트 길들이기 , 스티븐 맥퀴스틴, 스리 프리얀카 업푸, 마르셀 플로레스, 2019, ACM 인터넷 측정 컨퍼런스 (IMC), 암스테르담

키 값 네트워크 캐시의 분산 로드 밸런싱 , Sikder Huq, Zubair Shafiq, Sukumar Ghosh, Amir R. Khakpour 및 Harkeerat Bedi, 2017, Proc. 분산 컴퓨팅 시스템에 관한 제37회 IEEE 국제 회의(ICDCS’17), 조지아주 애틀랜타

버퍼링으로 고통? 라이브 비디오 스트림에서 QoE 장애 감지, 아드난 아메드, 주에어 샤피크, 하키랏 베디, 아미르 카푸어, 2017, 네트워크 프로토콜에 대한 IEEE 국제 회의 (ICNP), 토론토

피어링 vs. 트랜짓: 피어링 및 트랜짓 상호 연결의 성능 비교 , Adnan Ahmed, Zubair Shafiq, Harkeerat Bedi, Amir Khakpour, 2017, IEEE International Conference on Network Protocols (ICNP), 토론토

대규모 상용 콘텐츠 전송 네트워크의 캐싱 워크로드 특성 분석 , M. Zubair Shafiq, Amir R. Khakpour 및 Alex X. Liu, 2016, Proc. 캘리포니아주 샌프란시스코, 제35회 컴퓨터 통신에 관한 IEEE 컨퍼런스(INFOCOM’16)

콘텐츠 전송 네트워크를 위한 인터넷 전송 라우팅 최적화 , Faraz Ahmed, M. Zubair Shafiq, Amir R. Khakpour 및 Alex X. Liu, 2016, Proc. 제24회 IEEE 네트워크 프로토콜 국제 회의(ICNP’16), 싱가포르

Riptide: 클라우드 시스템에서 백오피스 연결 시작 , Marcel Flores, Amir R. Khakpour, Harkeerat Bedi, 2016, Proc. 제36회 분산 컴퓨팅 시스템에 관한 IEEE 국제 회의(ICDCS’16), 일본 나라

대규모 라이브 비디오 스트리밍 이벤트의 QoE 분석 , Adnan Ahmed, Zubair Shafiq, Amir Khakpour, 2016, ACM SIGMETRICS (Extended Abstract), 프랑스