https://doi.org/10.37815/rte.v37n1.1308

Artículos originales

Evaluación de un algoritmo de control para video
adaptativo empleando enrutamiento tradicional y SDN

Evaluation of an Adaptive Video Control Algorithm using Traditional
Routing and SDN

Marlon
Gomezcoello Rodríguez1 https://orcid.org/0009-0009-5118-2397,

Justin
Picón Barros1  https://orcid.org/0009-0008-6319-4750, Santiago González Martínez1 https://orcid.org/0000-0001-6604-889X

1Universidad de Cuenca, Departamento de
Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones, Cuenca, Ecuador

[email-masked],
[email-masked],
[email-masked]

Enviado:       2025/04/11

Aceptado:       2025/05/15

Publicado:
2025/06/30

Resumen

Sumario: Introducción, Materiales y Métodos, Resultados y Discusión, Conclusiones.

Como citar: Gomezcoello, M., Picón, J. & González, S. (2025). Evaluación
de un algoritmo de control para video adaptativo empleando enrutamiento
tradicional y SDN. Revista Tecnológica - Espol, 37(1), 264-284.

https://rte.espol.edu.ec/index.php/tecnologica/article/view/1308

Actualmente, según el Cisco
Annual Internet Report, entre el 80% y el 85% del tráfico de datos en Internet
es generado por contenido en video. Esto hace imperativo desarrollar métodos o
algoritmos que permitan una transmisión eficiente de contenido multimedia a
través de la red. En este contexto, el presente artículo propone un algoritmo
optimizado para el control de tráfico de video en un entorno SDN, con el
objetivo de permitir una transmisión adaptativa en tiempo real. La metodología
incluyó la transmisión de un video codificado a un bitrate mínimo;
posteriormente, se midió el ancho de banda de la red a partir de los cuales se
ajustó la tasa de codificación y la calidad del video; y, finalmente, el
contenido se reprodujo en el lado del cliente. Los resultados obtenidos
mediante el algoritmo de control se compararon con los generados por protocolos
de enrutamiento comunes como Routing Information Protocol (RIP) y Open
Shortest Path First (OSPF). El uso del algoritmo de control dio como
resultado un retardo del 18.1% menor que RIP y del 94.8% menor que OSPF, con
tráfico de fondo se obtuvo que SDN tiene un retardo del 27.23% menor que RIP y
del 54.1% menor que OSPF. La principal contribución del trabajo es, mediante la
implementación de un testbed, realizar el análisis del mecanismo que
mejore la calidad de servicio y experiencia (QoS y QoE) que optimice la
transmisión de video en tiempo real mediante la selección de la mejor ruta y/o
el ajuste dinámico del bitrate del video según las condiciones de la red.

Palabras
clave: streaming,
adaptable, rip, ospf, redes definidas por software.

Abstract

Currently, according to the Cisco
Annual Internet Report, between 80% and 85% of internet data traffic is
generated by video content, making it imperative to develop methods or
algorithms that enable the efficient transmission of multimedia content over the
network. In this context, this article proposes an optimized algorithm for
video traffic control in an SDN environment, allowing for adaptive real-time
transmission. The methodology consists of the following stages: first, the
video is transmitted at a minimum encoded bitrate; then, the available network
bandwidth is measured, based on which the encoding rate and video quality are
adjusted; and finally, the video is played on the client side. The results
obtained using the control algorithm were compared with those obtained using
common routing protocols such as RIP (Routing Information Protocol) and OSPF
(Open Shortest Path First). The use of the control algorithm resulted in an
18.1% lower delay compared to RIP and a 94.8% lower delay compared to OSPF. Under
background traffic conditions, SDN demonstrated a 27.23% lower delay than RIP
and a 54.1% lower delay than OSPF. The main contribution of this work is,
through the implementation of a testbed, the analysis of a mechanism that
improves quality of service (QoS) and quality of experience (QoE) by optimizing
real-time video transmission through the selection of the best route and/or the
dynamic adjustment of video bitrate according to network conditions.

Keywords: Streaming, adaptable, rip, ospf,
software-defined networks.

Introducción

Las Redes Definidas por Software (SDN)
representan un paradigma innovador en el campo de las redes informáticas, en el
cual los administradores emplean herramientas de software para gestionar sus infraestructuras
de red. La SDN optimiza la capacidad de administración al enfocarse en un
controlador lógicamente centralizado que proporciona interfaces de
configuración de alto nivel y abstracciones de red (Bonaventure et al. 2017).

En el contexto de los proveedores de
servicios de Internet (ISP) y las redes empresariales actuales, las redes SDN
desempeñan un papel crucial. Esto se debe a que las demandas y requisitos de
las redes de los ISP están en constante evolución debido al creciente consumo
de contenido multimedia.

Un estudio de Sandvine revela que en 2022
el 65% del tráfico de Internet fue generado por el consumo de video, un aumento
del 24% respecto al año anterior (Sam, 2023). Estos datos evidencian el papel
crucial del video en las redes, destacando la necesidad de optimizar su
gestión. Esto podría lograrse mediante sistemas de control que mejoren la
entrega de contenido, ya sea, ajustando la calidad del video según el ancho de
banda disponible.

A continuación, se discuten los principales
trabajos relacionados disponibles en la literatura sobre el tema. En Makolkina
et al. (2017), los autores destacan la importancia de explorar nuevas formas de
entregar contenido de video a los usuarios, particularmente mediante redes
definidas por software (SDN). En su estudio, implementaron una infraestructura
de IPTV sobre SDN para evaluar el impacto de esta tecnología en la calidad de
transmisión de video. La topología de prueba consistió en tres switches OpenFlow
conectados en anillo. Se analizó el retardo de paquetes en una red con SDN y en
una red tradicional sin controlador SDN. Los resultados muestran un retardo
promedio de 1.8 ms en la red SDN frente a 11.2 ms en la red tradicional, lo que
sugiere que la arquitectura SDN es una opción eficaz para la distribución de
contenido multimedia.

Para ajustar el tráfico de video según la
congestión de la red y reducir los tiempos de carga, se emplea el método
descrito en Lin (2015), que prioriza las necesidades de los usuarios. A cada
usuario se le asigna una prioridad en función de sus requerimientos de calidad
de video: por ejemplo, los usuarios que solicitan video en alta definición
reciben mayor prioridad que aquellos que solicitan baja definición. El sistema
utiliza un algoritmo de enrutamiento multitrayectoria que considera tanto las
prioridades de los usuarios como la carga de la red para seleccionar las rutas
óptimas para cada flujo de video, además, incorpora un mecanismo de control de
congestión que, al detectar saturación, reduce el ancho de banda de los flujos
de menor prioridad. Los experimentos muestran que los clientes de mayor
prioridad cuentan con una tasa de datos garantizada de 1.5 Mbps, mientras que
los de menor prioridad reciben 1 Mbps.

En Jiawei et al. (2018), se propone un
algoritmo de enrutamiento multipath dinámico y adaptativo para redes definidas
por software (SDN), que considera la pérdida de paquetes, el retardo y el ancho
de banda como restricciones. Este algoritmo, llamado Dynamic and Adaptive
Multi-path Routing (DAMR), emplea la información de estado global del
controlador SDN para calcular rutas óptimas, distribuyendo el tráfico a través
de múltiples caminos y mejorando así el rendimiento de la red, además, minimiza
el impacto de fallas al redirigir rápidamente el tráfico a rutas alternativas.
En simulaciones de redes SDN a gran escala, DAMR mostró solo un 10% de pérdida
de paquetes frente al 60% del enrutamiento de un solo camino, y un retardo de
0.05 ms frente a 0.4 ms.

En Banchuen et al. (2018) se destaca la
relevancia de la videoconferencia en telecomunicaciones y la necesidad de
asegurar una alta calidad de servicio. Para optimizar el rendimiento sin
modificar la aplicación cliente, se propone el uso de redes SDN, implementando
la técnica de par de paquetes para evaluar el ancho de banda y el retardo entre
clientes. Esto permite al controlador SDN elegir la mejor ruta, basándose en la
topología, puertas de enlace, direcciones de host, latencia y ancho de banda
disponible. En las pruebas, la red SDN mostró una latencia de 100 ms,
significativamente menor que los 230 ms obtenidos en una red tradicional.

La construcción de árboles de multidifusión
es una técnica común en redes tradicionales para implementar multicast. En Sheu
et al. (2015), los autores proponen el algoritmo Maximum Bandwidth
Utilization Algorithms with Shortest Path (MBUA-SP) para transmitir video
en entornos SDN. Este algoritmo tiene como objetivo optimizar el ancho de banda
máximo disponible entre el origen y cada cliente a lo largo de la ruta con
menor latencia, maximizando el rendimiento del enlace servidor-cliente antes de
enfrentar problemas de throughput. Los resultados experimentales muestran que
el algoritmo reduce la tasa de rechazo en un 20% en comparación con el
algoritmo de multicast Shortest-path tree (SPT) y aumenta la utilización
del enlace en un 80%, es decir, el porcentaje de ancho de banda consumido
respecto al total disponible en la red.

Khan (2023) propone el uso de un algoritmo
centrado en el usuario, priorizando el contenido que más consume, además, si el
usuario prefiere calidades de video altas, el algoritmo entrega dicha calidad,
siempre y cuando el ancho de banda lo permita, para lo cual se realiza una
medición.

En Abar et al. (2021), los autores aplican
el método DASH en SDN para monitorear la calidad del video entregado al
usuario, estructurando el enfoque en varias fases: una asignación inicial
equitativa del bitrate, seguida de la mejora de la calidad visual
mediante un algoritmo específico. El controlador SDN gestiona la red, mientras
un modelo de procesos de Poisson y técnicas de machine learning
optimizan la tasa de bits, incluyendo la selección de bitrate, cuadros
por segundo y resolución del video. Simulaciones realizadas en Weka, usando
Random Forest, AdaBoost y Stacking, mostraron que el método Stacking supera a
Random Forest, logrando una métrica de recuperación de 0.95 frente a 0.92, por
lo que es el más efectivo para predecir recursos óptimos según el
comportamiento del usuario.

En Yamansavascilar et al. (2020), los
autores proponen un plano de datos tolerante a fallos denominado DPQoAP (Protection
with Quality of Alternative Paths), que considera tanto los fallos de red
como la calidad de las rutas alternativas. Para su implementación, se utilizan
módulos de detección de congestión basados en DASH, que identifican la mejor
ruta alternativa en función de la latencia. Este método establece una ruta
primaria y dos de respaldo. Cuando la segunda ruta se satura, el módulo DPQoAP
ajusta automáticamente la tercera como secundaria debido a su menor latencia.
En caso de fallo en la ruta primaria, ya se ha evaluado la calidad de las rutas
alternativas, garantizando una comunicación continua con calidad aceptable.
Para validar este enfoque, se comparó con la "protección estática de
enlace", donde el controlador busca una nueva ruta ante una falla. En una
simulación de fallo en el enlace servidor-cliente, el método propuesto mantuvo
el throughput cerca de 1000 paquetes/segundo, en contraste con una caída
a 250 paquetes/segundo con la protección estática.

El estudio en Sayit et al. (2019) presenta
una arquitectura altamente escalable para diferenciar servicios de red en el
contexto de DASH sobre SDN. Esta arquitectura incluye dos componentes clave:
módulos de control en el controlador SDN y un marco de optimización para
establecer rutas de transmisión hacia los clientes DASH. En la capa de control,
el controlador gestiona la red, definiendo rutas de flujo entre clientes y
servidor y enviando estas reglas a los conmutadores. Una vez establecidas, las
rutas se actualizan y envían a los conmutadores, permitiendo el enrutamiento
dinámico de los paquetes. Los experimentos mostraron un aumento de hasta un 83%
en la tasa de bits promedio y una reducción del 39% en la variación de calidad
de video, en comparación con el enfoque de rutas más cortas.

En Abuteir et al. (2016) se describe una
nueva técnica para mejorar la entrega de video de alta calidad en redes
inalámbricas con múltiples clientes denominado Wireless Network Assisted
Video Streaming (WNAVS), basado en Redes Definidas por Software (SDN).
WNAVS realiza un modelado dinámico del tráfico y asigna ancho de banda en
tiempo real a los clientes. En comparación con el método tradicional Dynamic
Adaptive Streaming over HTTP (DASH), los experimentos demostraron que WNAVS
logró una tasa de transmisión de 1000 Kbps para 8 clientes simultáneos,
mientras que DASH solo alcanzó 500 Kbps.

En Storck et al. (2020) se implementa el
protocolo de Transmisión Adaptativa Dinámica sobre HTTP (DASH, por sus siglas
en inglés) en un servidor V2X, el gNodeB recibe las solicitudes de video
enviadas por los vehículos a la vez que mide las condiciones de la red, para de
esa manera entregar la mejor calidad de video de acuerdo con el ancho de banda
disponible.

En la propuesta expuesta en Dac et al.
(2021), el video a transmitir se divide en varios segmentos y cada segmento es
codificado a diferente tasa, es decir, cada segmento tiene diferente calidad,
los segmentos se almacenan en el lado del cliente en el búfer. Si este se
mantiene lleno, indica que hay un buen ancho de banda, lo que permite descargar
el segmento de mejor calidad; en cambio, si el búfer no permanece lleno,
significa que el ancho de banda ha disminuido, y se opta por descargar
segmentos de menor calidad.

La mayoría de los reproductores utilizan
algoritmos de tasa de bits adaptativa para elegir dinámicamente la tasa de bits
para cada fragmento según la capacidad percibida de la red, lo que mejora la
calidad de escenas dinámicas, pero ocupa mayor codificación de la necesaria
para escenas estáticas, por lo que, en Li et al. (2023) se propone un algoritmo
de tasa de bits adaptativa donde se seleccione una mayor tasa de codificación
únicamente para fragmentos dinámicos.

A modo de resumen, en la metodología usada
en los trabajos previos se elaboró una tabla que indica si cada trabajo fue
implementado mediante simulación o con equipamiento físico. Los trabajos se
presentan en el mismo orden que fueron expuestos.

Tabla 1

Metodología usada en los trabajos
previos

TRABAJOS RELACIONADOS

SIMULACION

EQUIPAMIENTO

Quality of experience estimation for video service
delivery based on sdn core network Makolkina et al. (2017)

x

Research on video traffic control technology based
on sdn Lin (2015)

x

Dynamic and
adaptive multi-path routing algorithm based on software-defined network
Jiawei et al. (2018)

x

An sdn
framework for video conference in inter-domain network Banchuen et al. (2018)

x

x

Efficient multicast algorithms for scalable video
coding in software-defined networking Sheu et al. (2015)

x

User-centric algorithms: Sculpting the future of
adaptive video streaming Khan (2023)

x

Chapter five -
user behavior-ensemble learning based improving qoe fairness in http adaptive
streaming over sdn approach Abar et al. (2021)

x

Fault
tolerance in sdn data plane considering network and application based metrics Yamansavascilar et al. (2020)

x

A scalable
network layer service differentiation architecture for dash over sdn Sayit et al. (2019)

x

An sdn approach to adaptive video streaming in
wireless home network Abuteir et al. (2016)

x

A performance analysis of adaptive streaming
algorithms in 5g vehicular communications in urban scenarios Storck et al.
(2020)

x

Qoe-aware video adaptive streaming over http Dac et
al. (2021)

x

An apprenticeship learning approach for adaptive
video streaming based on chunk quality and user preference    Li et al. (2023)

x

En tal contexto, a partir del análisis de
los estudios previos, en el presente trabajo se propone el desarrollo e
implementación de un algoritmo de control para la transmisión de video
adaptativo en redes SDN, diseñado específicamente para entornos de redes de
comunicaciones multimedia. Para evaluar la solución propuesta se implementó un testbed
el cual consiste en un conjunto de cinco Raspberry Pi para emular una red SDN y
comparar su rendimiento frente a esquemas de enrutamiento tradicional, en
concreto Routing Information Protocol (RIP) y Open Shortest Path
First (OSPF). La implementación física de un banco de pruebas se debe a la
necesidad de experimentar y analizar los resultados obtenidos en un medio que
se asemeje a una red de uso real, ya que, la mayoría de los trabajos previos se
centran en simulaciones y no en un banco de pruebas físico.

Materiales y Métodos

Para ilustrar mejor la metodología de la
lógica de control se ha desarrollado un diagrama de flujo que se ilustra en la Figura 1. Como
se observa en dicha figura, en la interfaz gráfica, se debe ingresar la
dirección IP del cliente y seleccionar la categoría del video a transmitir.
Inicialmente, el sistema transmite a una tasa de 70 Kbps debido a la falta de
conocimiento sobre el ancho de banda disponible entre el servidor y el cliente,
dicho valor ha sido seleccionado debido a que, al realizar varios experimentos
se observó que 70 Kbps es un valor de codificación en el que se puede obtener
una calidad de imagen aceptable sin necesidad de usar mucho ancho de banda, a
menores valores la calidad se degradaba mucho por lo que no era pertinente
transmitir a dicha calidad. Durante esta transmisión, se mide el ancho de banda
y, una vez obtenido, se ajusta la tasa de codificación. Si no se puede medir el
ancho de banda, se mantiene la tasa actual y se intenta una nueva medición,
asegurando así un control sobre la calidad del video sin exceder la capacidad
de la red.

Figura 1

Diagrama de flujo del sistema de control
de video

A continuación, se presenta un pseudocódigo
para representar el mecanismo que hemos propuesto para la aplicación de nuestro
mecanismo de control:

Inicializar programa

Ingresar IP del cliente

Seleccionar la categoría de video

Transmitir a una tasa = 70 Kbps y medir ancho de
banda

Si ancho de banda bajo

Transmitir a
70 Kbps

Medir ancho de banda

Si ancho de banda medio

Transmitir a
tasa de codificación media según categoría

Medir ancho de banda

Si ancho de banda alto

Transmitir a
tasa de codificación alta según categoría

Medir ancho de banda

Si ancho de banda muy alto

Transmitir a
tasa de codificación muy alta según categoría

Medir ancho de banda

Fin si

Finalizar transmisión

Finalizar programa

Metodología

Una vez expuesta la metodología del sistema
de control, es fundamental detallar las herramientas y procesos necesarios para
su correcta implementación. Este proceso y las herramientas utilizadas se
describen detalladamente en la Figura 2.

En la subsección de selección y
caracterización del tráfico multimedia se describen los criterios definidos
para escoger las distintas categorías de video que se va a utilizar, así como
los criterios para establecer las tasas de codificación. En la subsección de
ajuste de la codificación se presenta el uso de la desviación estándar para la
correcta selección de las tolerancias de las tasas de codificación para las distintas
categorías.

Luego, en la subsección de topología, se
presenta la topología utilizada. En la subsección de preparación del sistema de
control de video adaptativo se detalla cómo se implementó el sistema de control
de video adaptativo, el mismo que ajusta la calidad del video al tener
conocimiento del ancho de banda del enlace con el cliente. Finalmente, en la
sección de Resultados y Discusión, se exponen los distintos experimentos que se
realizaron.

Todos los comandos, códigos y scripts
han sido liberados para su uso académico o investigativo en Gomezcoello et al.
(2024).

Figura 2

Herramientas y procesos para la
implementación del sistema de control

Selección y caracterización del tráfico
multimedia

En esta fase se procedió con la selección
de las categorías de los siguientes videos que serán transmitidos:

·
Noticias

·
Entretenimiento

·
Tiempo real

Estas categorías fueron seleccionadas a base de la alta demanda actual.

En primer lugar, se capturó el tráfico de
transmisiones en vivo según las clases de video previamente seleccionadas. Esto
permitió obtener información sobre las tasas de codificación utilizadas en
diferentes servicios de streaming de video dentro de las distintas
categorías seleccionadas. Con estos datos, se puede establecer tasas de
codificación realistas para los videos que se va a utilizar, asegurando así que
reflejen las prácticas comunes de codificación en Internet. El resultado se
presenta en la Figura 3.

Figura 3

Tráfico real de diferentes categorías de
servicio

Para ilustrar los resultados de los
experimentos realizados se ha utilizado un intervalo de confianza del 95% y
barras que muestran los valores promedio.

La figura anterior muestra que la categoría
de noticias tiene la tasa de codificación más baja (aproximadamente de 2.5
Mbps), además de contar con un intervalo de confianza más amplio, lo que indica
que en algunos instantes la tasa de codificación fue inferior a 2 Mbps o
superior a 3 Mbps, las tasas de codificación bajas indican que, al ser una
secuencia con pocos cambios o movimientos entre frames, el video
aprovecha la redundancia espacial y temporal cuando el presentador habla,
permitiendo tasas menores sin perder calidad; sin embargo, cuando existen
cambios de escenas entre noticias, se usa una codificación más alta, lo cual no
sucede con mucha frecuencia, no siendo así el uso de escenas estáticas; en
cambio, los contenidos de entretenimiento requieren una tasa más alta debido a
los frecuentes cambios de escena, que aumentan la cantidad de información por
segundo para mantener la calidad visual.

Por otro lado, los videos en tiempo real
tienen una tasa de codificación ligeramente mayor a 3 Mbps, siendo esta, la
tasa de codificación más alta de entre todas las categorías, además se observa
un intervalo de confianza de menor amplitud, lo cual indica que en la mayor
parte de tiempo la tasa de codificación se mantiene elevada (entre 2.8 Mbps y
3.2 Mbps). Esto se debe a la necesidad de procesar y transmitir simultáneamente
el contenido, lo que exige una alta tasa para garantizar una transmisión fluida
y de calidad, sin interrupciones ni retrasos.

Luego de analizar los resultados obtenidos,
se llegó a la conclusión de que la tasa de bits a usar al momento de realizar
nuestros experimentos serán diferentes para cada categoría de video, cuyos
valores seleccionados serán presentados en la siguiente subsección.

Ajuste de la codificación

De acuerdo con la teoría del límite
central, independientemente de la forma de la población, la distribución
muestral de la media se aproxima a una curva normal si el tamaño de la muestra
es, estadísticamente, significativo en Witte et al. (2017); por lo tanto, al
tener claro este concepto, se modeló las muestras obtenidas del tráfico real
como si tuvieran una distribución normal.

La regla empírica de probabilidad expone
que, cada dato que se puede observar caerá bajo tres desviaciones estándar
diferentes de la media en una distribución normal, de acuerdo con la regla, el
68% de los datos caerán en la primera desviación estándar, el 95% caerán en la
primera y la segunda desviación y el 99,7% de los datos caerán en las tres
desviaciones Team (2020). Dicho concepto se ilustra en la Figura 4.

Figura 4

Regla empírica

Luego de exponer los conceptos anteriores,
se procedió a establecer los valores de codificación para las distintas
calidades de acuerdo con la regla empírica; es decir, el valor para la
codificación de la calidad media será restando una desviación estándar del
valor promedio (

); el valor para la calidad alta
será el valor del promedio (

); y el valor para la calidad muy
alta será sumando una desviación estándar al valor promedio (

). Esto se debe a que dichos
valores tienen altas probabilidades de aparecer en una transmisión, logrando
así un modelado más realista de cómo se codifican las distintas categorías. En
todas las categorías, el único valor de codificación constante es de 70 Kbps,
establecido debido a la necesidad de una codificación baja para iniciar la
transmisión de video.

Los valores de codificación para las
distintas categorías se exponen en la siguiente Tabla 2.

Tabla 2

Tasas de codificación para las
distintas categorías y calidades

CATEGORIA

BAJA

MEDIA

ALTA

MUY ALTA

Noticias

70 Kbps

1703 Kbps

2580 Kbps

3457 Kbps

Entretenimiento

70 Kbps

1829 Kbps

2770 Kbps

3712 Kbps

Tiempo real

70 Kbps

2051 Kbps

3107 Kbps

4164 Kbps

Con las codificaciones previas, se pudo
obtener información relevante sobre el perfil de tráfico. Con los resultados
obtenidos de los perfiles de tráfico, se procedió a configurar una tasa de
codificación personalizada para cada categoría de tráfico y establecer los
umbrales de ancho de banda para seleccionar el valor de codificación de acuerdo
con el valor pico del perfil de tráfico; por ejemplo, para la categoría de
noticias el perfil de tráfico para la calidad media cuenta con picos alrededor
de 2.5 Mbps, como se observa en la Figura 5 por
lo que, un valor de umbral adecuado debe ser superior a dicho pico.

Figura 5

Perfil de tráfico de la categoría
noticias en calidad media

En la siguiente subsección se expondrá la
topología diseñada para la implementación de nuestro testbed.

Topología

La topología implementada se expone en la Figura 6.

Figura 6

Topología del testbed

Como se puede observar en la Figura 6, la
topología consta de cuatro Raspberry Pi que funcionan tanto como enrutadores
como Open vSwitch. Se eligió esta topología debido a su redundancia y múltiples
caminos. Se pueden apreciar todas las direcciones IP que se ha implementado al
usar las Raspberry Pi como enrutadores. Al utilizar SDN, simplemente se
configuran las direcciones IP de los clientes y del servidor, los cuales deben
estar en la misma red. Luego de diseñar la topología a utilizar, se procedió
con la implementación física de la misma, realizando todas las conexiones
necesarias utilizando los adaptadores USB a RJ45 y cables Ethernet, como se
ilustra en la Figura 7.

Figura 7

Implementación física del testbed

Preparación del sistema de control de video
adaptativo

El sistema de control de video adaptativo
se lo realizó siguiendo la metodología expuesta en la Figura 1. Para
su implementación se ha escrito un código en lenguaje Python, el mismo que se
encuentra en Gomezcoello y Picón (2024).

El código implementado para el algoritmo de
control de video adaptativo sigue una serie de pasos. Primero, se creó un
diccionario para almacenar las rutas de los videos de las distintas categorías
a transmitir; luego, se implementaron funciones para cargar y seleccionar estos
videos. A continuación, se desarrolló una función para medir el ancho de banda
utilizando la herramienta iPerf en Jon Dugan y Prabhu (2024). Basándose en los
resultados de esta medición, se implementó una función que ajusta la tasa de codificación
para cada categoría de video.

Posteriormente, se implementó la función de
transmisión de video utilizando la herramienta FFmpeg en FFmpeg (2024). Si no
se ha realizado la medición del ancho de banda, se transmite a una tasa de
codificación de 70 Kbps. Una vez obtenido el valor del ancho de banda
disponible, se ajusta la tasa de codificación según los umbrales establecidos.

Finalmente, se desarrolló la función de
transmisión demo, que permite la transmisión a tres tasas de
codificación diferentes: primero se transmite a la calidad más baja, luego a
una calidad media y, finalmente, a una calidad alta. La última parte del código
se encarga de la configuración para la implementación de la interfaz gráfica.

Resultados
y Discusión

El estudio realizado
comparó el rendimiento de la transmisión de video en redes tradicionales (RIP y
OSPF) frente a una red definida por software (SDN), en escenarios con y sin
tráfico de fondo.

Los
resultados mostraron diferencias claras en términos de throughput,
retardo y jitter. Dichas métricas son fundamentales para garantizar una
transmisión de video eficiente y de alta calidad. El throughput asegura
que se transmitan suficientes datos para evitar almacenamiento en búfer,
mientras que el jitter, que mide la variabilidad en la llegada de
paquetes, es crucial para evitar interrupciones en la reproducción, por último,
un bajo delay es esencial para aplicaciones en tiempo real, ya que
permite una sincronización adecuada entre audio y video. El análisis de estas
métricas permite diseñar algoritmos que se adapten dinámicamente a las
condiciones de la red, optimizando así la experiencia del usuario.

Resultados
obtenidos con sistema de control sin tráfico de fondo

Throughput

En
la Figura 8(a) que corresponde a la
categoría de entretenimiento se observa que, el peor rendimiento en throughput
lo obtiene OSPF con velocidad promedio de 2.3 Mbps y un intervalo de
confianza amplio lo que indica una inestabilidad en la tasa de transmisión; por
otro lado, RIP y SDN tienen un throughput (2.7 Mbps) y un intervalo de
confianza similares las cuales son más estables, lo cual indica que OSPF no
selecciona la ruta con mayor ancho de banda, no así RIP y SDN. El mismo
análisis anterior aplica para las Figura 8(b) y 9(c).

Figura 8

Throughput obtenido para las
diferentes categorías de video

Figura 9

Retardo obtenido para las
diferentes categorías

(a)   Entretenimiento

(a)   Entretenimiento

(b)   Noticias

(c)   Noticias

(c) Tiempo real

(c) Tiempo real

Retardo

Las
Figura 9(a), (b) y (c) evidencian
que SDN y RIP cuentan con el menor retardo en la transmisión de video, seguido
por OSPF, dichos resultados indican que SDN y RIP seleccionaron la ruta con
mayor ancho de banda para la transmisión de video en todas las categorías; sin
embargo, en la categoría de tiempo real, RIP tuvo un retardo 0.4 ms menor, pero
con gran inestabilidad debido a que enviaba todo el tráfico por una única ruta.
SDN mostró retardo más estable, garantizando que la ruta principal no se
sature, mientras que OSPF seleccionó una ruta sin importar el ancho de banda.

Jitter

En
cuanto al jitter, SDN mostró una variabilidad más estable (±30 ms) como
se muestra en la Figura 10(b) mientras que RIP
presentó picos significativos, lo que confirma que SDN es superior en términos
de estabilidad del retardo. Dichas fluctuaciones se muestran en la Figura 10(a).

Figura 10

(a) Jitter en RIP

(b) Jitter en SDN

Resultados
obtenidos con sistema de control con tráfico de fondo

En
estos experimentos, el escenario incluyó tráfico de fondo mediante la descarga
de un archivo de video de aproximadamente 200 MB.

Throughput

OSPF
presentó el mayor throughput (hasta 2.5 Mbps), mientras que SDN tuvo el
menor rendimiento debido al balance de carga aplicado al descargar el archivo
simultáneamente, llegando máximo hasta 1.5 Mbps. Los resultados obtenidos se
presentan en la Figura 11.

En
la Figura 11(a) se observan tasas de
transmisión promedio de 2.1 Mbps, 2.4 Mbps y 1.5 Mbps para los protocolos RIP,
OSPF y SDN, respectivamente, con intervalos de confianza de amplitud similar,
lo que indica una variabilidad comparable entre los tres protocolos. OSPF
presentó el mayor throughput, mientras que SDN registró el menor
rendimiento, debido principalmente al mecanismo de balanceo de carga aplicado
durante la descarga simultánea del archivo.

Este
mismo análisis es aplicable a las Figura 11(b) y 11(c), ya que los
resultados obtenidos son consistentes con los de la Figura 11(a).

Retardo

En
las Figura 12(a) y 12(b), SDN presentó
los menores valores de retardo en las categorías de entretenimiento y noticias,
con aproximadamente 20 ms, mientras que RIP y OSPF registraron retardos
cercanos a 40 ms y 50 ms, respectivamente. En la Figura 12(c), los retardos observados
fueron de 28 ms para RIP, 58 ms para OSPF y 37 ms para SDN. En este caso
particular, se evidenció un cambio de ruta en RIP que permitió una reducción
del retardo, mientras que SDN experimentó un leve incremento debido al volumen
de datos que debió gestionar mediante balanceo de carga. Este mecanismo, si
bien sacrificó ligeramente el throughput, logró mejorar el retardo; por
otro lado, OSPF y RIP presentaron mayores pérdidas en la calidad del video,
atribuidas a la congestión del único enlace disponible en las categorías de
entretenimiento y noticias.

Figura 11

Throughput obtenido para las
diferentes categorías de video

Figura 12

Retardo obtenido para las
diferentes categorías de video

(a)   Entretenimiento

(a)   Entretenimiento

(b) Noticias

(b) Noticias

(c) Tiempo real

(c) Tiempo real

Calidad
del video

Las
Figuras 13(a), 13(b) y 13(c), correspondientes a las
categorías de noticias, entretenimiento y transmisión en tiempo real,
respectivamente, evidencian una disminución en la calidad del video ante
movimientos en los protocolos OSPF y RIP, mientras que en SDN la calidad se
mantuvo más alta y estable. Los fotogramas analizados muestran que SDN conserva
una mejor calidad visual en comparación con OSPF y RIP, incluso en escenarios
con tráfico de fondo. Es importante destacar que estas conclusiones se
obtuvieron a partir de un proceso de evaluación subjetiva.

Figura 13

Fotogramas al usar SDN con tráfico de fondo y sistema de control

(a)   Noticias

(b)   Entretenimiento

(c)   Tiempo real

Resultados
obtenidos de carga de CPU

En
este experimento se midió la carga del CPU del Raspberry Pi utilizado como gateway
del servidor de video.

Carga
de CPU sin tráfico de fondo

Con
el sistema de control activo, se observó que SDN requiere una mayor carga de
procesamiento en comparación con los protocolos tradicionales. Las mediciones
de uso de CPU fueron de 10% para RIP, 11% para OSPF y 20% para SDN. Este
incremento en el uso de CPU por parte de SDN se debe al mecanismo de balanceo
de carga, mediante el cual los datos se distribuyen simultáneamente a través de
múltiples rutas, a diferencia de RIP y OSPF, que establecen una única ruta fija
para la transmisión de datos; no obstante, este aumento en la carga de
procesamiento en SDN no resulta significativo y no genera degradación
perceptible en los niveles de Calidad de Servicio (QoS) ni en la Calidad de
Experiencia (QoE). Estos resultados se ilustran en la Figura 14.

Figura 14

Comparación
de carga de CPU

Figura 15

Carga
del CPU

Carga
de CPU con tráfico de fondo

El
tráfico de fondo aumenta aún más la carga del CPU, especialmente en el modo
Open vSwitch utilizado por SDN, lo que confirma que SDN es más exigente en
términos de procesamiento. Esto nos llevó a obtener los resultados de la Figura 15.

Resultados
obtenidos sin sistema de control y sin tráfico de fondo

Throughput

Los
tres protocolos (SDN, RIP y OSPF) presentaron valores primedio de throughput
de hasta 3 Mbps.

Retardo

RIP
mostró el mejor rendimiento en términos de retardo, seguido por OSPF y SDN. Sin
tráfico de fondo, los protocolos tradicionales son más eficientes, ya que
envían todo el tráfico por un solo enlace, mientras que SDN presenta mayor
retardo debido al balanceo de carga. Las métricas analizadas en este caso se
presentan en las Figuras 16 y 17.

Figura 16

Throughput
de la categoría noticias sin tráfico y sin control

Figura 17

Retardo
de la categoría noticias sin tráfico y sin control

Presentaremos
un consolidado de los resultados obtenidos donde compararemos los aspectos más
relevantes de nuestro estudio en la Tabla 3.

Tabla 3

Comparación
de resultados

Categoría

Métrica

Con
tráfico

Sin
tráfico

Entretenimiento

Throughput (Mbps)

1.5 (SDN) < 2.2 (RIP) < 2.4
(OSPF)

2.4 (OSPF) < 2.7 (SDN) < 2.71
(RIP)

Delay (ms)

21 (SDN) < 31 (RIP) < 55
(OSPF)

40 (SDN) < 50 (RIP) < 680
(OSPF)

Jitter (ms)

±32 (SDN) vs. ± 40000 (RIP y OSPF)

± 30 (SDN) vs. ± 40000 (RIP y OSPF)

Carga CPU (%)

15 (RIP) < 16 (OSPF) < 34
(SDN)

10 (RIP) < 11 (OSPF) < 20
(SDN)

Noticias

Throughput (Mbps)

0.5 (SDN) < 0.7 (RIP) < 0.75
(OSPF)

0.75 (OSPF) < 0.9 (SDN) <
0.91 (RIP)

Delay (ms)

18 (SDN) < 40 (RIP) < 47
(OSPF)

40 (SDN) < 51 (RIP) < 340
(OSPF)

Jitter (ms)

±31 (SDN) vs. ± 40000 (RIP y OSPF)

± 35 (SDN) vs. ± 40000 (RIP y OSPF)

Carga CPU (%)

14 (RIP) < 15(OSPF) < 30
(SDN)

9 (RIP) < 10 (OSPF) < 22
(SDN)

Tiempo real

Throughput (Mbps)

1.2 (SDN) < 2.1 (RIP) < 2.5
(OSPF)

2.47 (OSPF) < 2.75 (SDN) <
2.9 (RIP)

Delay (ms)

28 (RIP) < 25 (SDN) < 58
(OSPF)

40 (RIP) < 41 (SDN) < 750
(OSPF)

Jitter (ms)

±29 (SDN) vs. ±40000 (RIP y OSPF)

± 33(SDN) vs. ± 40000 (RIP y OSPF)

Carga CPU (%)

15 (RIP) < 18 (OSPF) < 40
(SDN)

11 (RIP) < 12 (OSPF) < 19
(SDN)

Como
se puede analizar en la Tabla 3, con tráfico de fondo, SDN
muestra bajo ancho de banda efectivo; sin embargo, mantiene fluida la
reproducción de los mismos gracias al mecanismo implementado. Siendo este un
protocolo eficaz para el tipo de tráfico estudiado.

Conclusiones

Al emplear este
sistema de control sin tráfico de fondo, se observó que SDN presenta menores
valores de retardo. Las categorías de video en las que más destacó fueron
noticias y entretenimiento. Promediando los valores obtenidos de las tres
categorías, SDN obtuvo un retardo de 30.89 ms, de igual manera, el protocolo
RIP presentó un retardo de 37.72 ms, finalmente OSPF obtuvo un valor de 594.57
ms. Lo que significa que SDN tiene un retardo 18.1 % menor que RIP y 94.80 %
menor que OSPF, de esta manera, se concluye que SDN tiene un mejor rendimiento
al emplear nuestro sistema de control, con menores retardos, lo cual es muy
importante debido al alto consumo multimedia actual, especialmente en lo que
respecta al contenido en streaming.

En cuanto al
experimento con sistema de control y tráfico de fondo, los valores de throughput
fueron ligeramente inferiores a los de otros protocolos; sin embargo,
promediando los valores de retardo de las tres categorías SDN obtuvo un retardo
de 24.53 ms, RIP de 33.71 ms y OSPF de 53.43 ms, lo que significa que SDN tiene
un delay 27.23 % menor que RIP y 54.1 % menor que OSPF. SDN emplea
balance de carga, utilizando varias rutas para enviar los datos. Esto reduce el
throughput, pero también disminuye el retardo, por tanto, SDN es una
opción recomendada para redes en las que se puede tolerar una disminución de throughput
pero no un aumento en el retardo, como en servicios de tiempo real, tales
como videoconferencias o intervenciones quirúrgicas remotas.

El uso de SDN
conlleva un costo relacionado con el procesamiento necesario en cada nodo para
llenar sus tablas de flujo. Presentó un valor promedio más alto que los otros
dos protocolos, lo que se traduce en un mayor consumo energético; por lo tanto,
implementar SDN en un centro de datos implica un aumento en los gastos de
climatización y energía eléctrica.

Cuando no está
presente el sistema de control y no hay tráfico de fondo, el throughput fue
similar. En términos de retardo, los protocolos tradicionales mostraron un
mejor rendimiento, ya que, al no existir congestión en el enlace, el retardo es
menor, el valor de retardo obtenido para la categoría de noticias en SDN fue de
94.21 ms, para RIP de 24.85 ms y para OSPF de 77.65 ms, lo que se traduce en
que RIP tiene un retardo 73.62 % menor que SDN y OSPF un 17.57 % menor que SDN,
cabe destacar que dichos valores fueron similares para el resto de las
categorías.

A pesar de utilizar
un testbed, se obtuvieron resultados significativos que demuestran que
SDN en conjunto con un sistema de control es considerablemente superior a los
protocolos tradicionales; por lo tanto, su implementación en redes complejas y
congestionadas en una opción a considerar.

En la actualidad,
implementar SDN es fundamental para mejorar la calidad de servicio y la calidad
de experiencia en sistemas de transmisión multimedia, ya que permite una
gestión centralizada e inteligente de la red, capaz de adaptarse dinámicamente
a las condiciones cambiantes del tráfico. Dado que el video representa más del
80% del tráfico global en Internet, y exige bajos niveles de retardo, jitter
y pérdida de paquetes, las redes tradicionales con protocolos como RIP u
OSPF resultan insuficientes; en cambio, SDN posibilita priorizar flujos
críticos, asignar ancho de banda de forma eficiente y enrutar el contenido por
trayectorias óptimas, lo que se traduce directamente en una experiencia de
usuario más fluida y estable frente al creciente consumo de contenidos como streaming,
videollamadas, telemedicina y plataformas interactivas.

Reconocimientos

Los autores agradecen al Departamento de
Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones de la Facultad de Ingeniería de la
Universidad de Cuenca por el apoyo brindado durante el desarrollo del presente
trabajo de investigación.

Los autores declaran
la contribución y participación equitativa de roles de autoría para esta
publicación.

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