Dissertationspreis für Michael Seufert
14.05.2019Was tun, damit Videos und Filme möglichst perfekt gestreamt beim Nutzer ankommen? Mit dieser Frage hat sich Dr. Michael Seufert in seiner Dissertation befasst. Die Arbeit wurde nun erneut ausgezeichnet.
YouTube, Netflix und die meisten anderen Streaming-Plattformen setzen heute das sogenannte adaptive Videostreaming ein. Adaptiv deshalb, weil sich die Videoqualität beim Übertragen an die Netzwerkbedingungen anpassen kann. Die Adaption soll verhindern, dass das Video beim Abspielen ruckelt oder pausieren muss. Beides stört die Nutzer sehr stark.
Mit dem adaptiven Videostreaming hat sich der Informatiker Dr. Michael Seufert fünf Jahre lang in seiner Doktorarbeit an der Julius-Maximilians-Universität Würzburg (JMU) befasst. Er untersuchte mit Crowdsourcing-Studien zuerst, welchen Einfluss die Qualitätsadaption auf die Zufriedenheit der Nutzer mit dem Streamingdienst hat (der Fachbegriff dafür ist „Quality of Experience“, kurz: QoE). Darauf aufbauend entwickelte er Messwerkzeuge, um die Nutzerzufriedenheit sowohl innerhalb der Streaming-Applikation als auch im Netzwerk zu messen.
Wie sich die Zufriedenheit der Nutzer verbessern lässt
Außerdem untersuchte Seufert Methoden, mit denen man die Nutzerzufriedenheit beim Videostreaming verbessern kann, zum Beispiel durch dynamische Änderung der Bandbreitenzuteilung je nach Applikationsbedarf. Die Leistungsfähigkeit dieser Methoden bewertete er analytisch mit Hilfe von Warteschlangentheorie und mittels eventbasierten Simulationen.
Mit Blick auf die Zufriedenheit der Nutzer konnte Dr. Seufert das Netzwerkverkehrsmanagement dadurch erweitern, dass er auch soziale Informationen oder Ressourcen berücksichtigte. „Ist zum Beispiel bekannt, dass ein Nutzer bestimmten Kanälen in sozialen Netzwerken folgt, kann man neue Videos in diesen Kanälen nahe beim Nutzer zwischenspeichern und so die Last im restlichen Netzwerk reduzieren“, erklärt der Wissenschaftler.
Der JMU-Informatiker untersuchte außerdem, welche Möglichkeiten sich durch öffentliche WLAN-Hotspots und von Freunden geteilte private WLAN-Hotspots eröffnen, um Videoflüsse auf weniger stark ausgelastete Netzwerke auszulagern und somit die Nutzerzufriedenheit beim Videostreaming zu verbessern. Dazu entwarf er jeweils prototypische Systeme und untersuchte ihre Leistungsfähigkeit mit Simulationsstudien.
Mehrfach für seine Arbeit ausgezeichnet
Für seine Doktorarbeit mit dem Titel „Quality of Experience and Access Network Traffic Management of HTTP Adaptive Video Streaming“ erhielt Seufert nun den KuVS-Dissertationspreis 2018. Die Auszeichnung nahm er im März 2019 bei der NetSys-Konferenz an der TU München entgegen. Dort konnte er in einem kurzen Vortrag die wesentlichen Ergebnisse seiner Dissertation vorstellen.
Seufert hat im Lauf seiner Doktorarbeit in zahlreichen nationalen und europäischen Forschungsprogrammen mitgearbeitet. Daraus entstanden 61 Veröffentlichungen sowie viele Kollaborationen mit Universitäten, Forschungszentren und Industriepartnern. Für seine Leistungen wurde er schon zu dieser Zeit ausgezeichnet – mit dem Best Paper Award bei der Conference on Network and Service Management 2016 sowie jeweils mit den Best Demonstration Awards bei der Conference on Local Computer Networks 2015 und beim International Symposium on Integrated Network Management 2017. Beim Network Operations and Management Symposium 2018 wurde er mit dem Best Dissertation Award geehrt.
Michael Seufert hat die Dissertation am JMU-Lehrstuhl für Kommunikationsnetze unter der Betreuung von Professor Phuoc Tran-Gia angefertigt und sie 2017 verteidigt. Nach der Promotion war er für ein Jahr als Wissenschaftler und Postdoc am AIT Austrian Institute of Technology GmbH in Wien tätig. Dort forschte er vor allem im Bereich Big Data-Analyse und Machine Learning für Netzwerkdaten.
Was Michael Seufert den Studierenden bietet
Seit März 2019 ist Dr. Seufert zurück am JMU-Lehrstuhl für Kommunikationsnetze bei Professor Tobias Hoßfeld. Hier strebt er eine Habilitation an. Dabei will er auf die Themen seiner Promotion aufbauen und vor allem das QoE-bewusste Verkehrsmanagement und Machine Learning für Netzwerke voranbringen und bereitmachen für neue Herausforderungen, zum Beispiel in den Mobilfunknetzen der fünften Generation (5G) oder in den heterogenen Netzwerken in Smart Cities.
Die Studierenden der Informatik können bei Dr. Seufert im Sommersemester 2019 die Vorlesung „Simulationstechnik zur Systemanalyse“ hören. Der JMU-Informatiker bietet auch Themen für Bachelor-, Master- und Seminararbeiten oder für Praktika an.
Informationen zu KuVS
Die Fachgruppe „Kommunikation und Verteilte Systeme“ (KuVS) agiert als Kommunikationsplattform und Interessenvertretung für Wissenschaftler und Forscher des an Bedeutung stark wachsenden Themengebiets. Sie wird gemeinsam von der Gesellschaft für Informatik e.V. und der Informationstechnischen Gesellschaft im VDE getragen und hat derzeit über 350 aktive Mitglieder aus Universitäten, Forschungseinrichtungen und der Industrie.
Die Fachgruppe bietet ihren Mitgliedern umfangreiche Informations- und Kommunikationsmöglichkeiten, die sich in diversen Workshops, insbesondere den Fachgesprächen, und in der alle zwei Jahre stattfindenden Tagung NetSys widerspiegeln. Jährlich zeichnet die Fachgruppe herausragende Bachelorarbeiten, Masterarbeiten und Dissertationen aus.
Kontakt
Dr. Michael Seufert, Lehrstuhl für Informatik III (Kommunikationsnetze), Universität Würzburg, T +49 931 31-88475, michael.seufert@uni-wuerzburg.de
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