236 mobile optimization-cdnetworks
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  • 1.     Mobile  Op*miza*on   Oct.  2013  /  Sangjoon  Ahn  
  • 2. Agenda §  Introduc9on   §  Market  trend   §  Mobile  Op9miza9on  Technologies   §  §  §  §  TCP  op9miza9on   FEO   Image  Op9miza9on   Performance  Test  of  FEO  &  Image  Op9miza9on   §  Mobile  CDN   §  Considera9on  of  Mobile  Delivery   §  Conclusion   Page  1  
  • 3. Introduc9on   -­‐  Market  Trend   -­‐  LTE  Status Page  2  
  • 4. Mobile  Trend §  According  to  Cisco's  Visual  Network  Index  report  from  Feb.  2013   §  §  §  §  Two-­‐thirds  of  the  world's  mobile  data  traffic  will  be  video  by  2017.     Global  mobile  data  traffic  will  increase  13-­‐fold  between  2012  and  2017   In  2017,  4G  will  be  10  percent  of  connec9ons,  but  45  percent  of  total  traffic   Cisco  Visual  Networking  Index:  Global  Mobile  Data  Traffic  Forecast  Update,  2012-­‐201 7  :  h[p://www.cisco.com/en/US/solu9ons/collateral/ns341/ns525/ns537/ns705/ns8 27/white_paper_c11-­‐520862.html   Page  3  
  • 5. MNO  Status Page  4  
  • 6. Web  Performance  And  User  Expecta9on Page  5  
  • 7. Impact  of  1  second  delay Page  6  
  • 8. Web  Accelera9on How  web  site  page  load  9me  breaks  down   80  ~  90% 10  ~  20  % Backend   First-­‐mile Front-­‐end   Internet l  Database  calls   l  HTML  page  genera9on Internet Middle-­‐mile l  Retrieving  page  contents,  including  HTML,    images,  Javascript,  etc.,  fro m  origin  server,  across  the  internet Last-­‐mile l  Delivering  content  over  cable  m odem,  Cellular  network,  etc.,  to   end-­‐user   l  Rendering  page  in  the  browser Problem  Addressed How  it  works Contents  Delivery  Network     (CDN) Network  Latency Files  cache  in  mul9ple  edge  caches  tha t  are  geographically  dispersed Dynamic  Web  Accelera9on   (DWA) Network  Latency(especially  dy namic  content) Op9mize  rou9ng     TCP  op9miza9on   Compression Front-­‐end  Op9miza9on   (FEO) Reduce  HTTP  Requests,  page  s ize  and  browser  bo[lenecks Op9mize  HTML  code  and  page  resourc es Page  7  
  • 9. Mobile  Op9miza9on QoE  improvement  for  mobile  user QoE Today  Topic Improve     QoE [L7  improvement]  Content  Op*miza*on   Video  Pacing,  Image  Op*miza*on  and  etc. [L6  improvement]  Adopt  FEO  Technology   HTML  (Presenta*on-­‐level)  Op*miza*on   Improve     Responsibility  &   Reduce  Traffic [L5  improvement]  Adopt  SPDY/RE  Technology   HTTP  (Session-­‐level)  op*miza*on   Improve     Transfer  rate [L4  improvement]   TCP  (Transport-­‐level)Op*miza*on Improve     Latency [L1-­‐L3  improvement]   Adopt  CDN  (beZer  performance  than  ISP  N/W) Page  8  
  • 10. TCP  Op9miza9on   Page  9  
  • 11. TCP  conges9on  control  &  avoidance §  TCP     §  Designed  to  probe  available  bandwidth   §  Does  not  use  full  bandwidth  from  start     Page  10  
  • 12. TCP  performance  on  mobile  network  is  poor?   §  Don’t  know  characteris9cs  of  cellular  network   §  Bufferbloat  by  large  queue  in  mobile  network     §  Interference  by  middlebox  deployed  inside  mobile  network   §  Don’t  consider  about  TCP  characteris9cs   §  overshoo9ng  by  TCP  slow  start     §  Limited  Slow  start,  hystart   §  can  detect  conges9on  by  packet  loss     §  Delay-­‐based  conges9on  control  :  vegas,  westwood   §  Traffic  control  of  heavy  users   §  Too  much  retransmit  overhead  on  bandwidth  limited  network  and  congested  area  network   Page  11  
  • 13. Performance  Bo[leneck   3G Network  Latency NAT   Origin   100  ~  200  ms 50  ~  100  ms Available  Bandwidth LTE 4G 2  ~  7  Mbps 70  ~  150  Mbps PGW   eNB   3G GGSN   Issues SGW   SGSN   Bufferbloat  by  mid Limit  bandwidth  of   dle  boxes heavy  users How  to  solve  p DRWA  (Dynamic  R erformance  iss eceiver  Window  A ues djustment) Mobile  Device Traffic  control  at  ap plica*on-­‐level. Candidate : DRWA (Dynamic Receiver Window Adjustment) Mobile  Device NB   Issue  of  latency  and  available  ba ndwidth Limited  Slow  Start   Tuning  TCP  parameter  and  Cong es*on  Control  Algorithm   Page  12  
  • 14. Analysis  of  packet  loss §  Download  200KB  on  bandwidth-­‐limit  of  heavy  user  :  300Kbps   §  Rxt  overhead  :  32.89  %,  Download  9me  :  4.58  sec   Page  13  
  • 15. Analysis  of  packet  loss  (cont’d) §  Download  2MB  on  bandwidth-­‐limit  of  heavy  user  :  300Kbps   §  Rxt  overhead  :  16.5  %,  Download  9me  :  57.41  sec   Page  14  
  • 16. TCP  op9miza9on §  Tuning   §  Limited  slow  start  for  preven9ng  overshoo9ng   §  Tune  Ini9al  CWND   §  2.6.39+  defaults  to  10   §  2.6.19+  can  be  configured  via  IP  ROUTE   §  ip  route  change  default  via  gateway_ipaddr  dev  eth0  initcwnd  10   §  Tune  CA  (Conges9on  Avoidance)  for  sending  less  aggressively  da ta   §  Tune  backoff  when  detected  packet  loss   §  Improve  rxt  rate  of  bandwidth-­‐limited  user  (heavy  user)   §  not  easy  to  improve  with  current  TCP     §  Shape  bandwidth  by  force.   Page  15  
  • 17. Result  of  rxt  rate  of  BW-­‐limited  user No  Busy  area  :  10:00:00  ~  15:30:00   Model   Normal  TCP   IS12S   B/W-­‐limited  phone Tuned  TCP   Normal  TCP   ISW11SC   Tuned  TCP   Busy  area  =  15:56:00  ~  23:30:00   Model   Normal  TCP   IS12S   Tuned  TCP   Normal  TCP   ISW11SC   Tuned  TCP   200K   Num   157.7     100.3     138.7     100.2     300K   10   10   19   10   Num   142.1     103.0     128.9     104.9     2M   10   10   10   10   Num   117.2     108.5     111.0     108.3     50M   10   10   10   10   Num   200K   Num   117.5     100.2     116.7     100.2     300K   10   10   11   11   Num   111.0     100.3     120.0     102.2     2M   10   10   10   10   Num   101.9     102.2     110.6     106.2     50M   3   3   10   10   Num   Page  16  
  • 18. Field  test  with  tuned  TCP Page  17  
  • 19. FEO   Page  18  
  • 20. FEO §  FEO  technologies  help  to  reduce  the  number  of  page  resources  required  to  down load  a  given  page  and  makes  the  browser  process  the  page  faster.   §  mod_pagespeed(MPS)  is  an  Open  Source  FEO  solu9on  from  Google.  As  Google  d efined  it  :  Apache  module  for  rewri9ng  web  pages  to  reduce  latency  and  bandwi dth   Page  19  
  • 21. Mod_pagespeed  features §  Op9mize  caching   §  Extend  Cache,  Local  storage  cache   §  Outline  CSS/javascript   §  Minimize  Round  Trip  Times   §  §  §  §  Combine  and  Inline  CSS/Javascript   Inline  images,  Sprite  Images   Fla[en  CSS  @imports   Sharding  domains   §  Minimize  Payload  sizes   §  Op9mize  image  (PNG/JPG/GIF/WebP)  :  remove  metadata  of  Image,  resize  image   §  Minify  CSS/Javascript   §  Deduplicate  inlined  images   §  Op9mize  browser  rendering   §  §  §  §  Defer  Javascript   Move  CSS  to  Head   Lazily  load  images   Convert  JPEG  to  Progressive   Page  20  
  • 22. Web  Request §  §  §  §  DNS  lookup  to  resolve  the  hostname  to  IP  address   New  TCP  connec9on  requiring  a  full  roundtrip  to  the  server   HTTP  request  requiring  a  full  roundtrip  to  the  server   Server  processing  9me   §  Network  latency  on  mobile  network  is  longer  than  that  on  wired  n etwork.   Page  21  
  • 23. Mobile  site  performance  challenges §  Remove  network  latency  overhead.   §  Careful  about  using  Domain  sharding   §  Don’t  use  redirect   §  Op9mize  Cri9cal  Rendering  path   §  Inline  cri9cal  CSS   §  Remove  blocking  JavaScript   §  Defer  non-­‐cri9cal  assets   §  Reduce  HTTP  requests   §  Image  spri9ng   §  Inline  small  image/CSS/JS   §  Reduce  image  size   §  Op9mize  Image   §  Load  “above  the  fold”,  not  load  en9re  page.   §  Lazy-­‐load  images   §  Watch  out  for  extra  round-­‐trips   §  Especially  new  connec9ons   Page  22  
  • 24. Lab  Experiment §  Test  with  mod_pagespeed  as  an  open  source  FEO  solu9on  fro m  Google   §  Test  scenario   §  choose  5  sample  sites  :  each  web  site  for  PC  &  mobile  user   §  Simulate  mobile  network  environment  using  TC  tool     naver   daum   mod_pagespeed TC   Origin Latency  :  0,  50,  100ms TC   gmarket   samsung   auone   Page  23  
  • 25. Test  result  of  PC  website naver   w/o  MPS    Sent  Kb   Receive  Kb   Second(Cache)   75.8   24.8   393.5   Request  Count   0.1   0.0   0.6   CSS  count/size(Kb)   7   7   6   GIF  count/size(Kb)   23.9   JPG  count/size(Kb)   25   5.9   HTML  count/size(Kb)   JS  count/size(Kb)   PNG  count/size(Kb)   Loading  Time  (0ms  delay)   Loading  Time  (50ms  delay)   Loading  Time  (100ms  delay)    w MPS Request  Count   Sent  Kb   Receive  Kb   HTML  count/size(Kb)   JS  count/size(Kb)   CSS  count/size(Kb)   GIF  count/size(Kb)   JPG  count/size(Kb)   PNG  count/size(Kb)   Loading  Time  (0ms  delay)   Loading  Time  (50ms  delay)   Loading  Time  (100ms  delay)   daum   First   51.0   28.2   28.8   15.3   154.2   79.6   0   0   0   0.0   0   0   0.1   0.0   1.0     2.2     3.5     0.0   0.0   0.0   0.6   0.3     0.4     0.3     First   112.3   35.7   553.1   14   55.3   6   49.9   0   0.0   2   8.1   40   42   135.7   253.7   1.4     2.6     4.6     naver   First   Req  No.   Second(Cache)   45   9   15.5   2.9    40.6%   373.7   61.3   7   60.9   Sent  Size   7   61.0   7   27.5   0   0.0   5   34.1   0   37.3%   0.0   0   0   0.0   0.0   Receive  Size   1   19   139.2   0.2   6   75.6   0   0.0   1.0     5.0%  0.5       1.9     0.8     Loading  Time     1.3     3.0     15.0%     gmarket   samsung   Second(Cache)   First   Second(Cache)   2   0.9   0.8   256   90.6   5,434.1   12   39.4   30   195.7   2   10.3   22   9.8   7.8   1   0   0   0.3   1   0   0   0.4   0.0   0.0   0.0   0.0   94   83   30   103.2   4,859.4   216.4   0.8     0.8     0.7     Second(Cache)   First   Req  No.   0.0   22   0   0   7.8   2.6     5.7     10.1     0.0   0.0   0.0   0.0   77   3.3%     1   0   0   59.6   1.3     3.8     6.9     Second(Cache)   First   178.9   62   66.5   25.5    30.1%   1,546.1   88.5   9   Sent  Size   9   74.0   74.0   26   184.3   3   0.6   2   0   10.5   26.7%   0.0   34   31   31.0   10.7   Receive  S 80.9   1,016.8  ize   8   1.4   19   218.1   6   1.0   2.7     71.5%  1.5       4.0     3.7     Loading  Time     6.8     2.4     37.6%     18.5   0   0   0   739.9   gmarket   78.6   21.4   26.6    30.0%   7.7   512.2   132.8   13   Sent  Size   12   98.2   94.5   6   0   49.4   0.0   0   0   0.0   25.5%   0.0   1.3   1.2   7.9   0.3   Receive  Size   0   12   69.7   0.0   37.3   3.2   240.3   37.2   1.5     7.4%     0.9     2.6     1.4     Loading  Time     4.5     1.8     1   0.3   18.5   102.6   40   65   auone   Second(Cache)   199   62.0   1,079.2   3   48.7   11   104.5   3   23.8   1.1     1.1     1.3     daum   First   Req  No.   0   0   0   First   0.0   0.0   0.0   0.0   0.0   First   43   13.1   231.3   2   17.8   9   46.7   1   4.7   24   7   0   70.0   92.1   0.0   0.2     0.4     0.6     Second(Cache)   First   8   2.9   10.6   1   0   0   8.3   7   0   0   2.3   0.7     1.4     2.3     samsung   Req  No.   Second(Cache)   41   13.5   702.3   5   1.5   79.4%   144.5   3   3   144.2   144.2   Sent  Size   10   1   95.2   0.2   3   1     41.0   0.2   78.3%   0   0   0.0   0.0   19   Receive  Size   0   396.0   0.0   6   0   25.8   0.0   1.9     35.0%     0.8     2.7     1.1     Loading  Time     4.0     1.8     42.4%     0.0   0.0   0.0   0.0   0.3     0.5     0.7     auone   Req  No.   Second(Cache)   23   5   7.2   1.6    46.5%   219.0   31.7   2   31.5   2   31.2   Sent  Size   5   42.9   0   0.0   1   0   4.9   45.1%   0.0   3   3   6.0   0.5   7   92.6   0   Receive  Size   0.0   5   41.1   0   0.0   0.7     5.3%       0.4   1.5     1.0     Loading  Time    1.6     2.5     7.3%     Page  24  
  • 26. Test  result  of  Mobile  website M_naver   w/o  MPS    Request  Count   Sent  Kb   Receive  Kb   HTML  count/size(Kb)   JS  count/size(Kb)   CSS  count/size(Kb)   GIF  count/size(Kb)   JPG  count/size(Kb)   PNG  count/size(Kb)   Loading  Time  (0ms  delay)   Loading  Time  (50ms  delay)   Loading  Time  (100ms  delay)   M_daum   M-­‐gmarket   M_samsung   auone   First   Second(Cache)   First   Second(Cache)   First   Second(Cache)   First   Second(Cache)   30   9.7   209.2   1   0.4   0.3   31.9   10.2   146.6   1   0.4   0.3   68.8   22.4   565.2   1   4.0   4   29.9   9   23.0   38.8   103.9   12   385.8   3   6.7   0.5     1.5     3.0     3   1.3   1.1   47   15.6   340.0   46   18.6   8.5   2   6   1   1   10   8   0   0   0   0   0   0   20.8   39.0   9.4   1.9   99.2   35.4   1.0     1.9     2.8     0.0   0.0   0.0   0.0   0.0   0.0   0.6     0.7     0.8     4   5   1   0   8.9   10   19.1   40.8   7.4   0.0   33.7   42.9   0   0   0   0   0   1   0.5     1.4     2.4     0.0   0.0   0.0   0.0   0.0   0.3   0.1     0.2     0.3     0   0   0   3   0   0   0.0   0.0   0.0   1.1   0.0   0.0   0.1     0.2     0.3     2   2   3   12   14   14   5.1   27.9   12.2   8.7   265.9   20.1   1   2   3   12   14   14   0.5     1.4     2.3     0.2   0.3   0.5   2.9   2.0   2.6   0.2     0.8     1.4     First   Second(Cache)   59   18.6   195.5   1   9.1   5   46.9   2   5.7   0   0.0   1   2.2   44   117.5   0.7     1.6     2.7     0   0.0   0.0   0   0   0   0   0   0    w MPS Request  Count   Sent  Kb   Receive  Kb   HTML  count/size(Kb)   JS  count/size(Kb)   CSS  count/size(Kb)   GIF  count/size(Kb)   JPG  count/size(Kb)   PNG  count/size(Kb)   Loading  Time  (0ms  delay)   Loading  Time  (50ms  delay)   Loading  Time  (100ms  delay)   First   Req  No.   Second(Cache)   28   15   9.4    6.7%   5.8   156.4   17.2   2   14.9   Sent  Size   2   14.7   6   39.2   2   0.4   1   0   9.5  2.6%   0.0   1   1   1.9   0.2   Receive   1   9   56.1   Size   0.2   7   33.3   7   1.2   1.1     25.2%       0.7   1.9     1.2     Loading  Time     1.7     2.8     0%     M_daum   First   Req  No.   Second(Cache)   28   9.7   143.0   5   1.9    12.2%   22.5   4   Sent  Size   3   22.2   21.8   5   0   40.5   0.0   1   0   7.4   0.0   4.9%   0   0   0.0   0.0   Receive  Size   0   5   17.3   0.0   11   0   54.7   0.0   0.6     2.5%     20.0     1.3     0.7     Loading  Time     2.3     1.3     5.0%     M-­‐gmarket   First   Req  No.   Second(Cache)   36   30   11.8    47.7%  12.0   506.4   43.1   1   Sent  S37.2   ize   1   37.2   3   0   30.1   0.0   8   8   23.1   47.5%   1.5   10   9   22.0   2.3   Receive  Size   12   12   386.7   2.0   2   0   7.3   0.0   0.5     10.4%    0.2     1.5     0.8     Loading  Time     2.6     1.5     14.0%     M_samsung   Req  First   No.   Second(Cache)   18   18   5.9    61.7%   7.0   219.4   12.8   2   Sent  Size   2   11.1   11.0   2   2   27.0   0.2   3   3   36.7   0.4   62.1%   0   0   0.0   0.0   Receive  Size   10   10   142.0   1.1   1   1   2.6   0.1   0.3     35.5%     0.2     1.4     0.8     Loading  Time     2.3     1.4     0%     0.0   0.0   0.0   0.0   0.0   0.2     0.2     0.2       M_naver   0.0     auone   First   Req  No.   Second(Cache)   40   28   13.1    32.2%   11.4   187.1   29.8   1   25.2   Sent  Size   1   25.2   4   44.2   0   0.0   1   0   9.5   29.3%   0.0   0   0   0.0   0.0   Receive  Size   0.0   1   0   4.5   27   89.2   21   3.5   0.7     4.3%       0.3   1.7     0.8     Loading  Time    1.4     2.7     0%     Page  25  
  • 27. Experiment  by  tuning Mobile  site Default  tuning   Req  No.    32.2%   Sent  Size   29.3%   Receive  Size   4.3%     Loading  Time     0%     Aggressive  tuning   inline  more  js  :  2048  -­‐>  20480    inline  more  image  :  2048  -­‐>    6000   Req  No.    47.5%   Sent  Size   46.3%   Receive  Size   5.4%     Loading  Time     28.6%     Page  26  
  • 28. Experiment  by  tuning  (Cont’d) Default  tuning   Mobile  site Req  No.    61.7%   Sent  Size   62.1%   Receive  Size   35.5%     Loading  Time     M_samsung   w/o  MPS    Request  Count   Sent  Kb   Receive  Kb   HTML  count/size(Kb)   JS  count/size(Kb)   CSS  count/size(Kb)   GIF  count/size(Kb)   JPG  count/size(Kb)   PNG  count/size(Kb)   Loading  Time  (0ms  delay)   Loading  Time  (50ms  delay)   Loading  Time  (100ms  delay)   0%     First   Second(Cache)   47   15.6   340.0   Aggressive  tuning   fla[en_css_imports  :     JpegRecompressionQuality:    100%  -­‐>  75%   Req  No. 46   18.6   8.5   2   2   3   12   14   14   5.1   27.9   12.2   8.7   265.9   20.1   0.5     1.4     2.3     1   2   3   12   14   14   66.1% Sent  Size 0.2   66.1% 0.3   0.5   Receive Size 2.9   2.0   66.0% 2.6   0.2     0.8     1.4     Loading  Time   118K 33.7%   Page  27  
  • 29. Image  Op9miza9on   Page  28  
  • 30. Background §  The  average  web  page  will  hit  2  MB  by  201 5.   §  Image  is  already  a  significant  por9on  of  we b  page.   §  61.8%  of  total  web  size  is  image  at  Mar  201 3.  (826KB/1335KB)   §  62.5%  at  Mar  2012.  (630KB/1008KB)   §  57.4%  at  Mar  2011.  (445KB/775KB)   Mar  2013   Source  :  HTTP  Archive Image  is  61.8%  of  total  size. Page  29  
  • 31. How  to  op9mize  image §  Op9mize  image  formats   §  Op9mize  image  delivery   §  U9lize  Browser  cache   §  Use  CDN   §  Op9mize  image  loading  process   §  Lazy  loading   §  Op9mize  image  for  mobile   §  Responsive  Images  :  RWD  (Responsive  Web  Design)   Page  30  
  • 32. Op9mize  image  formats §  GIF   §  PNG   §  Convert  from  PNG  24  -­‐>  8   §  PNG  Op9miza9on  tools  :  PNGCrush,  Op9PNG   §  JPEG   §  Control  Quality   §  Remove  metadata   §  Op9miza9on  Tools  :  jpegtran,  ImageMagick   §  WebP   §  a  new  image  format  that  provides  lossless  and  lossy  compression  for  images   on  the  web   §  Lossless  WebP  26%  smaller  than  PNG   §  Lossy  WebP  25%  ~  34%  smaller  than  JPEG   §  Support  browser  (~26%):  Chrome  9+,  Android  4+,  Opera  12+,  Opera  Mobile  1 1.1+   Page  31  
  • 33. Image  Op9miza9on Item   Descrip9on   §  Recompress   §  Recompress  JPEG(lossy),  PNG,  WEBP(lossy)  images   §  compression  quality  0~100,  -­‐1(lossless)  (re-­‐compressing  jpeg  and  webp  images)   §  Strip  color  profile  informa9on   §  Strip  unnecessary  meta-­‐data  (such  as  thumbnails)   §  Reduc9on  the  color  sampling  of  jpeg  images   §  Transforma9on   §  Op9mize  GIF  image  by  conver9ng(lossless)  to  a  PNG(except  animated  gifs)   §  Conver9ng  GIF  or  PNG  image  to  a  jpeg  (When  it  hasn’t  alpha  channel  or  transpa rent  pixels)   §  Conver9ng  JPEG  to  WEBP   §  Transforma9on  larger  non-­‐progressive  jpeg  images  into  progressive(fade-­‐in)  jpe gs   §  Image  Resizing   §  image  resizing  depending  on  screen  size   Page  32  
  • 34. Difference  between  FEO  and  Image  Opt. Request  h[p://www.foo.com/index.html Response  h[p://image.foo.com/index.html FEO   (mod_pagespeed) *ng   forma  Re a*on HTML nsform nt  tra Conte <html>   <script  src="js/jquery.js.pagespeed.jm.LQy2C9DQIS.js"  type="text/javascript"></script>   <img  src=“a.gif.pagespeed.ic.4f4XMOxRCY.png"  alt=""  width="45"  height="44">   </html>   Origin <html>   <script  src="js/jquery.js"  type="text/javascript"></script>   <img  src=“a.gif"  alt=""  width="45"  height="44">   </html>   Request  h[p://image.foo.com/a.gif.pagespeed.ic.4f4XMOxRCY.png Response  h[p://image.foo.com/a.gif.pagespeed.ic.4f4XMOxRCY.png Image  Opt. Request  h[p://image.foo.com/a.gif Response  h[p://image.foo.com/a.gif     Origin Request  h[p://image.foo.com/a.gif forma* ge  trans Ima on Image  re-­‐encoding  from  gif  to  png -­‐  MIME  TYPE  :  image/PNG Page  33  
  • 35. Difference  between  FEO  and  Image  Opt.(Cont’d) Image  op9miza9on Traffic  Reduc*on   Image  op9miza9on Traffic  Reduc*on   Sta9c  Image Sta9c  Image Sta9c  Image Dynamic  Image Dynamic  Image Content  Minifica9on Traffic  Reduc*on   Image  op9miza9on Traffic  Reduc*on   Dynamic  Image JS  /  CSS JS  /  CSS JS  /  CSS HTML HTML HTML Origin’s  Web  Content By  FEO(mod_pagespeed) By  Image  Op9miza9on Page  34  
  • 36. Experiment  of  Image  Opt.  in  the  field §  Experiment  of  image  op9miza9on  using  mod_pagespeed  on  real  sit e   Origin  Data Total  Data  S ize(Kbyte) Image  Op*miza*on  by  mod_pagespeed Total  Image  Size(Kbyte) Total  Data  S ize(Kbyte) Total  Image  Size(Kbyte) Total  Opt.  r a9o Image  Opt.   ra9o Processed  I mage  ra9o Naver 1,329.9 346.6 1,262.0 263.6 5.1% 23.9% 50.6% Daum 1,382.1 278.3 1,309.6 225.6 5.2% 18.9% 26.0% Gmarket 3,264.8 2,989.5 3,176.9 2,923.9 2.7% 2.2% 10.2% Samsung 1,125.6 1,003.6 453.1 341.8 59.8% 65.9% 96.6% Auone 279.5 131.6 228.1 86.4 18.4% 34.4% 95.2% Mobile Naver 453.9 302.8 456.8 307.4 0.0% -­‐1.5% 3.1% Daum 409.4 314.9 365.8 285.0 10.7% 9.5% 19.0% Gmarket 869.5 802.7 497.7 439.7 42.8% 45.2% 99.9% Samsung 368.1 314.7 117.5 64.9 68.1% 79.4% 99.7% Auone 213.4 132.3 172.9 98.4 19.0% 25.7% We  can  know  how  much  image   is  op9mized 90.5% PC §  Processed  Image  Ra9o  =  (Processed  Image  size  /  Total  origin  image  size)   §  We  can  know  how  much  image  data  can  be  op9mized.   If  op9mize  dynamic  image,  we  c an  reduce  more  image  traffic. Page  35  
  • 37. Experiment  of  Image  Opt.  in  the  field §  Experiment  of  image  op9miza9on  in  the  field   Origin  Data Total  Data  Size(KB) PC mod_pagespeed Total  Data  Size(KB) Total  Ima ge  Size(KB ) Total  Ima ge  Size(KB ) Image_op*mizer Total  Opt.  ra9o Image  Op t.  ra9o Processed  Image  ra 9o Total  Data  Size(KB) Total  Ima ge  Size(KB ) Total  Opt.  ra9o Image  Op t.  ra9o Processed  Image  ra 9o Naver 436.8   1251.9   367.2   8%   16%   73%   1216.4   313.1   11%   28%   98%   Daum 1110.6   278.5   1116.8   240.4   -­‐1%   14%   88%   1064.5   233.1   4%   16%   86%   Gmarket 8244.7   7888.8   7453.9   7124.6   10%   10%   25%   1428.4   1078.9   83%   86%   101%   Samsung 6177.1   5396.7   1408.3   627.9   77%   88%   70%   1384.5   603.5   78%   89%   89%   Auone 343.5   123.8   302   85.8   12%   31%   90%   305.1   84.7   11%   32%   100%   Mobage 606.9   337.2   574.4   314.3   5%   7%   35%   469   211.0   23%   37%   95%   Gree 417.7   326.1   420.7   319.1   -­‐1%   2%   0%   264.5   173.0   37%   47%   100%   Naver 340.1   209.4   321.3   200.1   6%   4%   42%   330.9   200.1   3%   4%   38%   Daum 298.9   161.2   283.6   160.9   5%   0%   0%   287.1   149.3   4%   7%   72%   Gmarket 2519.3   2368.8   1208.1   1055.3   52%   55%   85%   1183.5   1014.8   53%   57%   87%   Samsung 438.5   262.9   229.9   54.3   48%   79%   88%   227.7   52.0   48%   80%   86%   Auone Mobil e 1366.9   585.9   358.4   531.5   322.2   9%   10%   21%   526.8   299.4   10%   16%   93%   298   234.6   266.7   205.9   11%   12%   21%   268.7   205.2   10%   13%   100%   387.8   249.6   296.8   173.5   23%   30%   68%   310.7   172.5   20%   31%   88%   Mobage Gree §  Processed  Image  Ra9o  =  (Total  no.  of  processed  image  /  Total  no.  of  origin  image)   §  We  can  know  how  much  image  data  can  be  op9mized.   Page  36  
  • 38. U9lizing  Cache  Server Service  Flow origin Image  Opt. Cache client h[p://www.foo.com/a.png h[p://www.foo.com/a.png Cache-­‐miss h[p://www.foo.com/a.png Content-­‐Type  :  Image/PNG  :  a.png Image  convert   :  PNG  -­‐>  JPEG Content-­‐Type  :    Image/JPEG  :  a.png Cache-­‐fill Content-­‐Type  :    Image/JPEG  :  a.png h[p://www.foo.com/a.png Cache-­‐hit Content-­‐Type  :    Image/JPEG  :  a.png §  Image  op9miza9on  is  very  CPU-­‐intensive  job.  To  alleviate  load,  it’s   be[er  to  u9lize  cache  server  between  client  and  image  op9miza9o n.   Page  37  
  • 39. Performance  of  FEO  and  Image  Op9miza9on   Page  38  
  • 40. Test  Environment Gomez  Agent  in  CA   US   CDNW  POP  at  Dallas,  US     Origin     Web   2.  Accelera9o n  of  dynamic  c ontent  by  CD MIO MOD NW  DWA   INTERNET   Cdnetworks   Cache  POP   Gomez  Agent   Gomez  Agent   KR   Origin  loca9on  :  Dallas,  US   MIO  &  MOD  loca9on  :  Dallas,  US   CDNW  Shield  loca9on  :  Chicago,  US   UK   Singapore   MIO  :  mod  image  op9mizer   MOD  :  mod  page  speed   Page  39  
  • 41. Performance  Comparison Test  case   1.  between  gomez  agent  and  ori gin   Test  scenario   origin   Gomez  Agent     Web  Contents  for  PC  &  Mobile   2.  between  gomez  agent  and  MI O   MIO 3.  between  gomez  agent  and  CD NW  DWA   4.  between  gomez  agent  and  CD NW  DWA  +  MOD   MOD 5.  between  gomez  agent  and  CD NW  DWA  +  MIO MIO CDNW  EDGE   CDNW  SHIELD   Page  40  
  • 42. Performance  Test  using  Gomez  PC  Agent §  Gomez  Agent  loca9ons   §  §  All  :  San  Jose,  Atlanta,  New  York,  Seoul,   Tokyo,  Madrid,  London   Using  Gomez  FireFox  Agent   §  1.  origin    &  4.DWA   §  Total  Objects  :  195   §  Total  Bytes  :  1004KB   §  6.  DWA+MOD     §  Total  Objects  :  49   §  Total  Bytes  :  652KB   §  7.  DWA+MIO     §  Total  Objects  :  195   §  Total  Bytes  :  518KB   §  Gomez  UA  String   §  Mozilla/5.0  (Windows  NT  6.1;  WOW64;  rv:13.0 ;  GomezAgent  3.0)  Gecko/20100101  Firefox/1 3.0.1   4   3   1   2   Page  41  
  • 43. Performance  Test  using  Gomez  Mobile  Agent §  Gomez  Agent  loca9ons   §  §  All:  Tokyo,  Seoul,  London,  New  York,  S anta  Clara   Using  Gomez  Mobile  Agent   §  1.  origin  &  4.  DWA   §  Total  Objects  :  41   §  Total  Bytes  :  323.3KB   §  6.  DWA+MPS(mod_pagespeed)   §  Total  Objects  :  28   §  Total  Bytes  :  188.4KB   §  7.  DWA+MIO   §  Total  Objects  :  41   §  Total  Bytes  :  146.5KB   §  Gomez  UA  String   §  Mozilla/5.0  (Windows  NT  6.1;  WOW6 4;  rv:13.0;  GomezRecorder  5.0)  Gecko /20100101  Firefox/13.0.1     4 3   1   2     Page  42  
  • 44. Mobile  CDN   Page  43  
  • 45. Introduc9on §  Mobile  operators  needs  :   §  Deliver  be[er  QoE  to  customers   §  Network  op9miza9on   §  Alleviate  mobile  traffic  conges9on   §  Reduce  traffic  and  costs  of  OTT  Content   §  Save  interna9onal  transit  traffic   §  Generate  new  revenue   Page  44  
  • 46. What  is  Mobile  CDN §  Op9mize  the  delivery  of  content  to  end  users  on  any  type  of  wirele ss  or  mobile  network.   §  Mobile  CDN  is  important  for  MNOs  (Mobile  Network  Operator)  as  t hey  can  lead  to  significant  savings  and  avoid  network  conges9on.   §  Provide  be[er  UX  (User  Experience)  and  traffic  reduc9on   Page  45  
  • 47. Loca9on  of  CDN  inside  the  mobile  network §  To  get  op9mal  reduc9on  and  accelera9on,  the  CDN  is  placed  inside   the  mobile  network  on  top  of  the  PGW  func9on.   In  case  of  LTE   Internet   *  Network  Address  Translator   IP   Core   LTE   Core   Mail   Web   *  Primary  Gateway   NAT   Cache  Edge   traffic  is  reduced  to  1/10     ・・・ inside   Mobile  NW   PGW   -­‐  Video  pacing   SGW   SGW   SGW   -­‐  Image  Op*miza*on   *  Secondary  Gateway   eNB   eNB   eNB   -­‐  Text  Compression   eNB   eNB   eNB   eNB   eNB   eNB   -­‐  TCP  Accelera*on   Page  46  
  • 48. Video  Pacing §  Video  pacing  controls  the  bandwidth  for  progressive  download  video.   §  This  reduces  excessive  video  download   Without Video Pacing With Video Pacing Burst  sec*on     Media’s  bitrate Smooth  sec*on     Page  47  
  • 49. Conclusion   Page  48  
  • 50. Conclusion The  more  QoE  is  improved,  the  more  revenue  is  increased QoE [L7  improvement]  Content  Op*miza*on   Video  Pacing,  Image  Op*miza*on  and  etc. •  Op9mize  image.  As  reducing  image  size,  can  reduc e  traffic  and  provide  be[er  QoE. [L6  improvement]  Adopt  FEO  Technology   HTML  (Presenta*on-­‐level)  Op*miza*on   •  FEO  provides  be[er  QoE.  And  tune  FEO  focused  on  display  9me,  not  network  download  9me. [L5  improvement]  Adopt  SPDY/RE  Technology   HTTP  (Session-­‐level)  op*miza*on   [L4  improvement]   TCP  (Transport-­‐level)Op*miza*on •  Tune  TCP  depending  on  network  type  (3G/LTE/Wir ed). [L1-­‐L3  improvement]   Adopt  CDN  (beZer  performance  than  ISP  N/W) •  To  reduce  latency  on  mobile  network,  place  conten t  closer  to  end-­‐user.  To  do  so,  u9lize  CDN.  Also  can   accelerate  middle  mile. Page  49  
  • 51. Q  &  A   Page  50