Entendendo o efeito das condições da rede na qualidade de experiência do usuário

• Autor(a) principal: Oliveira, Daniel A.
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/16744
• topic: QoS; QoE; Qualidade de vídeo; Medidas; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO

Foi previsto que, até 2022, aproximadamente 82% do tráfego na Internet será tráfego de vídeo (CISCO, 2019). A expectativa é de que as pessoas assistam os vídeos em diferentes equipamentos, como celulares, smart TVs, computadores e tablets. Ao mesmo tempo, os usuários têm se tornado cada vez mais exigentes quanto à qualidade dos vídeos. Nesse contexto, torna-se crucial que provedores de internet entendam como condições de rede afetam a qualidade dos vídeos, visto que isso impacta diretamente na qualidade de experiência (QoE) do usuário. O objetivo principal deste trabalho é estudar a relação entre o tamanho do buffer do driver WiFi e a QoE percebida, fazendo uso de métodos interpretativos. A análise é baseada em experimentos que consistem na coleta de dados de uma aplicação de vídeo que é transmitida em uma rede monitorada. Coleto métricas de vídeos do YouTube usando uma extensão do Google Chrome, implementada em javascript. Mais especificamente, foram coletados dados que permitem a obtenção de: latência inicial, taxa do vídeo, mudanças na taxa do vídeo e ocorrência e duração de rebufferizações. Essas métricas servem como proxies para a QoE percebida pelo usuário. Para entender como as métricas de QoE se comportam com mudanças no desempenho da rede, vario as condições de rede, como, por exemplo, a taxa de perda de pacotes e, crucialmente, o tamanho do buffer do driver de WiFi do roteador de modo a analisar como as métricas de QoE se comportam sujeitas a essas variações. No futuro experimentos serão realizados com clientes voluntários de um provedor de internet para a criação de um modelo de inferência de métricas de QoE a partir de métricas de rede e o tamanho do buffer do driver WiFi.