Le classificazioni indicano la qualità dello streaming video che ci si può aspettare (almeno per il 90% del tempo) quando si guarda un video su YouTube mediante un provider di servizi Internet in una zona specifica.
Anziché sfruttare i dati relativi a un piccolo campione di utenti, questo rapporto si basa su miliardi di video di YouTube visualizzati attraverso migliaia di provider.
I dati di tutti gli utenti che visualizzano YouTube tramite un provider di servizi Internet sono resi anonimi.
Esistono molti fattori che possono influire sull'esperienza utente in Internet. Tra questi, ad esempio, sono inclusi la velocità della connessione a Internet, l'affidabilità della rete di accesso, la disponibilità e le caratteristiche del carico dei server di applicazioni e in certi casi perfino la configurazione della rete domestica degli utenti. Misurazioni singole e isolate della velocità di accesso o della capacità dei server non riescono a dar conto dell'effettiva esperienza utente. Il metodo giusto per valutare e quantificare l'esperienza utente effettiva in Internet consiste nel misurare le prestazioni end-to-end a livello di applicazione, tenendo conto di tutte le variabili dell'equazione.
In questa pagina viene presentata una metodologia che consente di valutare i provider di servizi Internet dal punto di vista della funzionalità video di YouTube, sulla base di misurazioni delle prestazioni continuative a livello di applicazione. L'obiettivo è produrre una classificazione significativa, facile da interpretare e fedele all'esperienza reale di Internet.
In genere la riproduzione di un video di YouTube avviene in questo modo: un client YouTube (player) recupera byte video in modalità streaming da un server YouTube (CDN) nell'ambito di una o più richieste (ad esempio HTTP GET). Il primo passaggio per determinare le classificazioni del provider di servizi Internet consiste nel misurare la velocità continuativa di trasferimento dei byte video dal server al client. Per calcolare il throughput raggiunto a livello di applicazione (goodput), vengono registrati per ogni richiesta i seguenti dati:
In base a queste misurazioni è possibile calcolare il goodput di una data richiesta "R" applicando la formula riportata qui sotto. Ogni richiesta misurata è ritenuta un campione di goodput.
Le classificazioni derivano dall'aggregazione di vari campioni di goodput validi registrati in fase di misurazione. La metodologia supporta il calcolo delle classificazioni a vari livelli di granularità per le dimensioni selezionate. Ad esempio è possibile calcolare una classificazione per varie frazioni di tempo (ora, giorno, settimana, mese) e/o diversi livelli geografici (Paese, provincia, area metropolitana, città).
Ad esempio, per un dato intervallo di tempo "T" (30 giorni consecutivi) e una località geografica "L" (San Francisco, California, Stati Uniti), la classificazione di un provider di servizi Internet "P" (Comcast) viene calcolata come segue:
3) Definizione del criterio di classificazione: il criterio di classificazione dei provider di servizi Internet si basa sul livello minimo del requisito sul volume GAT per ogni livello di classificazione. Si tratta di una metrica concepita per rispecchiare l'affidabilità e la continuità della rete del provider. La misura deve pertanto essere impostata a un livello tale da rilevare le prestazioni continuative anziché le prestazioni tipiche (medie). A questo scopo vengono definite tre scale di classificazione, ovvero GAT-90 (90% delle richieste al di sopra della soglia), GAT-95 (95% delle richieste al di sopra della soglia), GAT-99 (99% delle richieste al di sopra della soglia), che rappresentano tre livelli di affidabilità diversi.
In questa tabella sono illustrati i criteri per la classificazione finale dei provider di servizi Internet utilizzando la nostra metodologia e il livello GAT-90. La misura del 90% è stata scelta dopo un attento esame delle prestazioni osservate sul campo. Tale misura seguirà di pari passo l'evoluzione temporale delle funzionalità di rete.
Le classificazioni non sono incentrate sugli utenti ma sulle reti. Tutti i campioni di goodput sono resi anonimi e le informazioni sull'utente (indirizzo IP, cookie del browser) non vengono mai salvate in modo permanente o utilizzate nell'algoritmo di classificazione. Inoltre, se il volume dei campioni aggregati per l'intervallo di tempo e l'area geografica selezionati non supera una certa soglia, l'algoritmo tornerebbe a utilizzare dimensioni con un minore livello di dettaglio (ovvero aggregazione basata su un intervallo di tempo e/o una zona geografica più ampi), in linea con le dimensioni minime necessarie per il calcolo della classificazione.