Obstaja veliko dejavnikov, ki lahko neodvisno vplivajo na uporabniško izkušnjo v internetu, med drugim: hitrost uporabnikove internetne povezave, zanesljivost dostopovnega omrežja, razpoložljivost in obremenitvene zmogljivosti aplikacijskih strežnikov ter v nekaterih primerih konfiguracija uporabnikovega domačega omrežja. Posamezne in osamljene meritve, kot je hitrost dostopa ali zmogljivost strežnika, ne zajamejo realne uporabniške izkušnje. Meritev zmogljivosti med dvema končnima točkama na ravni aplikacije, ki v enačbi vključuje vse dejavnike, je pravi pristop k merjenju in količinski opredelitvi resnične uporabniške izkušnje.
Tukaj je predstavljena metodologija za ocenjevanje ponudnikov internetnih storitev (ISP) v smislu zmogljivosti predvajanja YouTubovih videoposnetkov na podlagi meritev trajne zmogljivosti na ravni aplikacije. Namen je podati oceno, ki je smiselna, razumljiva in natančno odraža internetno izkušnjo iz realnega sveta.
Tipično predvajanje YouTubovega videoposnetka zajema naslednje: YouTubov odjemalec (predvajalnik) prenese bajte videoposnetka s pretakanjem iz YouTubovega strežnika (CDN) v eni ali več zahtevah (npr. HTTP GET). Prvi korak pri določanju ocene ISP-ja je merjenje trajne hitrosti, pri kateri se ti bajti videoposnetka prenašajo od strežnika do odjemalca. Za merjenje doseženega pretoka na ravni aplikacije je za vsako zahtevo zabeleženo naslednje:
Na podlagi teh meritev je pretok na ravni aplikacije za dano zahtevo »R« izračunan z uporabo spodnje formule. Vsaka izmerjena zahteva se šteje kot vzorec pretoka na ravni aplikacije.
Ocene so pridobljene z združevanjem ustreznih vzorcev pretoka na ravni aplikacije, ki so bile zabeleženi v fazi meritev. Metodologija podpira izračun ocen na različnih ravneh razdrobljenosti za izbrane razsežnosti. Ocena ISP-ja je lahko npr. izračunana za različna časovna obdobja (npr. uro, dan, teden, mesec) in/ali različne geografske ravni (npr. država, provinca, metropola, kraj).
Za dano časovno obdobje »T« (npr. zadnjih 30 dni) in geografsko lokacijo »L« (npr. San Francisco, CA, USA), je ocena ISP-ja »P« (npr. Comcast) izračunana na naslednji način:
Segment GAT | Mejna vrednost pretoka na ravni aplikacije | Obrazložitev |
---|---|---|
HD (visoka ločljivost) | > 2,5 Mb/s | Najnižji pretok na ravni aplikacije, ki je potreben za zagotavljanje predvajanja povprečnega YouTubovega videoposnetka v HD pri ločljivosti 720p |
SD (standardna ločljivost) | 0,7–2,5 Mb/s | Najnižji pretok na ravni aplikacije, ki je potreben za zagotavljanje predvajanja povprečnega YouTubovega videoposnetka v SD pri ločljivosti 360p |
LD (nizka ločljivost) | < 0,7 Mb/s | Pretok na ravni aplikacije, ki je potreben za zagotavljanje predvajanja YouTubovega videoposnetka v SD pri ločljivosti 360p |
3) Določitev merila za ocenjevanje: merilo za ocenjevanje ISP-jev je določeno na podlagi najnižje ravni obsega GAT-a, zahtevane za posamezno ocenjevalno raven. Ker je namen te meritve preverjanje doslednosti in zanesljivosti omrežja ISP-ja, mora obseg meritev biti dovolj velik, da zajame trajno zmogljivost in ne tipične (povprečne) zmogljivosti. Zato določimo tri ocenjevalne lestvice: GAT-90 (90 % zahtev je nad mejno vrednostjo), GAT-95 (95 % zahtev je nad mejno vrednostjo), GAT-99 (99 % zahtev je nad mejno vrednostjo), ki odražajo različne ravni zanesljivosti.
Naslednja tabela opredeljuje merilo, ki je uporabljeno za določanje končne ocene ISP-ja pri naši metodologiji, in sicer z uporabo GAT-90. Meja 90 % je izbrana po temeljiti preučitvi opazovane praktične zmogljivosti na tem področju. Meja bo skozi čas pozorno spremljala spreminjajočo se zmogljivost omrežja.
Ocena | Merilo (GAT-90) | Obrazložitev |
---|---|---|
HD (visoka ločljivost) |
Vzorci 90+ % dobijo oznako HD |
Omrežje ponuja dosledno in zanesljivo predvajanje YouTuba v HD (720p) |
SD (standardna ločljivost) |
Vzorci 90+ % dobijo najmanj oznako SD |
Omrežje ponuja dosledno in zanesljivo predvajanje YouTuba v SD (360p) |
LD (nizka ločljivost) | Nič od zgoraj naštetega | Omrežje ponuja nezanesljivo predvajanje YouTuba |
Ocene so osredotočene na omrežja, ne na uporabnike. Vsi vzorci pretoka na ravni aplikacije so povsem anonimizirani; v algoritmu ni neposredno prisoten ali uporabljen noben podatek o uporabnikih (npr. piškotki brskalnika ali naslov IP). Če je obseg združenih vzorcev za izbrano geografsko raven in časovni interval pod določeno mejno vrednostjo, bo algoritem za izračun ocene uporabil manj natančne razsežnosti (tj. združil vzorce glede na širšo greografsko območje in/ali časovni interval), ki zadovoljijo zahteve glede velikosti.