Pantheon Repositório Institucional da UFRJ
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São os ativos do repositório, além de teses e dissertações da UFRJ, artigos científicos, livros eletrônicos, capítulos de livros e trabalhos apresentados em eventos por professores, pesquisadores, funcionários administrativos e alunos de mestrado e doutorado.
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http://hdl.handle.net/11422/16744| Tipo: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Título: | Entendendo o efeito das condições da rede na qualidade de experiência do usuário |
| Autor(es)/Inventor(es): | Oliveira, Daniel A. |
| Orientador: | Menasche, Daniel Sadoc |
| Coorientador: | Silva, Edmundo Albuquerque de Souza |
| Resumo: | 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. |
| Palavras-chave: | QoS QoE Qualidade de vídeo Medidas |
| Assunto CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Unidade produtora: | Instituto de Computação |
| Editora: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Data de publicação: | 4-Mar-2021 |
| País de publicação: | Brasil |
| Idioma da publicação: | por |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Aparece nas coleções: | Ciência da Computação |
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