Network measurement and modeling supporting resource allocation and user quality of experience

• Grant number: 20/02944-0
• Support Opportunities: Scholarships in Brazil - Technical Training Program - Technical Training
• Start date: April 01, 2020
• End date: September 30, 2021
• Field of knowledge: Physical Sciences and Mathematics - Computer Science - Computer Systems
• Agreement: MCTI/MC
• Principal Investigator: Edmundo Albuquerque de Souza e Silva
• Grantee: Simon Ron Shamoun
• Host Institution: Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa (COPPE). Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
• Associated research grant: 15/24434-5 - Network measurement and modeling supporting resource allocation and user quality of experience, AP.TEM

Abstract

Com a crescente dependência dos cidadãos aos recursos providos pela Internet, a infraestrutura da rede torna-se cada vez mais crítica. Nesse contexto, é fundamental compreender o impacto das métricas da rede na qualidade da experiência (QoE) percebida pelos usuários. Entretanto, tal entendimento é ainda muito limitado pelos vários desafios existente que vão desde a coleta e tratamento de informação, até a criação de modelos matemáticos que possam expressar com acurácia a qualidade percebida pelos usuários. Neste projeto, iremos trabalhar com dados reais colhidos de provedores de serviços (ISPs) para fazer análise, modelagem e recomendação de decisões para provisionamento de recursos na rede. Para tal, contamos com uma infraestrutura de medição de dados criada a partir da startup Anlix (incubada na COPPE/UFRJ) em cooperação com o ISP Gigalink. Vislumbramos com este projeto expandir o laboratório de medições na UFRJ para a realização de pesquisas com aplicabilidade para milhares de usuários de banda larga através da cooperação Anlix-COPPE-Gigalink. Através de parcerias com o ISP e com a empresa incubada, temos coletado milhares de dados que são séries temporais de medidas de desempenho de redes. As séries estão sendo armazenadas em um banco de dados relacional PostgreSQL. Atualmente, estamos coletando várias métricas de aproximadamente 4.000 usuários a cada minuto. Um marco importante para as nossas análises foi o início da coleta de dados residenciais de WiFi, devido ao impacto que o desempenho do WiFi residencial tem na QoE dos usuários. O bolsista TT-5 terá papel fundamental para: (a) melhorar a coleta de informações permitindo a coleta de novos dados, incluindo dados de WiFi em milhares de casas; (b) escolher e implementar um novo banco de dados tipo OpenSource que seja capaz de atender as necessidades do projeto; (c) participar na implementação de algoritmos de forma a criar condições para a realização de testes em campo no ISP parceiro. (AU)