Explorando características de qualidade de serviço de videoconferência na Internet

Abstract

Nos últimos tempos, o uso de plataformas de videoconferência tem aumentado consideravelmente, principalmente devido à pandemia COVID-19, o que voltou as atenções para a qualidade da experiência do usuário. WebRTC é uma tecnologia que permite a troca de dados em tempo real e fornece uma ampla gama de indicadores, sendo amplamente utilizada pelas plataformas de videoconferência. A troca de dados de áudio e vídeo entre os participantes de uma videoconferência depende de uma série de fatores que possuem comportamento dinâmico, como a largura de banda dos participantes, a capacidade de processamento dos dispositivos utilizados e a localização geográfica. Nesse contexto, é crucial que as plataformas de videoconferência identifiquem e se adaptem a esses fatores para proporcionar uma boa qualidade de experiência aos usuários. Dessa forma, a escolha cuidadosa de um conjunto de indicadores que melhor descrevam o estado da conexão e a saúde dos sistemas subjacentes, bem como o monitoramento constante desses indicadores, é essencial. Uma plataforma de videoconferência que monitora um conjunto adequado de indicadores consegue aferir a estimativa da qualidade da experiência do usuário de forma mais confiável e, assim, tomar medidas adaptativas para maximizá-la. Para contribuir com esse cenário, este trabalho propõe uma abordagem de monitoramento de serviço de videoconferência. Para tal, projetou-se e desenvolveu-se um arcabouço para caracterizar o comportamento da plataforma de videoconferência Elos sob diferentes cenários. A metodologia adotada inclui a seleção de métricas de qualidade de serviço representativas, a montagem de dois ambientes experimentais e a execução automatizada de experimentos. A automatização dos experimentos permitiu a realização de um con junto extenso e repetitivo de experimentos assim como a coleta das métricas selecionadas e a posterior geração de gráficos para análise dos resultados. Os resultados obtidos mostram que a plataforma de videoconferência Elos é eficiente na adaptação à cenários com limitações permanentes ou temporárias em sua capacidade de rede.

In recent times, the use of videoconferencing platforms has increased considerably, mainly due to the COVID-19 pandemic, which has shifted attention towards the quality of the user experience. WebRTC is a technology that allows for real-time data exchange and provides a wide range of indicators, which are widely used by videoconferencing platforms. The exchange of audio and video data between videoconference participants depends on a se ries of factors that have dynamic behavior, such as the bandwidth of the participants, the processing capacity of the devices used, and the geographic location. In this context, it is crucial that videoconferencing platforms identify and adapt to these factors to provide a good quality of experience for users. Thus, the careful selection of a set of indicators that best describe the state of the connec tion and the health of the underlying systems, as well as the constant monitoring of these indicators, is essential. A videoconferencing platform that monitors an adequate set of indicators is able to reliably estimate the quality of the user experience and take adaptive measures to maximize it. To contribute to this scenario, this work proposes an approach to monitor videoconfer encing service. To this end, a framework was designed and developed to characterize the behavior of the Elos videoconferencing platform under different scenarios. The adopted methodology includes the selection of representative quality of service metrics, the setup of two experimental environments, and the automated execution of experiments. The au tomation of experiments allowed for an extensive and repetitive set of experiments to be carried out, as well as the collection of the selected metrics and the subsequent generation of graphs for result analysis. The obtained results show that the Elos videoconferencing platform is efficient in adapting to scenarios with permanent or temporary limitations in its network capacity.