文件名称：policing-detection:警务检测
文件大小：338.19MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-02 19:25:00
Python
警务检测 像视频这样的大流量会占用大量带宽。 一些ISP使用诸如管制之类的技术来主动管理这种大流量，该技术通过丢弃多余的流量来强制提高流量。 尽管警务的存在众所周知，但我们的贡献是对整个互联网进行的研究，该研究量化了流行率及其对质量指标的影响。 我们开发了一种启发式方法来从服务器端跟踪中识别策略，并构建了一个管道，可将其大规模部署到来自全球Google CDN服务器的跟踪中。 使用为28,400个客户端AS服务的2700亿个数据包的数据集，我们发现，根据地区不同，多达7％的有损传输已受到监管。 跟踪迹线时，丢失率平均要高出六倍，并且会损害视频播放质量。 我们证明了调速的替代方案，例如步调和整形，可以实现流量管理目标，同时避免了调解的有害影响。 相应的论文已在SIGCOMM 2016上发表。关于T-Mobile的Binge On服务（使用流量监管）的相关研究标题为发布。 Internet-