Тестирование облачных систем видеоконференцсвязи на основе параметра Хёрста
https://doi.org/10.31854/1813-324X-2023-9-1-59-73
Аннотация
В статье рассматриваются вопросы тестирования популярных отечественных и зарубежных облачных систем видеоконференцсвязи (ВКС). Предложена методика тестирования и сравнения качественных параметров приложений ВКС на основе международного опыта. Оценка и сравнение услуг ВКС выполнены на основе вычисления параметра Хёрста потоков данных, формируемых исследуемыми облачными системами ВКС. Проведено тестирование различных приложений зарубежных и отечественных систем ВКС в различных режимах работы при разных параметрах качества канала связи.
Ключевые слова
качество восприятия,
видеоконференцсвязь,
параметр Хёрста,
DION,
Zoom,
TrueConf,
Webinar meetings,
Cisco WebEx,
Microsoft Teams,
Discord
Об авторах
Р. В. Киричек
Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. М.А. Бонч-Бруевича
Россия
Россия
доктор технических наук, доцент, ректор Санкт-Петербургского государственного университета телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича
А. А. Берёзкин
Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. М.А. Бонч-Бруевича
Россия
Россия
кандидат технических наук, доцент кафедры программной инженерии и вычислительной техники Санкт-Петербургского государственного университета телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича
Д. С. Кукунин
Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. М.А. Бонч-Бруевича
Россия
Россия
кандидат технических наук, доцент кафедры сетей связи и передачи данных Санкт-Петербургского государственного университета телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича
А. В. Колесников
Ассоциация участников рынка интернета вещей
Россия
Россия
директор Ассоциации участников рынка интернета вещей
Список литературы
1. Rec. ITU-T Q.3949 (08/2012). Real-time multimedia service testing framework at the user-to-network interface of next generation networks.
2. Грачева М.А., Божкова В.П., Казакова А.А., Рожкова Г.И. Субъективная оценка качества статических и видео-изображений: методологический обзор // Сенсорные системы. 2019. Т. 33. № 4. C. 287‒304.
3. Ahmed M.S. Achieving QoS in media streaming for peer to peer networks // International Conference on Electrical, Electronics, and Optimization Techniques (ICEEOT, Chennai, India, 2016). 2016. PP. 3694–3698. DOI:10.1109/ICEEOT.2016.7755399
4. Bao Y., Lei W., Zhang W., Song J. HD streaming media QoE quantitative evaluation model for multipath transmission // 11th International Conference on Computer Science & Education (ICCSE, Nagoya, Japan, 2016). 2016. PP. 658–665. DOI:10.1109/ICCSE.2016.7581658.
5. Fowdur T.P., Narrainen L. Enhanced video streaming using dynamic quality control with bandwidth prediction // International Conference on Computer as a Tool (EUROCON, Salamanca, Spain, 2015). 2015. PP. 1–6. DOI:10.1109/EUROCON.2015.7313675
6. Taraghi B., Nguyen M., Amirpour H., Timmerer C. Intense: In-Depth Studies on Stall Events and Quality Switches and Their Impact on the Quality of Experience in HTTP Adaptive Streaming. IEEE, 2021. Vol. 9. PP. 118087–118098. DOI:10.1109/ACCESS.2021.3107619
7. Yeganeh H., Qassemi F., Rabiee H.R. Joint effect of stalling and presentation quality on the quality-of-experience of streaming videos // IEEE International Conference on Image Processing (ICIP, Beijing, China, 2017). 2017. PP. 310–314. DOI:10.1109/ICIP.2017.8296293
8. Seufert A., Wamser F., Yarish D., Macdonald H., Hoßfeld T. QoE Models in the Wild: Comparing Video QoE Models Using a Crowdsourced Data Set // 13th International Conference on Quality of Multimedia Experience (QoMEX, Montreal, QC, Canada, 2021). 2021. PP. 55–60. DOI:10.1109/QoMEX51781.2021.9465422
9. Hoßfeld T., Heegaard P.E., Skorin-Kapov L., Varela M. No silver bullet: QoE metrics, QoE fairness, and user diversity in the context of QoE management // Ninth International Conference on Quality of Multimedia Experience (QoMEX, Erfurt, Germany, 2017). 2017. PP. 1–6. DOI:10.1109/QoMEX.2017.7965671
10. Mardian R. D., Suryanegara M., Ramli K. Measuring Quality of Service (QoS) and Quality of Experience (QoE) on 5G Technology: A Review // IEEE International Conference on Innovative Research and Development (ICIRD, Jakarta, Indonesia, 2019). 2019. PP. 1–6, DOI:10.1109/ICIRD47319.2019.9074681
11. Hewage C. T. E. R., Ahmad A., Mallikarachchi T., Barman N., Martini M. G. Measuring, Modeling and Integrating Time-Varying Video Quality in End-to-End Multimedia Service Delivery: A Review and Open Challenges. IEEE. 2022. Vol. 10. PP. 60267–60293. DOI:10.1109/ACCESS.2022.3180491
12. Рекомендация МСЭ-Т G.107 (06.2015). Е-модель – вычислительная модель, используемая при планировании передачи.
13. Кучерявый, А.Е., Парамонов А.И., Кучерявый Е.А. Сети связи общего пользования. Тенденции развития и методы расчета. М.: ФГУП ЦНИИС, 2008. 296 с.
14. Rec. ITU-T G.1011 (07/2016). Reference guide to quality of experience assessment methodologies.
15. Шелухин О.И., Осин А.В., Смольский С.М. Самоподобие и фракталы. Телекоммуникационные приложения. М.: Физматлит, 2008.
16. Janevski T., Vanevski Z. Statistical Analysis of Multicast versus Instant Channel Changing Unicast IPTV Provisioning // Proceedings of the 16th Telecommunications Forum (TELFOR, Belgrade, Serbia, 25‒27 November 2008). 2008. PP. 96‒99.
17. Paramonov P., Tarasov D., Koucheryavy A. The Video Streaming Monitoring in the Next Generation Network // Proceedings of the 9th International Conference on Next Generation Wired/Wireless Networking (NEW2AN 2009) and Second Conference on on Internet of Things and Smart Spaces (ruSMART 2009), St. Petersburg, Russia, 15‒18 September 2009. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 5764. Berlin, Heidelberg: Springer, 2009. PP. 191–205. DOI:10.1007/978-3-642-04190-7_18
18. Rezaul K.M., Pakstas A., Gilchrist R., Chen T.M. HEAF: A Novel Estimator for Long-Range Dependent Self-similar Network Traffic // Proceedings of the 6th International Conference on Next Generation Teletraffic and Wired/Wireless Advanced Networking (NEW2AN 2006), St. Petersburg, Russia, 29 May‒2 June 2006. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 4003. Berlin, Heidelberg: Springer, 2006. PP. 34–45. DOI:10.1007/11759355_6
19. Маколкина М.А. Взаимосвязь субъективных оценок качества восприятия видео и значений параметра Хёрста // Системы управления и информационные технологии. 2014. 1-1(55). C. 169‒172.
20. Маколкина М.А. Учет параметра Хёрста при формировании субъективных оценок качества восприятия видео и значений // Информационные технологии моделирования и управления. 2016. Т. 99. № 3. C. 197‒204.
21. Маколкина М.А. Анализ модели объективной оценки качества передачи видео в IP-сетях // Электросвязь. 2011. № 12. C. 20а‒23.
22. Куликов С. Тестирование программного обеспечения. Базовый курс. EPAM systems, 2015‒2022. URL: https://svyatoslav.biz/software_testing_book_download (дата обращения 09.02.2023)
23. Rec. ITU-T Y.1541 (12/2013). Network performance objectives for IP-based services. Amendment 1: New Appendix XII – Considerations for low speed access networks.
24. Zoom Patents // Zoom. URL: https://explore.zoom.us/en/trust/patents (дата обращения 09.02.2023)
Рецензия
Для цитирования:
Киричек Р.В., Берёзкин А.А., Кукунин Д.С., Колесников А.В. Тестирование облачных систем видеоконференцсвязи на основе параметра Хёрста. Труды учебных заведений связи. 2023;9(1):59-73. https://doi.org/10.31854/1813-324X-2023-9-1-59-73
For citation:
Kirichek R., Berezkin A., Kukunin D., Kolesnikov A. Analysis of Experience Quality Parameters of Cloud Video Conferencing Systems under Interference Conditions. Proceedings of Telecommunication Universities. 2023;9(1):59-73. (In Russ.) https://doi.org/10.31854/1813-324X-2023-9-1-59-73
Просмотров: 8620
Послать статью по эл. почте 