Эти проблемы проявляются все более остро по мере того, как скорость сетей доступа начинает преодолевать гигабитный рубеж. Для их решения был разработан ряд практических рекомендаций по оценке пропускной способности сетей доступа (Фимстер и др.; Feamster et al., 2020). Первая рекомендация состоит в том, чтобы использовать несколько параллельных TCP-подключений для заполнения емкости канала доступа. Проверка первых версий тестов скорости показала, что для заполнения емкости сети обычно достаточно четырех TCP-соединений (Сундаресан и др.; Sundaresan et al., 2011). В большинстве современных клиентских инструментов, включая Speedtest, а также тест пропускной способности, используемый Федеральной комиссией по связи в США, для оценки емкости сети применяется минимум четыре параллельных соединения. Некоторые из этих инструментов даже позволяют увеличивать число параллельных подключений для проверки каналов с высокой емкостью.

Пропускная способность канала доступа интернет-провайдера начинает превышать емкость домашней сети (и других компонентов сквозного пути), поэтому становится все более актуальной вторая практическая рекомендация. Она сводится к оценке пропускной способности сети доступа непосредственно из домашнего маршрутизатора. Это минимизирует риск искажения результатов теста из-за внешних ограничивающих факторов (например, ограничений клиентского устройства или беспроводной сети пользователя).

По мере дальнейшего роста скоростей могут появиться дополнительные рекомендации, к примеру оценивать скорость соединения сразу с несколькими хостами в интернете, используя один канал доступа. Такой подход особенно актуален, когда проблемы на стороне сервера могут приводить к появлению в сети новых узких мест. Постоянный рост скорости также породил повышенный интерес к разработке так называемых пассивных тестов пропускной способности, которые не вводят в сеть большие объемы дополнительного трафика, а просто отслеживают движение данных по сети и пытаются оценить ее емкость просто на основе наблюдений. На данный момент еще не существует надежного пассивного метода оценки пропускной способности сетей доступа, но со временем этот подход, вероятно, позволит оценивать пропускную способность узких мест примерно так же, как алгоритм BBR оценивает величину задержки и скорость доставки.

6.7.4. Оценка QoE

Рано или поздно с увеличением скорости сетей самым важным показателем производительности, вероятно, станет не их скорость (то есть пропускная способность), а соответствие работы приложений ожиданиям пользователя. Как правило, в случае видео пользовательский опыт в какой-то момент перестает зависеть от пропускной способности (Рамачандран и др.; Ramachandran et al., 2019). При потоковой видеопередаче он в основном определяется тем, как быстро начинается воспроизведение (то есть насколько велика задержка запуска), требует ли видео повторной буферизации и каково его разрешение. При этом если скорость превышает 50 Мбит/с, все эти факторы главным образом зависят не от пропускной способности канала доступа, а от других свойств сети (задержка, джиттер и т.д.).

Соответственно, современные средства оценки производительности сети выходят за рамки простого тестирования скорости. Их задача — оценить качество пользовательского опыта, QoE; обычно это происходит путем пассивного наблюдения за сетевым трафиком. Подобные средства оценки находят все более широкое распространение в случае потокового видео (Ахмед и др.; Ahmed et al., 2017; Кришнамурти и др; Krishnamoorthy et al., 2017; Мангла и др.; Mangla et al., 2018; Бронзино и др; Bronzino et al., 2020). Проблемой пока является распространение такой оптимизации на большее число видеосервисов, а в конечном итоге и на более широкий круг приложений (включая игры, виртуальную реальность и т.д.).

Очевидно, что QoE является критерием того, насколько человек доволен предоставляемым ему сервисом. В конечном счете этот показатель носит субъективный характер и часто требует обратной связи от пользователя (это могут быть опросы в реальном времени или иные методы). Интернет-провайдеры по-прежнему заинтересованы в механизмах, способных вывести логическим путем или спрогнозировать QoE и степень вовлеченности пользователей на основе параметров, которые измеряются напрямую (пропускная способность приложения, частота потери пакетов, интервал между поступлениями пакетов и т.д.).

Методы автоматической оценки QoE на основе пассивного измерения параметров сетевого трафика появятся не скоро, однако эта область является благодатной почвой для исследований на стыке машинного обучения и сетевых технологий. Рано или поздно приложения могут выйти за рамки сетевых технологий, и транспортные протоколы (а также сетевые операторы) тоже будут оптимизировать использование ресурсов для пользователей, нуждающихся в более высоком качестве. Например, человека, который запустил потоковое видео и ушел в другую комнату, гораздо меньше волнует качество потока по сравнению с тем, кто поглощен просмотром фильма. Конечно, при этом возникает вопрос, как определить, просматривает ли пользователь видео со всем вниманием или вышел на кухню за стаканом воды, не удосужившись нажать на паузу.

6.7.5. Проектирование хостов для быстрых сетей

Измерение и настройка могут значительно улучшить производительность, но это не заменит качественного дизайна сети. Плохо спроектированная сеть может быть усовершенствована только до определенного уровня. Для дальнейшего увеличения производительности ее придется переделать.

В данном разделе мы рассмотрим несколько эмпирических правил, относящихся к программной реализации сетевых протоколов на хостах. Опыт показывает, что именно эти правила часто являются ограничивающим фактором производительности, даже если сеть сама по себе работает быстро. Так происходит по двум причинам. Во-первых, сетевые карты и маршрутизаторы разрабатываются таким образом, чтобы работать со скоростью физического соединения. Это значит, что они могут обрабатывать пакеты с той скоростью, с которой пакеты поступают. Во-вторых, нас интересует производительность, доступная для приложений. А она вычисляется не на основе мощности канала, а исходя из пропускной способности и задержки, которые являются результатом работы сетевого и транспортного уровней.

Уменьшение накладных расходов из-за программного обеспечения улучшает производительность за счет повышения пропускной способности и снижения задержки. Оно также позволяет снизить затраты энергии, необходимые для передачи данных по сети, что актуально для портативных компьютеров. Большинство этих идей известны разработчикам сетей уже много лет. Впервые они были четко сформулированы Могулом (Mogul, 1993), и мы во многом опираемся на его работу. Другой источник по этой теме — книга Меткалфа (Metcalfe, 1993).