QUIC'in WebRTC çağrısı üzerindeki etkisinin makine öğrenmesi kullanılarak incelenmesi

QUIC protokolü, düşük gecikmeli yüksek verimli taşıma katmanı yetenekleri nedeniyle popülerlik kazanmakta. QUIC, bugüne kadar sınırlı sayıda platform (örn. Google Meet, YouTube vb.) tarafından uygulandı ve RFC9000 ile standart hale getirildi. QUIC'in Deneyim Kalitesi uygulaması üzerindeki etkisini araştıran sınırlı akademik çalışma bulunmaktadır. Bu, iki nedenden dolayı zorlu bir sorundur; QUIC'in birçok sürümü bulunması ve uygulama performans istatistiklerini çıkarmanın sınırlı yolları olmasıdır. Bu çalışmada, WebRTC üzerinde QUIC'in deneye dayalı bir analizini gerçekleştirdik. İlk olarak, bazıları QUIC kullanan hücresel ve Wi-Fi erişim ağlarındaki WebRTC istatistiklerinden bir veri seti oluşturduk. Ardından, uygulama istatistiklerinden WebRTC donma sayısını tahmin etmek için bu veri kümesi üzerinde makine öğrenimi algoritmaları eğittik. QUIC protokolünü kullanmanın WebRTC performansı üzerindeki etkisini karşılaştırmalı olarak analiz ettik ve QUIC'in HTTP/2 üzerinden donma sayısını tahmin etmede olumlu bir etkisi olduğunu bulamadık. Bildiğimiz kadarıyla bu, QUIC'in WebRTC tabanlı uygulamaların performansı üzerindeki etkisini deneysel olarak araştıran ilk çalışmadır.