Exploring the impact of hardware technologies on effective bandwidth : a case study on a brazilian mobile web network
| Ano de defesa: | 2024 |
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| Orientador(a): | |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | eng |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Palavras-chave em Inglês: | |
| Link de acesso: | http://hdl.handle.net/10183/289267 |
Resumo: | A Web tem se tornado um ecossistema "mobile-first", com ferramentas, frameworks e fóruns atendendo explicitamente os usuários móveis, tanto em aplicativos quanto em pá- ginas web. Embora muitas dessas ferramentas sejam informadas por medições, modelos e suposições sobre o comportamento esperado da rede, esses mecanismos são frequentemente informados por análises e descobertas em regiões desenvolvidas (por exemplo, América do Norte e Europa). Nesta tese, apresentamos um dos primeiros estudos para entender a interação entre as características do hardware no desempenho esperado da rede e a nível de aplicação. Analisamos métricas de desempenho de mais de 170 milhões de sessões de medição feitas em um dos maiores provedores de rede do Brasil. Apresentamos uma caracterização completa da diversidade de modelos de smartphones, tecnologias de conexão, localização, condições locais e estado de conexão presentes no conjunto de dados e que podem ter impacto no throughput da rede conforme percebido pelo usuário. apresentamos uma análise aprofundada sobre o efeito que cada variável produz na velocidade de rede medida. Por fim, comparamos nossos resultados com medições feitas por plataformas de speedtest e com recomendações feitas por entidades de normaliza- ção. Dentre as contribuições, destacamos que variáveis como o número de dispositivos conectados a uma torre pode diminuir pela metade a velocidade de download. Também destacamos que os números publicados por plataformas de speedtest podem estar superestimando a velocidade média de redes móveis. |
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Paim, Eduardo ChavesSchaeffer Filho, Alberto Egon2025-03-28T06:44:30Z2024http://hdl.handle.net/10183/289267001244602A Web tem se tornado um ecossistema "mobile-first", com ferramentas, frameworks e fóruns atendendo explicitamente os usuários móveis, tanto em aplicativos quanto em pá- ginas web. Embora muitas dessas ferramentas sejam informadas por medições, modelos e suposições sobre o comportamento esperado da rede, esses mecanismos são frequentemente informados por análises e descobertas em regiões desenvolvidas (por exemplo, América do Norte e Europa). Nesta tese, apresentamos um dos primeiros estudos para entender a interação entre as características do hardware no desempenho esperado da rede e a nível de aplicação. Analisamos métricas de desempenho de mais de 170 milhões de sessões de medição feitas em um dos maiores provedores de rede do Brasil. Apresentamos uma caracterização completa da diversidade de modelos de smartphones, tecnologias de conexão, localização, condições locais e estado de conexão presentes no conjunto de dados e que podem ter impacto no throughput da rede conforme percebido pelo usuário. apresentamos uma análise aprofundada sobre o efeito que cada variável produz na velocidade de rede medida. Por fim, comparamos nossos resultados com medições feitas por plataformas de speedtest e com recomendações feitas por entidades de normaliza- ção. Dentre as contribuições, destacamos que variáveis como o número de dispositivos conectados a uma torre pode diminuir pela metade a velocidade de download. Também destacamos que os números publicados por plataformas de speedtest podem estar superestimando a velocidade média de redes móveis.The Internet has shifted towards a mobile-first ecosystem with tools, frameworks, and forums explicitly discussing and catering for the mobile users, both mobile apps and mobile web-pages. Although many of these tools are informed by measurements, models, and assumptions about expected network behavior, these mechanisms are often informed by analysis and findings from developed regions (e.g., N. America and Europe). In this thesis, we present one of the first studies to focus on the interplay between hardware characteristics on expected network and application level performance. We analyze more than 170 million measurement sessions collected from within the network of one of the largest Mobile Network Operators in Brazil. We provide a full characterization of the diversity of smartphone models, connection technologies, location, environment conditions and connection state that are present in the dataset and that could have an impact on the network throughput as perceived by the user. We present an in-depth analysis on the effect that each variable produces on the recorded network speed. We also compare our results with speedtest measurements and with recommendations made by standardization bodies. Among our findings, we note that the number of devices under a base station can halve the download throughput in some cases. We also note that speedtest platforms data may overestimate the average speed of cellular networks.application/pdfengRedes móveisRedes de comunicacao de dadosSmartphoneGerenciamento de redes : ComputadoresAnalysisEffective bandwidthBrazilian mobile networkExploring the impact of hardware technologies on effective bandwidth : a case study on a brazilian mobile web networkInvestigando o impacto de tecnologias de hardware em largura de banda efetiva : um estudo de caso em uma rede móvel brasileirainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de InformáticaPrograma de Pós-Graduação em ComputaçãoPorto Alegre, BR-RS2024mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT001244602.pdf.txt001244602.pdf.txtExtracted Texttext/plain157971http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/289267/2/001244602.pdf.txt01c6152383e526b745d3e3a4e875cb2cMD52ORIGINAL001244602.pdfTexto completo (inglês)application/pdf2703964http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/289267/1/001244602.pdf4f5d542f4aa646903c34cafb48e42a60MD5110183/2892672025-03-29 06:49:53.941079oai:www.lume.ufrgs.br:10183/289267Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532025-03-29T09:49:53Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false |
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A Web tem se tornado um ecossistema "mobile-first", com ferramentas, frameworks e fóruns atendendo explicitamente os usuários móveis, tanto em aplicativos quanto em pá- ginas web. Embora muitas dessas ferramentas sejam informadas por medições, modelos e suposições sobre o comportamento esperado da rede, esses mecanismos são frequentemente informados por análises e descobertas em regiões desenvolvidas (por exemplo, América do Norte e Europa). Nesta tese, apresentamos um dos primeiros estudos para entender a interação entre as características do hardware no desempenho esperado da rede e a nível de aplicação. Analisamos métricas de desempenho de mais de 170 milhões de sessões de medição feitas em um dos maiores provedores de rede do Brasil. Apresentamos uma caracterização completa da diversidade de modelos de smartphones, tecnologias de conexão, localização, condições locais e estado de conexão presentes no conjunto de dados e que podem ter impacto no throughput da rede conforme percebido pelo usuário. apresentamos uma análise aprofundada sobre o efeito que cada variável produz na velocidade de rede medida. Por fim, comparamos nossos resultados com medições feitas por plataformas de speedtest e com recomendações feitas por entidades de normaliza- ção. Dentre as contribuições, destacamos que variáveis como o número de dispositivos conectados a uma torre pode diminuir pela metade a velocidade de download. Também destacamos que os números publicados por plataformas de speedtest podem estar superestimando a velocidade média de redes móveis. |
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