Crowdsourcing av mobilanvändares nätverksprestanda har blivit ett effektivt sätt att förstå och förbättra mobilnätsprestanda och användarkvalitet. Den nuvarande mätmetoden baseras dock fortfarande på det paradigm för mätning av fasta linjer där en mätapp mäter sökvägen till fasta (mätnings- eller webb) servrar. I detta arbete introducerar vi ett nytt paradigm för mätning av mobilnätsprestanda per app. Vi designar och implementerar MopEye, en Android-app för att mäta fördröjning av nätverks tur och retur för varje app när det finns apptrafik. Denna opportunistiska mätning kan utföras automatiskt utan användarens ingripande. Det kan därför underlätta en storskalig och långsiktig crowdsourcing av mobilnätsprestanda. Under genomförandet av MopEye har vi övervunnit en rad utmaningar för att göra den kontinuerliga latensövervakningen lätt och exakt. Vi har distribuerat MopEye till Google Play för en IRB-godkänd crowdsourcing studie i en period av tio månader, som får över fem miljoner mätningar från 6,266 Android-appar på 2.351 smartphones. Analysen avslöjar ett antal nya rön om prestandan per app-nätverk och mobil DNS-prestanda.
Däremot använde REF en smartphone-applikation för att mäta prestanda per app för mobila nätverk och utvärderade resultaten av deras crowdsourcing-studie på grundval av olika faktorer som anslutningstyper (WiFi/cellulär).
MopEye: Opportunistic Monitoring of Per-app Mobile Network Performance
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}