Az értékelések azt mutatják meg, hogy video-adatfolyamok esetén milyen minőséget várhatsz (legalább a megtekintési idő 90%-ában), ha a YouTube-ot egy adott terület valamelyik internetszolgáltatójánál nézed.
Ezek az adatok nem csupán a felhasználók egy szűk körének adatain, hanem több ezer internetszolgáltató hálózatán keresztül megtekintett több milliárd YouTube-videón alapulnak.
Ezeket a névtelen adatokat minden olyan felhasználóról gyűjtjük, aki a YouTube-ot internetszolgáltatón keresztül nézi.
Az interneten tapasztalt felhasználói élményt számos, egymástól független tényező befolyásolhatja, többek között a felhasználó internetkapcsolatának sebessége, a hozzáférési hálózat megbízhatósága, az alkalmazásszerverek rendelkezésre állása és terhelése, valamint egyes esetekben a felhasználó otthoni hálózatának konfigurációja. A hozzáférési sebesség vagy a szerverkapacitás egyedi és elszigetelt mérései nem adnak hű képet a valós felhasználói élményről. A valós internetes felhasználói élmény csak mindenre kiterjedő, az összes befolyásoló tényezőt figyelembe vevő alkalmazásszintű teljesítményméréssel vizsgálható.
Itt olvashatsz arról, hogy milyen módszerekkel értékeljük az internetszolgáltatókat a YouTube-videók lejátszásának szempontjából a folyamatos alkalmazásteljesítmény-mérés alapján. Célunk, hogy olyan értékeléseket biztosítsunk, amelyek hasznosak, könnyen érthetők és lehetőleg hűen tükrözik a valós internetes felhasználói élményt.
A YouTube-videók lejátszásakor általában a következő történik: a YouTube-kliens (lejátszó) egy adatfolyam részeként lekéri a videót alkotó adatokat a YouTube-szerverről (CDN) egy vagy több kéréssel (például HTTP GET kérés használatával). Az internetszolgáltatók értékelésének első lépése annak meghatározása, hogy a videó adatait mekkora sebességgel lehet tartósan letölteni a szerverről a kliensre. Az elért alkalmazásszintű adatátviteli sebesség („goodput”) méréséhez minden kérés esetén a következő adatokat rögzítjük:
E mérések alapján az „R” kérés alkalmazásszintű átviteli sebessége („goodput”) az alábbi képlettel számítható ki. Minden mért kérést goodput-mintának veszünk.
Az értékeléseket a mérési időszakban rögzített releváns goodput-minták összesítésével számítjuk ki. Ezt a módszertant alkalmazva az értékelések különböző részletességi szinteken is kiszámíthatók a választott dimenziókhoz. Egy adott internetszolgáltató értékelése például kiszámítható különböző időszeletekre (például óra, nap, hét, hónap) és/vagy földrajzi szintekre (például ország, megye, körzet, város) vonatkozóan.
Megadott „T” időszakra (például az utolsó 30 napra) és „L” földrajzi helyre (például San Francisco, Kalifornia, USA) vonatkozóan a „P” internetszolgáltató (például a Comcast) értékelése a következőképp számítható ki:
3) Az értékelési feltételek meghatározása: Az internetszolgáltatókat az egyes szintekre vonatkozó minimális GAT-mennyiség szerint értékeljük. Mivel ezt a mérőszámot úgy alakítottuk ki, hogy az internetszolgáltató hálózatának egyenletes és megbízható működését mérje, határértékként olyan szinteket kellett megállapítanunk, amelyek a folyamatos, nem pedig a jellemző (átlagos) teljesítményt mérik. Ezt szem előtt tartva három értékelési szintet határoztunk meg: rendszerünkben a GAT-90 (a kérések 90%-a a határérték felett van), a GAT-95 (a kérések 95%-a a határérték felett van), valamint a GAT-99 (a kérések 99%-a a határérték felett van) jelzi a megbízhatóság különböző szintjeit.
A következő táblázatban láthatók azok a feltételek, amelyek szerint az internetszolgáltatók végső besorolását végezzük a GAT-90 szint használatával. A 90%-os határértéket a terület gyakorlati teljesítményének alapos figyelembevételével határoztuk meg. Ezt az értéket a jövőben – a hálózatok fejlődésének megfelelően – módosítani fogjuk.
Az értékelések hálózat-, nem pedig a felhasználóközpontúak. Minden goodput-mintából eltávolítjuk a személyazonosításra alkalmas összes adatot, és semmilyen felhasználói információt (például böngészőben tárolt cookie-t, IP-címet) nem tárolunk és nem használunk fel közvetlen módon az értékelési algoritmusban. Továbbá ha az összesített mintamennyiség a kiválasztott földrajzi szinten vagy időintervallumban egy adott küszöb alatt marad, az algoritmus olyan, kisebb felbontású dimenziókra áll vissza (azaz szélesebb földrajzi vagy időtartomány összesített adatait jeleníti meg), amelyek már biztosítják a besorolás kiszámításához szükséges mennyiséget.