Intelligent evaluation of quality of experience in interactive cloud services

Esta tesis doctoral se centra en las Aplicaciones Interactivas Basadas en la Nube (CIAs), también conocidas como Aplicaciones Interactivas Distribuidas Basadas en la Nube (CDIAs) o Aplicaciones Interactivas en Tiempo Real (RIAs). Las CIAs, que requieren respuestas en tiempo real a las interacciones...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Arellano Usón, Jesús
Tipo de recurso: tesis doctoral
Fecha de publicación:2024
País:España
Institución:Universidad Pública de Navarra
Repositorio:Academica-e. Repositorio Institucional de la Universidad Pública de Navarra
OAI Identifier:oai:academica-e.unavarra.es:2454/52372
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/2454/52372
Access Level:acceso embargado
Palabra clave:Aplicaciones Interactivas Basadas en la Nube
Calidad de experiencia
Tiempo de interactividad
Round Trip Time
Experiencia del usuario
Escalabilidad
Cloud Interactive Applications
Quality of experience
Interactivity time
User experience
Scalability
Descripción
Sumario:Esta tesis doctoral se centra en las Aplicaciones Interactivas Basadas en la Nube (CIAs), también conocidas como Aplicaciones Interactivas Distribuidas Basadas en la Nube (CDIAs) o Aplicaciones Interactivas en Tiempo Real (RIAs). Las CIAs, que requieren respuestas en tiempo real a las interacciones de los usuarios, incluyen servicios de escritorio remoto, servicios de juegos en la nube y aplicaciones web interactivas. La calidad de experiencia (QoE), definida por la ITU-T como la aceptabilidad general de una aplicación o servicio percibida por el usuario, es crucial para las CIAs, donde el tiempo de interactividad —el periodo entre la interacción del usuario y la respuesta gráfica— es una métrica clave. La pandemia de COVID-19 aceleró la transición al trabajo remoto, aumentando la dependencia de las CIAs para tareas que van desde la ofimática hasta labores para las que se requieren escritorios remotos. Este cambio subraya la importancia de una monitorización precisa de la QoE para garantizar la productividad y la satisfacción del usuario. En la presente tesis evaluamos las propuestas actuales para la cuantificación de QoE en entornos CIAs, identificando etapas y métricas comunes. Presentamos la herramienta TeCLA, desarrollada para abordar las limitaciones de las metodologías previas de evaluación de QoE. Gracias al despliegue de TeCLA en escenarios reales, la tesis recopila datos para evaluar su efectividad en comparación con los métodos tradicionales, particularmente el uso del Round Trip Time como aproximación del tiempo de interactividad. Los hallazgos respaldan la idoneidad de la metodología propuesta para medir la QoE en entornos empresariales CIA. La tesis valida este enfoque mediante su implementación en un entorno corporativo, ofreciendo un sistema pionero para la detección de anomalías utilizando redes neuronales LSTM. Basándonos en el desarrollo previo de TeCLA, proponemos su evolución, TeCLAe, una herramienta mejorada que captura métricas tanto en el cliente ligero como en el servidor remoto gracias a una configuración de doble agente. TeCLAe proporciona información detallada sobre el comportamiento de la infraestructura y el rendimiento de las aplicaciones, esencial para diagnosticar posibles elementos problemáticos de la infraestructura en despliegues CIAs que pueden degradar la QoE de los usuarios. Gracias al trabajo realizado, se proporciona un marco integral para medir y mejorar la QoE en CIAs, crucial para la creciente adopción de soluciones de trabajo remoto. Las herramientas y metodologías propuestas permiten un monitoreo preciso de la QoE y la detección proactiva de problemas, mejorando la experiencia del usuario, la productividad y la escalabilidad de las aplicaciones interactivas basadas en la nube.

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