野外释放自动化网络拥塞控制的定制化潜力
网络与互联网体系结构
2025-05-20 v1 人工智能
机器学习
性能
系统与控制
系统与控制
摘要
网络拥塞控制（CC）在流媒体、游戏、AR/VR及联网汽车等互联网服务中对用户体验至关重要。传统方法下的CC算法设计寻求适用于各种应用领域和网络条件的通用控制规则，但不同服务需求与网络条件的变化挑战了这种做法。我们分享一套在实际场景中自动定制CC逻辑的系统经验。我们讨论了设计、部署挑战与解决方案，凭借在流媒体、游戏、联网汽车等领域的案例研究，突出了其带来的性能优势。该系统依赖PCC Vivace——一种由研究者开发的基于在线学习的拥塞控制协议。因此，除了分享定制化拥塞控制的见识，我们还讨论了为实现实际部署所需修改PCC Vivace的经验教训。
关键词
引用
@article{arxiv.2505.12492,
title = {Unleashing Automated Congestion Control Customization in the Wild},
author = {Amit Cohen and Lev Gloukhenki and Ravid Hadar and Eden Itah and Yehuda Shvut and Michael Schapira},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.12492},
year = {2025}
}