Esercizio - Domande di teoria su reti, qualità e streaming (domande ed esercizi del corso)

Teoria: Metriche e prestazioni di rete per i servizi multimedialiUna rete è una pila di livelli: ogni livello offre un servizio al superiore tramite un'interfaccia e dialoga con il livello pari con un protocollo; il pacchetto di un livello è il payload del livello inferiore ($\mathrm{PDU}n=\mathrm{PCI}n+\mathrm{SDU}n$), con efficienza $\eta=\frac{|\mathrm{SDU}n|}{|\mathrm{PDU}n|}$. Metriche: bit-rate $R_0$ (livello fisico) $\ge$ throughput $S$ $\ge$ goodput (throughput a lungo termine a livello applicazione). Ritardo nodale $d=d{proc}+d{queue}+d{trans}+d{prop}$ con $d{trans}=\frac LR$ e $d_{prop}=\frac xc$; ritardo end-to-end = somma dei nodali; jitter = variabilità del ritardo; BDP $=S\cdot\mathrm{RTT}$ (con il bit-rate minimo del percorso). Affidabilità: nel canale binario simmetrico $\mathrm{PER}=1-(1-\varepsilon)^L$ e $P(\ell)=\binom L\ell\varepsilon^\ell(1-\varepsilon)^{L-\ell}$; codici di canale $R=\frac kn$, parità, Hamming, interleaving per i burst; perdite per errori o congestione, $\mathrm{PDR}=1-P_{\text{LOSS}}$.Metriche e prestazioni di rete per i servizi multimediali →, Qualità del servizio (QoS) e qualità dell'esperienza (QoE)La QoS (ITU-T E.800) è l'insieme delle caratteristiche di un servizio di telecomunicazioni che ne determinano la capacità di soddisfare l'utente: si misura con throughput, ritardo, jitter, perdite, disponibilità e affidabilità. La QoE è la qualità percepita dall'utente ("grado di gradimento o fastidio"): dipende da applicazione (A), risorse (R), contesto (C), utente (U) e richiede una QoS adeguata. Si misura con metriche soggettive (test con osservatori: MOS medio da 1 a 5 secondo ACR, DCR, confronto a coppie; si stimano media, deviazione standard, errore standard $SE=\frac s{\sqrt N}$ e intervallo di confidenza $\pm1{,}96,SE$) e oggettive (full/reduced/no reference): MSE, PSNR (anche YCbCr con pesi $\frac34,\frac18,\frac18$), metriche di Bjontegaard (BD-PSNR, BD-rate) per confrontare codec, SSIM (similarità strutturale), VMAF (machine learning, Netflix). Nessuna cattura gli stalli e le variazioni di qualità dello streaming.Qualità del servizio (QoS) e qualità dell'esperienza (QoE) →, Streaming adattativo e DASHPer non stallare serve $R_C\le S$ (tasso di codifica non superiore al throughput), ma $R_C$ si controlla e $S$ no. Se $S<R_C$ la latenza cresce, i buffer dei router si riempiono e si perdono pacchetti; né il drop brutale né il transcoding in rete sono praticabili, la scalabilità (SVC) è parziale. La soluzione dominante è lo streaming adattativo (ABR) tirato dal client su HTTP: il video è diviso in $N$ segmenti da $T_S$ secondi, ciascuno in $K$ livelli di bit-rate $R_C(k)$ descritti nell'MPD; il client sceglie il livello $q(n)$ di ogni segmento con $T_D=\frac{T_SR_C(q)}{S_n}$. Il playout buffer $B(t)$ (in secondi di video) segue $B'=\frac S{R_C}$ durante lo stallo e $B'=\frac S{R_C}-1$ durante la riproduzione; si parte dopo $L$ segmenti e dopo uno stallo si riprende con $M$ nuovi segmenti. La QoE si modella con $J=\sum_n\lambda_1k_n-\lambda_2\lvert k_n-k_{n-1}\rvert-\phi(\Delta_n)-\lambda_3T_{ST}$. Gli algoritmi ABR sono basati su throughput, buffer o ibridi; MPEG-DASH standardizza MPD e segmenti, non il client.Streaming adattativo e DASH →. Fonte: domande "teoriche" a risposta multipla del corso di Reti di Calcolatori, Ing. Informatica UniPD 2025-26 (nel PDF "la risposta giusta è sempre la prima"; numerazione del PDF, continuazione di Esercizio - Domande di teoria su digitalizzazione, colore e codifica (domande ed esercizi del corso)). Per ogni domanda: la risposta giusta e perché le altre sono sbagliate.

Throughput, PDU, efficienza

11. Il throughput di una connessione a livello applicazione (a) è sempre minore del bit-rate a livello fisico, (b) è sempre almeno uguale al bit-rate al livello fisico, (c) è sempre costante nel tempo per un dato link. (a): gli strati superiori non possono essere più veloci di quelli inferiori (overhead degli header, condivisione del link, attese imposte dai protocolli); in generale bit-rate $\ge$ throughput $\ge$ goodput. (b) è il contrario. (c) falsa: dipende dall'intervallo di osservazione e dal traffico (basta pensare al throughput istantaneo, che alterna $R_0$ e 0).

12. Il throughput istantaneo (a) è la derivata della quantità di bit ricevuti al tempo $t$, (b) è il numero medio di bit per secondo ricevuti in un intervallo di tempo molto lungo, (c) è il numero di bit ricevuti per unità di tempo a livello fisico. (a): $s_n(t)=\frac{db_n(t)}{dt}$, limite del throughput medio per $T\to0$. (b) è il throughput di lungo termine. (c) confonde il livello: il throughput è definito a un livello qualunque, non solo al PHY.

13. La PDU a livello $n$ (a) è formata da SDU e PCI di livello $n$, (b) da SDU e PCI di livello $n-1$, (c) da SDU e PCI di livello $n+1$. (a): $\mathrm{PDU}_n=\mathrm{PCI}_n+\mathrm{SDU}_n$. (b) e (c) usano l'header di un altro livello: l'header di $n-1$ si aggiunge alla PDU di $n$ quando questa diventa SDU di $n-1$.

14. La SDU a livello $n$ (a) è la PDU a livello $n+1$, (b) è la PDU a livello $n$, (c) è la PDU a livello $n-1$. (a): la PDU del livello superiore è il carico che il livello $n$ riceve come SDU. (b) è la PDU, non la SDU; (c) è la PDU del livello inferiore (la costruisce $n-1$ aggiungendo il suo header).

15. L'efficienza (in termini di throughput) a livello $n$ è (a) $\eta=\frac{|\mathrm{SDU}_n|}{|\mathrm{PCI}_n|+|\mathrm{SDU}_n|}$, (b) $\eta=\frac{|\mathrm{PDU}_n|}{|\mathrm{SDU}_n|}$. (a): frazione di bit della PDU che portano dati utili; è sempre in $(0,1]$. (b) è il reciproco (maggiore o uguale a 1): non è un'efficienza.

16. Per migliorare l'efficienza (a) bisogna avere SDU grandi e header piccoli, (b) SDU grandi e header grandi, (c) SDU piccole e header piccoli. (a): $\eta=\frac1{1+|\mathrm{PCI}|/|\mathrm{SDU}|}$ cresce con la SDU e cala con l'header. (b) e (c) mescolano un effetto buono e uno cattivo e non garantiscono nulla (il rapporto $\frac{|\mathrm{PCI}|}{|\mathrm{SDU}|}$ resta grande se l'header è grande o la SDU piccola).

Ritardo, jitter, BDP

17. Le componenti del ritardo punto-punto sono (a) processing, accodamento, trasmissione e propagazione, (b) processing, accodamento e propagazione, (c) processing e trasmissione, (d) trasmissione e ricezione. (a). (b) manca la trasmissione ($\frac LR$); (c) manca l'accodamento e la propagazione; (d) "ricezione" non è una componente del ritardo nodale.

18. Il jitter è (a) la varianza del ritardo end-to-end, (b) la media del ritardo end-to-end, (c) la deviazione standard del ritardo end-to-end. (a) secondo la definizione del corso (la varianza indica quanto il ritardo di ogni pacchetto è diverso dalla media). (b) è il ritardo medio, non la sua variabilità. (c) misura un concetto affine ma non è la definizione adottata (nella pratica si usa spesso la deviazione standard o altre misure).

19. Il BDP è (a) il numero di bit "in viaggio" (cioè trasmessi ma non ancora ricevuti) mentre si attende l'ACK del primo pacchetto trasmesso, (b) il numero di pacchetti che vengono trasmessi contemporaneamente, (c) il numero di pacchetti in coda a un router. (a): $\mathrm{BDP}=S\cdot\mathrm{RTT}$. (b) non definisce una quantità legata al RTT; (c) riguarda l'accodamento, non il prodotto banda-ritardo.

Canale e codici

20. In un BSC (a) la probabilità che un bit sia errato è la stessa sia se si trasmette 0 sia se si trasmette 1, (b) la probabilità d'errore cambia nel tempo, (c) la probabilità di errore è approssimata a zero. (a): è il significato di "simmetrico" (con errori i.i.d.). (b) è falsa: nel BSC $\varepsilon$ è costante. (c) falsa: $\varepsilon>0$ (piccola ma non nulla).

21. La probabilità d'errore su un pacchetto di $L$ bit su un BSC con probabilità d'errore $\varepsilon$ è (a) $\mathrm{PER}=1-(1-\varepsilon)^L$, (b) $(1-\varepsilon)^L$, (c) $\varepsilon$, (d) $L\varepsilon$. (a): il pacchetto è corretto con probabilità $(1-\varepsilon)^L$ (tutti i bit giusti), quindi sbagliato con il complemento. (b) è la probabilità di correttezza; (c) è la probabilità del singolo bit; (d) è solo un'approssimazione per $L\varepsilon\ll1$ (supera 1 per pacchetti lunghi o canali cattivi).

22. I codici a controllo di parità (a) permettono di rilevare ed eventualmente correggere errori, (b) permettono solo di correggere errori. (a): la parità rileva (gli errori in numero dispari); estesa a più bit di parità (Hamming) corregge. (b) falsa: la sola parità non corregge.

23. Il rapporto di codifica $R=\frac kn$ in un codice di canale (a) controlla il compromesso tra overhead e capacità di rilevamento e correzione degli errori, (b) controlla il compromesso tra complessità ed efficacia del codice, (c) se scelto adeguatamente permette di far fronte ai burst di errori. (a): $\frac{n-k}n$ è l'overhead; più $R$ è vicino a 1, meno protezione. (b) la complessità dipende dal tipo di codice, non da $R$ da solo; (c) i burst si contrastano con l'interleaving.

24. I burst di errori si controllano efficacemente (seppur introducendo ritardo) (a) con l'interleaving, (b) con codici convoluzionali, (c) con codici a bit-rate molto alto. (a): distribuisce un burst su più blocchi, così ogni blocco ha pochi errori correggibili (il ritardo è dovuto al riempimento della matrice). (b) non è la risposta caratteristica ai burst; (c) $R$ vicino a 1 significa meno protezione, non più.

Qualità

25. La misura soggettiva di qualità (a) si basa sul calcolo di un MOS, (b) è un modo semplice, veloce ed economico di valutare la qualità di un'immagine, (c) è basata su tecniche di machine learning. (a): il MOS è la media dei voti degli osservatori. (b) falsa: è la più lenta, complessa e costosa (ma la più rilevante). (c) falsa: è una caratteristica di VMAF, una metrica oggettiva.

26. Il PSNR (a) è una misura di qualità oggettiva di facile calcolo e interpretazione, (b) permette sempre di ordinare le immagini per qualità crescente nello stesso modo di una persona, (c) è caratterizzato da un'elevatissima complessità computazionale. (a): è una trasformazione logaritmica dell'MSE. (b) falsa: non sempre segue la qualità percepita (spostamenti, mascheramento). (c) falsa: è semplicissimo da calcolare.

Streaming

27. Nello streaming video (a) bisogna assicurare che il tasso di codifica non superi (sempre) il throughput della connessione, (b) la strategia di scartare pacchetti video a caso (packet dropping) quando $R_C>S$ fornisce in genere un'ottima QoE, (c) è impossibile evitare che ci sia rebuffering, nemmeno senza vincoli sul buffering iniziale. (a): la condizione $R_C\le S$ è ciò che mantiene il buffer del client non decrescente. (b) falsa: scartare a caso toglie anche pacchetti essenziali (le frame di riferimento) e distrugge la qualità. (c) falsa: con un buffering iniziale abbastanza lungo (e un $R_C$ adeguato al throughput medio) il rebuffering si può evitare: l'esercizio 1 delle slide mostra il buffering minimo $t_{ST}=T(1-\frac{S_1}{R_C})$ che lo evita.

28. Nello streaming video adattativo (a) un video è suddiviso in segmenti di uguale lunghezza e qualità diverse, (b) un video è suddiviso in segmenti tutti della stessa qualità, (c) non c'è ridondanza nei video memorizzati dal server, (d) è il server che decide la qualità dei segmenti da inviare al client. (a): $N$ segmenti da $T_S$ secondi, ciascuno disponibile in $K$ versioni. (b) falsa: la qualità è proprio ciò che varia. (c) falsa: il server memorizza $K$ versioni dello stesso contenuto (c'è molta ridondanza, a costo di spazio). (d) falsa: decide il client (pull su HTTP) in base a throughput stimato e buffer.

29. Nello streaming video (a) il tempo di buffering iniziale è tipicamente più alto dei tempi di rebuffering accettabili dagli utenti, (b) il tempo di buffering iniziale ha un impatto nullo sulla qualità d'esperienza. (a): gli utenti tollerano molto di più un'attesa prima dell'avvio che uno stallo a riproduzione iniziata (nel modello $L\ge M$). (b) falsa: un buffering iniziale troppo lungo riduce la QoE (compare con peso $\lambda_3$ in $J$), anche se meno di uno stallo.

Errori tipici

• Confondere PDU e SDU, o l'header di un livello con quello del livello vicino.
• Leggere il PER come $L\varepsilon$ senza controllare che $L\varepsilon\ll1$.
• Dire che il MOS (soggettivo) è veloce ed economico, o che VMAF è soggettivo.
• Attribuire al server la scelta del livello nel DASH.
• Dimenticare che tutte le risposte sbagliate costano $-1$: si risponde solo se si riesce ad escludere almeno due opzioni.