大家好，我是毛毛。
今天是Day 14。
今天繼續看論文的內容~ ヽ(✿ﾟ▽ﾟ)ノ

Reinforcement learning-based QoS/QoE-aware service function chaining in software-driven 5G slices

這篇是2018年七月刊登在Trans. Emerg. Telecommun. Technol.上的論文。

昨天有說到作者加入QoE的原因是QoS和QoE之間是呈現非線性的關係，因此QoS滿足的情況下並不代表能滿足QoE，所以需要特別考慮QoE。

在這篇論文中的QoS資訊是從LLDP packet得到的，如下圖：

鏈路層發現協定（Link Layer Discovery Protocol，LLDP）是一種資料鏈路層協定，網路裝置可以通過在本地網路中傳送LLDPDU（Link Layer Discovery Protocol Data Unit）來通告其他裝置自身的狀態。是一種能夠使網路中的裝置互相發現並通告狀態、相互資訊的協定。

他在原來的LLDP封包上額外加上了QoS的部分，並將封包的Type改成127表示這個封包是經過客製。

QoS

相信大家都知道QoS是什麼，這是一種衡量一個服務的整體效能的方法，而常見的衡量標準如上圖有頻寬、延遲、抖動和丟失封包。
而在這篇論文中又將QoS在分成兩類：

• Positive metrics
  • 這類的metric是值愈大愈好
  • Bandwidth
• Negative metrics
  • 這類的metric是值愈小愈好
  • Delay, Packet loss, and Jitter

QoE

QoE則是衡量用戶對服務體驗的滿意程度的標準，QoE衡量標準也分為兩種：

• Subjective
  • 主觀性的，這類的QoE主要是靠使用者的評分來做為回饋，但是這種的評分也因此很看使用者的主觀意見，不太能清楚的表示整體使用者的滿意程度。
• Objective
  • 客觀性的，這類的是透過公式去評估，這篇論文用的是以下兩種方法：
    • Weber-Fechner Law（WFL）
    • Exponential Interdependency of QoE and QoS（IQX）hypothesis

上面的QoE的兩種方法就留到明天在講啦~
大家明天見