以視頻直播、云游戲等為代表的交互式應用，對端到端傳輸時延提出了極高要求。移動網(wǎng)絡的高動態(tài)性和異構性，導致傳統(tǒng)網(wǎng)絡傳輸機制無法滿足交互式應用時延需求。

中國科學院計算技術研究所研究員李振宇帶領的國際合作團隊對低時延網(wǎng)絡傳輸開展研究。該研究在兩個層面開展協(xié)同傳輸。首先，團隊提出了多路徑協(xié)同傳輸協(xié)議。移動終端通?？蛇B接Wi-Fi、蜂窩網(wǎng)絡等多種網(wǎng)絡，存在多條傳輸路徑。多路徑傳輸?shù)囊淮筇魬?zhàn)在于路徑傳輸質量存在差異，導致傳輸時延受限于慢路徑。該研究提出了QoE感知的多路徑傳輸調(diào)度機制，根據(jù)應用QoE需求，動態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)包分配和發(fā)送策略，以極少的冗余傳輸實現(xiàn)高吞吐、低時延傳輸。同時，研究人員設計了基于機器學習的多路徑傳輸擁塞控制機制，實時感知瓶頸鏈路，選擇最優(yōu)的擁塞控制算法，進一步降低傳輸時延。其次，該團隊提出了端-邊-云協(xié)同傳輸機制。移動互聯(lián)網(wǎng)傳輸?shù)钠款i鏈路往往在“最后一公里”，即整個端到端傳輸受限于靠近客戶端的移動網(wǎng)絡側。在這種網(wǎng)絡環(huán)境下，傳統(tǒng)面向端到端連接的傳輸機制，面臨網(wǎng)絡擁塞反饋周期長、丟包恢復慢等問題，導致較大的網(wǎng)絡傳輸時延。該研究提出的端-邊-云協(xié)同傳輸機制，把擁塞控制從服務器側卸載到靠近客戶端的邊緣節(jié)點，大幅縮短了擁塞反饋周期，并加快了丟包恢復。該團隊設計的協(xié)同傳輸機制，使得云端服務器端在沒有擁塞控制算法的情況下，仍然能準確計算擁塞窗口。相關研究工作已用于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，服務上億用戶，顯著降低了傳輸時延，滿足了視頻直播等業(yè)務需求。

相關工作連續(xù)發(fā)表在計算機網(wǎng)絡領域頂級國際會議NSDI 2024（USENIX 網(wǎng)絡系統(tǒng)設計與實現(xiàn)研討會）、MobiCom 2024 （ACM 國際移動計算與網(wǎng)絡會議）、ICNP 2023（IEEE 國際網(wǎng)絡協(xié)議會議）上。研究工作得到國家重點研發(fā)計劃、北京市自然科學基金和中國科學院國際伙伴計劃項目的支持。