用于远程协作的系统和方法技术方案

本文描述了根据本发明专利技术的各种实施例的用于在家工作解决方案的系统和方法。这些解决方案从网络框架中的任何、一些或所有点精确地诊断连接问题的位置和严重性。这些解决方案的实施例还可以使用人工智能和机器学习来处理客户体验质量(QoE)反馈和其它相关指示符。基于这些测量和过程，解决方案可以改进网络连接性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于远程协作的系统和方法
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本专利申请涉及并根据35 USC
§
119(e)要求以下共同未决且共同拥有的美国临时专利申请的优先权权益：2020年4月7日提交的、专利技术人为Chan
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Soo Hwang、John M.Cioffi、Peter Joshua Silverman、Tuncay Cil、Philip Bednarz、Peter Chow的、题为“USER PREFERENCE BASED HOME NETWORK OPTIMIZATION”的美国专利申请序列号63/006,628；2020年5月17日提交的、专利技术人为Chan
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Soo Hwang、John M.Cioffi、Peter Joshua Silverman、Tuncay Cil、Philip Bednarz、Peter Chow、题为“SYSTEMS AND METHODS FOR TELEWORK”的共同未决且共同拥有的美国专利申请序列号63/026,112；2020年7月28日提交的、专利技术人为Chan
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Soo Hwang、John M.Cioffi、Peter Joshua Silverman、Tuncay Cil、Philip Bednarz、Peter Chow、Carlos Garcia Hernandez、题为“SYSTEMS AND METHODS FOR TELEWORK”的共同未决且共同拥有的美国专利申请序列号63/057,806；以及2020年9月9日提交的、专利技术人为M.Cioffi、Chan
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Soo Hwang、Peter Joshua Silverman、Tuncay Cil、Philip Bednarz、Peter Chow、Carlos Garcia Hernandez、题为“SYSTEMS AND METHODS FOR REMOTE COLLABORATION”的美国专利申请序列号63/076,209。本专利文献中提到的每个参考文献通过引用整体并入本文。

技术介绍

[0003]最近的全球大流行导致大量公司、教育机构和政府机构将员工和学生过渡到在家远程工作和学习。疫情前规模相当小的远程办公劳动力已经迅速发展成为规模大得多的远程劳动力，导致用于支持在家工作(“WFH”)活动的公共网络资源紧张。这种对网络资源紧张被在家从事远程学习的大量学生放大了。虽然对网络的压力一直是个问题，但远程工作和学校活动的生产率水平让许多专家感到惊讶，许多公司已经公开宣布未来在其商业模式中支持WFH机会。随着这些员工和他们的公司继续寻找新的更有效的远程协作和工作方式，这一趋势可能会继续下去。
[0004]这种向在家工作模式的转变也导致了公司在员工和业务管理方面面临的新问题。公司对其WFH员工住宅和公共网络连接的依赖急剧增加。员工、学生和其他用户依赖于互联网连接，通过使用各种网络和互联网服务提供商(ISP)跨各种应用与同事、客户和其他人进行交互。例如，如果视频会议应用在在线会议期间故障，在大文件的存储或取回期间出现带宽问题，或者发生导致在家用计算机终端上运行的应用软件故障或性能不佳的其它网络问题，则用户生产率可能急剧下降。WFH的长期有效性将取决于公司确保网络资源在其在家员工基础上有效分配的能力。这些问题同样适用于采用远程学习的教育机构，以及在需要家庭网络上的用户与家庭网络上的他人通信的各种其它应用中。
[0005]图1描绘了2020年3月期间上行链路业务量方面的互联网业务增长100，当时许多公司开始实施其WFH政策。上行链路业务量大幅增加80％，这是在2020年新冠肺炎疫情居家期间在家工作的员工和学生人数增加的直接结果。上行链路业务的增加导致了在家用计算机系统上运行的许多应用的性能问题。上行链路数据传输限制的一些经常观察到的后果包
括差的音频会议语音质量、粘性视频或导致需要重新建立连接和重复中断的活动的连接丢失。这些问题不仅出现在典型的家庭互联网连接上，其中互联网接入由DSL、固定无线或电缆调制解调器提供，在2020年3月还出现在超高速光纤到家庭(FTTH)连接上。
[0006]这些网络连接限制和中断将导致用户沮丧，并对员工的生产率和学生的学习能力产生负面影响。协作是工作成功和教育成就的基础，当参与者不能有效地协作时，工作和教育的成功就会减少。当下行链路数据速率峰值需求超过任何协作者的连接能力以可靠地支持必要的数据传输时，下行链路连接问题也会以类似的方式影响生产率。
[0007]吞吐量瓶颈的来源可能发生在端到端传输路径中的任何链路中。例如，该来源可能在家用Wi
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Fi系统上行链路上，其中各种设备可能竞争有限的整体上行链路Wi
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Fi带宽。它也可能发生在固定线路回程链路本身上，或者它可能发生在边缘、核心或对等网络链路上。在一些情况下，应用服务器本身可能没有足够的处理能力、存储器或其它资源。与公司完全访问其网络、服务器和计算机以操作其服务和应用的更传统的模型相比，WFH模型实现了通常由第三方服务提供商控制的网络连接和设备。这可能会产生超出网络连接问题的影响。例如，向WFH模型的过渡也降低了公司使用网络来管理和监控员工活动和有效性的能力，因为其员工使用的网络不再直接由公司控制。
[0008]总之，依赖于远程协作的公司、教育机构和其它实体需要在现在部署在远程协作模型中的各种网络连接和家庭应用中改进可见性、控制和管理功能，以确保其员工、学生和其他用户达到或超过可接受的生产率水平。
附图说明
[0009]将参考本公开的实施例，其示例可在附图中示出。这些附图旨在说明性的，而不是限制性的。虽然在这些实施例的上下文中通常描述了伴随的公开内容，但应当理解，其无意将公开的范围限制到这些特定实施例。附图中的项目可能不符合比例。
[0010]图1是示出随着WFH变得更加普遍，在2020年3月以来在上行链路业务量方面整体互联网业务增长的图。
[0011]图2A示出了根据本专利技术的各种实施例的用于WFH解决方案的示例性总体框架。
[0012]图2B示出了根据本专利技术的各种实施例的WFH系统架构。
[0013]图2C示出了根据本专利技术的各种实施例的在家工作服务器。
[0014]图3A示出了根据本专利技术的各种实施例的可在诊断引擎内实现并应用于WFH活动的示例性体验质量(QoE)学习方法的各方面。
[0015]图3B示出了根据本专利技术的各种实施例的训练和适应归一化和聚合的用户QoE反馈、服务质量(QoS)数据和用户偏好数据的广义QoE估计模型。
[0016]图4是根据本专利技术的各种实施例的用于系统内反馈数据的分析的呈现、传输和流动的方法。
[0017]图5概括地描绘了根据本专利技术的各种实施例的家庭网关，其物理地位于ISP的到户服务和家用网络之间的入口或分界点处。
[0018]图6示出了根据本专利技术的各种实施例的用于区分设备和/或应本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种方法，包括：访问与一个或多个网络设备和/或连接相关的数据，所述数据包括至少服务质量(QoS)数据和体验质量(QoE)数据，所述QoS数据为相关联的网络连接提供对连接质量的客观测量，并且所述QoE数据为相关联的网络连接或应用软件提供对用户体验的测量；以及训练QoE估计器模型，以用于根据QoS数据生成估计的QoE数据，其中，所述QoE估计器模型使用机器学习方法，其中，所述QoS数据用作输入数据，并且所述QoE数据用于定义一个或多个标签，使得所述QoE估计器模型基于所述输入数据确定针对所述一个或多个标签中的每一个标签的相应的估计器。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所访问的数据包括与所述一个或多个网络设备和/或连接相关的当前数据和/或历史数据。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述输入数据还包括定时数据，所述定时数据提供与所述QoS数据和所述QoE数据相关联的时间跨度和/或时间戳。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述QoE数据包括实时用户反馈数据和/或延迟的用户反馈数据。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述QoE数据包括直接用户反馈数据和/或间接用户反馈数据。6.一种方法，包括：访问与一个或多个网络设备和/或连接相关的数据，其中，每个数据与来自多个应用的一个或多个应用相关联；从所述多个应用中选择至少一个感兴趣的应用；以及分析所述数据以确定特定于应用的连接性(ASC)度量，所述ASC度量指示针对所述至少一个感兴趣的应用的连接质量对用户生产率的影响；其中，所述ASC度量是使用在ASC训练数据上训练的ASC模型来确定的，所述ASC训练数据包括与所述一个或多个网络设备和/或连接相关的当前数据和/或历史数据，所述ASC训练数据包括至少服务质量(QoS)数据和相关联的体验质量(QoE)数据，所述QoS数据为相关联的网络连接提供了对连接质量的客观测量，而所述QoE数据为相关联的网络连接或应用软件提供了对用户体验的测量。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述至少一个感兴趣的应用包括与以下各项相关联的一个或多个应用软件：WFH活动和/或远程学习/教学和/或远程医疗和/或流式娱乐媒体的其它虚拟聚合和/或分发和/或安全相机系统和/或传感器和/或智能家电。8.根据权利要求6所述的方法，其中，所述至少一个感兴趣的应用的ASC度量还可以基于至少一个其它感兴趣的应用的ASC度量来确定。9.根据权利要求6所述的方法，其中，所述ASC度量是针对与所述至少一个感兴趣的应用相关联的每个网络连接而单独确定的。10.根据权利要求6所述的方法，其中，所述ASC度量是在与所述至少一个感兴趣的应用相关联的多个网络连接上被聚合的。1...

【专利技术属性】
技术研发人员：J，
申请(专利权)人：阿西亚SPE有限责任公司，
类型：发明
国别省市：