Evaluation of the impact of video quality fluctuations on Quality of Experience for cloud gaming

Igre zasnovane na računalnom oblaku (engl. cloud gaming) pripadaju usluzi mrežnog igranja koja omogućuje strujanje sadržaja igre od poslužitelja do klijenta u obliku video sadržaja, dok se kontrole za igranje šalju u suprotnom smjeru. Zbog zahtjeva za visokom propusnošću i niskim odzivom, ključni izazov s kojima se susreću pružatelji usluge leži u konfiguriranju parametara video kodiranja s ciljem da se maksimizira iskustvena kvaliteta korisnika. Cilj ovog rada je proučiti utjecaj strategija prilagodbe usluge NVIDIA GeForce Now na iskustvenu kvalitetu krajnjeg korisnika pri različitim mrežnim uvjetima. Testiranjem su prikupljeni rezultati od 20 ispitanika koji su koristili uslugu NVIDIA GeForce NOW u 6 različitih testnih scenarija ovisnih o emulaciji parametra propusnosti mreže. Testovi su provedeni u laboratorijskom okruženju, a rezultati testiranja su analizirani i raspravljeni. Rezultati su pokazali da se trenutni adaptacijski algoritam relativno dobro prilagođava stanju mreže, ali u budućnosti bi se dodatni naglasak trebao staviti na vrstu igre koju korisnik igra te usavršiti strategije prilagodbe adaptacijskog algoritma kod naglih promjena stanja mreže.Cloud gaming is a network service that streams the game content from the server to the client in the form of a video, while the controls for playing are sent in the opposite direction. Due to the demands for high throughput and low latency, a key challenge faced by service providers lies in configuring the parameters of video coding in order to maximize the quality of experience of the user. The aim of the thesis is to study the impact of the NVIDIA GeForce Now service adaptation strategy on end-user Quality of Experience under variable network conditions. Testing results were collected from 20 participants who have used the service NVIDIA GeForce NOW in six test scenarios differing in terms of emulated network bandwidth. Tests were conducted in a laboratory environment, and the results are analyzed and discussed. Results show that the current adaptation strategy is relatively well – adjusted to the network conditions, but in the future it is necessary to put an additional emphasis on the kind of games that user plays and improve adaptation strategies to the sudden changes in network status