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。移動網絡的高動態性和異構性，導致傳統網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絡傳輸開展研究。該研究在兩個層面開展協同傳輸。首先，團隊提出了多路徑協同傳輸協議。移動終端通常可連接Wi-Fi、蜂窩網絡等多種網絡，存在多條傳輸路徑。多路徑傳輸的一大挑戰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度機制，根據應用QoE需求，動態調整數據包分配和發送策略，以極少的冗余傳輸實現高吞吐、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-云協同傳輸機制。移動互聯網傳輸的瓶頸鏈路往往在“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絡側。在這種網絡環境下，傳統面向端到端連接的傳輸機制，面臨網絡擁塞反饋周期長、丟包恢復慢等問題，導致較大的網絡傳輸時延。該研究提出的端-邊-云協同傳輸機制，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網企業，服務上億用戶，顯著降低了傳輸時延，滿足了視頻直播等業務需求。
 

　　相關工作連續發表在計算機網絡領域頂級國際會議NSDI 2024(USENIX 網絡系統設計與實現研討會)、MobiCom 2024 (ACM 國際移動計算與網絡會議)、ICNP 2023(IEEE 國際網絡協議會議)上。研究工作得到國家重點研發計劃、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