百万级用户视频应用仿真测试数据集

随着视频会议、虚拟现实及工业互联网等利用多模态网络应用的爆发式增长，对底层传输协议的高吞吐与低时延性能提出了严峻挑战。为验证新型端到端传送协议在真实大规模网络环境下的性能，本项目基于大规模试验网络构建了百万级用户并发测试环境。本数据集（百万级用户视频应用在线测试数据集）记录了在不同弱网配置下，新型传输控制算法（MYCC）与业界主流算法（Google BBR、WebRTC GCC、IETF QUIC）的对比测试数据。数据采集依托于Docker容器化节点与DELL高性能服务器集群，通过Python自动化脚本进行流量生成与监控，共包含63个PCAP流量文件及相关的清晰度、尾时延、卡顿率统计日志，数据总量约11.2GB。本数据集真实反映了大规模并发场景下不同拥塞控制算法的传输表现，经过第三方认证测试，数据质量可靠，可为多模态网络传输协议的优化、拥塞控制机制的研究及视频传输质量评估提供重要的实测基准数据。