Fastly, proveedor de los patrones del tráfico de Internet entre una plataforma global de edge cloud, ha analizado enero y marzo de 2020. El estudio profundiza en las tendencias de uso de la Red de redes en EEUU y aquellos países más afectados por la pandemia Covid-19 (hasta el final de marzo 2020), así como la actividad en industrias como gaming, streaming, medios online, social media y edtech.
La compañía ha llegado a la conclusión de que la calidad de Internet está estrechamente relacionada con las políticas aplicadas en cada región, como el cierre de colegios o las órdenes de confinamiento. Muchas industrias están observando tendencias al alza en su tráfico, lideradas por el sector de la prensa y medios online.
“En general, Internet goza de buena salud”, afirma Artur Bergman, fundador y Chief Architect de Fastly. “Esto es, en parte, debido a la regionalidad de estas tendencias. Pero también gracias a que las actuales websites y aplicaciones están mejor preparadas para adaptarse a las condiciones cambiantes de internet. Vemos cómo internet esta´ acercando a las personas, ya sea en el trabajo, el ocio o para estar en contacto con la familia y amigos. Y aunque hay mucho más tráfico que en meses anteriores, Internet resiste”.
Cambios en la calidad relacionados con las políticas aplicadas
Para entender el impacto en la calidad de Internet en las regiones impactadas, Fastly ha utilizado dos métricas clave: los cambios en el volumen de tráfico servido en estas regiones como reflejo del cambio de uso de Internet; y los cambios en la velocidad de descarga medidos en sus servidores, como reflejo de la calidad de Internet. El análisis de Fastly refleja que las regiones impactadas por la pandemia están viendo crecer su volumen de tráfico, a menudo ligado a las políticas dictadas por los gobiernos, como el cierre de centros educativos y negocios. Los descensos en la calidad que la compañía ha observado, han sucedido fuera de sus redes y parecen estar estrechamente ligados a las políticas regionales los cambios en los hábitos de trabajo de la población. Esto implicaría que no es probable que la calidad de Internet vaya a sufrir mayores degradaciones en aquellos países en los que ya existen órdenes de confinamiento en los hogares. La firma ha evaluado países como Francia, Italia, España y Reino Unido. En cuanto a EEUU, puesto que las políticas se están aplicando por estados, Fastly ha investigado las tendencias en aquellos más duramente afectados por la Covid-19: California, Michigan, Nueva York y New Jersey. Ha observado el siguiente impacto en el tráfico de estas regiones:
Tendencias de tráfico en el mes: A lo largo de un mes, y teniendo en cuenta sus respectivos datos de referencia de tráfico, todas las regiones analizadas muestran incrementos de tráfico con descensos en la velocidad de descarga, con la excepción de Japón y California.
•De forma más notable, Italia ha registrado un incremento del tráfico del 109’3%, con un 35’4% de reducción de velocidad de descarga.
•Japón ha observado un incremento del 31’5% del tráfico, pero -a diferencia de otros países impactados por Covid-19- el descenso en la velocidad de descarga se ha limitado al 9’7%.
•En EEUU, Nueva York y New Jersey han incrementado su tráfico un 44’6%, pero han sido capaces de capearlo con un modesto 5’5% de descenso en la velocidad de descarga.
•California ha visto crecimientos del 46’5% en su tráfico de internet, con apenas un 1’2% de descenso en la velocidad de descarga. De forma similar a Japón, la infraestructura de internet de California parece haber observado este aumento de tráfico.
Cierre de centros educativos y órdenes de confinamiento en el hogar: En Francia, Fastly ha observado un aumento del 45’4% del tráfico, justo después de que el gobierno anunciara el cierre de los colegios el 12 de marzo. Este incremento no tuvo un impacto notable en la reducción de la velocidad de descarga, pero el 17 de marzo, cuando el cierre de colegios y negocios se hizo efectivo, la velocidad descendió un 20’6%. En Italia, el tráfico creció un 47% en torno al 19 de febrero, cuando comenzó la información sobre los cierres en varias partes del norte de Italia. Tras el cierre efectivo de los colegios el 24 de febrero, la velocidad cayó un 9’2% (entre el 18 y el 24 de febrero). En Japón, el tráfico creció un 38% y la velocidad se ralentizó un 9’2% entre el 25 y el 29 de febrero, cuando comenzaron los anuncios de cierre de colegios. En España, el punto de partida del incremento de tráfico del 26’2% coincide también con el 12 de marzo, fecha en la que comenzó el cierre de centros educativos.
Experiencia de usuario: En Europa, los principales proveedores de VOD (video on demand) anunciaron en torno al 19 de marzo que reducian las tasas de bitrates habituales de sus streamings para prevenir un estrés excesivo de Internet. Cuando se analiza el tráfico y la velocidad de descarga en Francia, Italia y España, esta reducción no parece haber conllevado mejoras significativas en la calidad de Internet, pero podrían haber ayudado a evitar un deterioro mayor. Adicionalmente, y más allá de Europa, las personas que disfrutaban de conexiones de menor velocidad antes de la pandemia pueden estar sufriendo mayor degradación en su calidad que aquellos que disfrutaban de conexiones de banda ancha mayores. Alguien con una conexión de alta calidad de 100mbps apenas habrá´ notado una reducción de la velocidad del 35% – una típica transmisión de streaming de vídeo de 108P requiere solo 6Mbps, y funciona correctamente con los 65Mbps restantes. Sin embargo, alguien con una conexión de menor calidad, como 10Mbps, es probable que note esta degradación en la calidad: su película de 1080P se ajustará automáticamente a 720P para funcionar con los restantes 6’5Mbps.
De estos datos, podemos deducir que el descenso en la velocidad puede estar más relacionado con los cambios de patrones de la población, con un mayor uso desde los hogares, más que solo con el incremento del tráfico. En general, la mayor parte de las regiones han visto sus velocidades de descarga estabilizadas una vez que se completaron los cierres de colegios y negocios, cuando la mayor parte de la población se vio confinada en el hogar. En la mayor parte de las regiones esto ocurrió a mediados-finales de marzo.
Aumento de la actividad de los verticales de información y ocio
Fastly también ha analizado la actividad de Internet de algunos verticales, comparando la media de peticiones por segundo (RPS), semana a semana, entre el 6 de enero y el 16 de febrero de 2020, y el 16 de febrero y el 29 de marzo de 2020. El primer conjunto de fechas representa lo que Fastly considera actividad atribuida al crecimiento orgánico, cuando la atención general a la pandemia todavía no había alcanzado su actual senda. El segundo rango de fechas tiene lugar en un momento mucho más dinámico de desarrollos relacionados con el coronavirus, y es ilustrativo para ayudar a entender cómo cambia el comportamiento humano como respuesta a la Covid-19.
Durante estos rangos de tiempo para cada uno de los siguientes verticales, Fastly ha observado diferentes patrones de tráfico (ver gráfico):
En concreto, los cambios observados en el periodo del 16 de febrero al 29 de marzo por verticales son:
•Streaming: en este periodo, el incremento de RPS semanal fue del 29’6%. Este aumento, similar al registrado en gaming, puede reflejar el creciente interés por los contenidos en streaming durante los periodos de cierre y distanciamiento social.
•Noticias y medios online: de todos los verticales analizados, estas empresas registraron los mayores incrementos en RPS medio semanal, con un 70’16%. El aumento de actividad tendría que ver con el creciente interés por la información relacionada con la Covid-19 a medida que avanzaba el trimestre.
• : las plataformas de redes sociales han visto crecer su RPS medio semanal un 0’88% en el mismo periodo. Este repunte de la actividad puede atribuirse a que estos canales representan una ventana a través de la cual las personas pueden permanecer conectadas entre sí.
•GIFs/memes: las marcas que ayudan a los usuarios a crear y compartir piezas como memes y GIF han experimentado un crecimiento del 30’8% en su RPS medio semanal. Este crecimiento inusual de la actividad podría indicar que, como reacción a la disrupción de la vida diaria, algunos consumidores han utilizado el humor para sobrellevar estos momentos difíciles y conectar con otros.
•Gaming: en el periodo de análisis, el vertical de gaming ha registrado un crecimiento de su RPS medio semanal del 28’54%. Esto indicaría que las personas están usando más juegos online y virtuales, buscando en estas actividades una forma de mantenerse relacionados mientras se refugian en los hogares.
•EdTech: este vertical ha mostrado un notable aumento en su RPS medio semanal del 34’55%. Esto reflejaría que las plataformas de edtech están efectivamente aumentando su uso debido a que más escolares están recibiendo sus clases desde el hogar.
Metodología y fuentes
Para el análisis regional del tráfico, Fastly ha utilizado las siguientes métricas, que se han obtenido de muestras TCP connection stats (tcp_info) como parte de la infraestructura de monitorización del rendimiento de toda la flota de Fastly:
• representa el número medio de bytes de datos diarios distribuidos a varias geografías desde todos nuestros servidores (acked_bytes field in tcp_info)
•Velocidad de descarga representa el ratio medio diario de entrega reportado por TCP sobre todas las conexiones de la región (delivery_rate field in tcp_info). Mientras algunos valores reportados son promedios, varios percentiles de velocidad de descarga muestran tendencias y ratios similares a la media.
Para el análisis global de verticales, Fastly ha medido el promedio de peticiones por segundo (RPS) registrados en todos sus servidores. RPS es la suma de todas las peticiones recibidas en sus servidores desde los usuarios finales cada segundo.
Las fechas clave relativas a los cambios de políticas o anuncios en cada región se han obtenido de las noticias y de los anuncios locales, estatales, regionales y por países. Los informes The COVID Tracking Project y 2019 Novel Coronavirus COVID-19 (2019-nCoV) Data Repository by Johns Hopkins CSSE han sido las fuentes principales en relación a la evolución de número de afectados por la Covid-19.
