Hace ya un par de años, Ars Technica publicaba: « Los cerdos de la banda ancha» (bandwidth hogs) viven en el reino de las criaturas míticas, junto con los unicornios».

Los data caps aumentan la afición a los jardines zen. Foto cortesía de The Story Lady

Los data caps aumentan la afición a los jardines zen. Foto cortesía de The Story Lady


Que quede claro que la expresión no es nuestra y que bandwidth hog es un término que emplean los anglosajones para referirse a los usuarios que consumen más banda ancha que el resto. El reportaje de Ars Technica recogía una hipótesis de Benoît Felten, consultor de Diffraction Analysis, sobre lo que ocurre con los data caps.
Según Benoît Felten, los límites al consumo de banda ancha que ponen los operadores, bajo la excusa de que unos pocos usuarios consumen la mayoría de los recursos de la red, no necesariamente alivian la congestión de la red. Para demostrar su hipótesis pidió la colaboración de ISPs que quisieran participar en su estudio y, de paso, comprender mejor cómo funcionaban sus redes. Un operador americano, Sonic.net accedió a participar en su experimiento.

¿Son los caps el camino para acabar con la saturación?

Sonic dice que no cree que los data caps sean necesarios y que si la congestión es el problema, los límites son una forma errónea de abordarla durante las horas pico, cuando la red va lenta para todos.

De hecho, según Sonic.net, lo de los data caps tiene más que ver con otras cosas:

«Los caps poco tienen que ver con aspectos técnicos, la razón fundamental de poner topes en el consumo de banda ancha es prevenir la ruptura del modelo de negocio de la televisión de entretenimiento que alimenta las pantallas de TV en la mayoría de las casas»

¿Penalizan los data caps a los usuarios equivocados?

El estudio de Felten, después de estudiar los patrones de consumo de los usuarios de Sonic.net, arrojó estas conclusiones:

**Los datos del estudio son de uso real de todos los consumidores de banda ancha conectados a un único punto de agregación y las estadísticas son del consumo de datos en la red en incrementos de cinco minutos durante un día entero.

  • El 1% de los usuarios que consumen más datos (very heavy consumers) representan el 20% del consumo total
  • La media de consumo de datos durante el periódo es de 290 MB, mientras que el consumo de los very heavy consumers es de 9,6 GB. Esto equivale a un consumo medio mensual de 8,7 GB y 288 GB mensuales respectivamente.
  • En todo caso, solo la mitad de esos very heavy consumers tienen contratado un servicio de 6 Mbps, lo que significa que la otra mitad de los heavy users tiene el ancho de banda restringido a 3 Mbps o incluso menos.
  • El 61% de los heavy users (en consumo de datos) se descarga cosas el 95% del tiempo. Sin embargo, de todos los usuarios que se descargan cosas el 95% del tiempo, únicamente son heavy users un 5%.
  • Mientras que el 83% de los heavy users están entre el 1% de los usuarios que más banda ancha consumen durante al menos un periodo de cinco minutos en hora pico (el estudio se centra en el análisis del comportamiento de la red en periodos de cinco minutos), sobre el total del 1% de los usuarios que más consumen solo un 14,3% son heavy data users.
  • La proporción de ancho de banda que corresponde a los very heavy users disminuye cuando el tráfico en el punto de conexión está por encima del 75%, es decir los heavy users no están copando los recursos de la red.
adfafa. Fuente Diffraction Analysis

Durante tres horas al día el tráfico se sitúa por encima del 75%. Fuente Difraction Analysis

  • El 42% de todos los usuarios están entre el 10% de los usuarios que más consumen durante las horas pico.

Conclusiones de los afectados

Con todos estos datos, en IP Carrier sugieren que si en realidad los data hogs no son los que causan la congestión, es más lógico pensar en utilizar otras formas de tarificar y otros precios para modificar la demanda. La cuestión es saber si otros esquemas que podrían funcionar son aceptables para los usuarios y los ISP.

Sonic.net sostiene que ellos no hacen gestión del tráfico y que cuando hay congestión amplían la capacidad de sus conexiónes. Sin embargo, señalan que si hay que hacer algúna gestión, por ejemplo, ralentizar la conexión de quién esté consumiendo más hasta el nivel del siguiente usuario que esté consumiendo más en el momento específico de congestión, sería una política más razonable.

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