The aim of this paper was to analyz

The aim of this paper was to analyze the cellular network
performance based on an extensive measurement study. In particular
the analysis of performance limiting factors and their
root cause was targeted. The data was collected during an
extensive crowd-sourcing study and additional targeted measurement
campaigns, generating reference measurements using
a more extensive test set. From this data, a number of observations
regarding the cellular network and its performance are
derived. The crowd-sourced measurements are well suited to
derive general, location based network parameters like cell size
and density, as well as available technologies and the respective
signal strength. Compared to simple RTT and throughput
measurements, the network performance related parameters can
only be derived using dedicated measurements and a more
complex measurement setup. From these, the implications of
network management decisions – namely PoP selection – on the
end-to-end performance of cellular network access have been
shown. These were confirmed for general web access by measuring
the performance of the 25 most popular web sites and
determining the influence of PoP selection on the response time.
The main findings are summarized along the research questions
posed in the beginning for which the answers are outlined
in the following:
How does the network configuration and management influence
the cellular network performance? The analysis of the
stationary measurements shows that the network performance
(i.e. RTT) is highly dependent on network configuration and
management decisions. In the data sets, four different PoPs
were discovered. One of these is selected for each device connecting
to the mobile network. The assignment was observed
to be random but with unequal probabilities. The resulting RTT
between the mobile devices and the server at TU Darmstadt also
strengthens this observation. Due to the random assignment of
the mobile devices to the PoPs the performance experienced on
the mobile devices is often sub-optimal. This performance also
depends on the location of the application server. Considering
that a large number of application servers and Internet services
are located near PoP 1, and only 19% of the traffic is
routed using this PoP, the resulting performance shows a clear
optimization potential.
Can the performance of the cellular network be predicted
based on the available measurements? Analyzing the assignment
of the mobile devices to the PoPs provides an indication
of periodicity. Hence, a Markov Chain was derived to model
the starting state probability and transition probabilities for the
PoPs. This is also exploited to predict the assignment of the
devices to the PoPs. As time patterns were also visible in the
Spanish measurements, discovering similar effects in other networks
is probable. Applying a binary classification tree, a 97%
accuracy predicting the correct PoP has been achieved.
What is the optimization potential in the given network configuration,
and how can this be exploited? The analysis in
Section V shows a large additional RTT when using a suboptimal
PoP. An overhead of 58% to 73% was visible in
more than 57% of the measurements. This overhead is nearly
constant for the full time of the PoP association. Automatic
re-assignments are only carried out after a connection duration
of 36 hours. Hence, the performance of the current connection
can be considered stable. The performance does neither change
with handovers in between cells. Still, forcing a re-assignment
to another PoP is possible by disabling and re-enabling cellular
data. Such, the performance penalty imposed by the
sub-optimal PoP assignment can be mitigated.
How is the user-perceived mobile service quality affected
by the routing decisions of the mobile operator? Differences
in absolute response times between different websites were
observed in the collected data set, but cannot be accounted to
the PoP selection alone. Instead, these are caused by processing
on the server side. Comparing the relative difference in
response times of the 25 most popular websites in Germany
shows a similar behavior to the previous observations. This

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จุดประสงค์ของเอกสารนี้คือการ วิเคราะห์เครือข่ายเซลลูลาร์อิงจากการศึกษาการวัดครอบคลุมประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการวิเคราะห์ประสิทธิภาพการทำงานข้อจำกัดที่สำคัญและสาเหตุหลักที่เป็นเป้าหมาย เก็บรวบรวมข้อมูลในระหว่างการศึกษาการจัดหาฝูงชนอย่างกว้างขวางและเพิ่มเติมการวัดเป้าหมายส่งเสริมการขาย สร้างการวัดอ้างอิงที่ใช้ชุดทดสอบที่ครอบคลุมมากกว่านี้ จากข้อมูลนี้ จำนวนการสังเกตเกี่ยวกับเครือข่ายโทรศัพท์และประสิทธิภาพการทำงานอยู่ได้มา การวัดจากฐานจะเหมาะกับทั่วไป ตำแหน่งที่ตั้งตามพารามิเตอร์เครือข่ายเช่นขนาดเซลล์ที่สืบทอดมาและความหนาแน่น เช่นมีเทคโนโลยี และที่เกี่ยวข้องความแรงของสัญญาณ เมื่อเทียบกับค่า RTT และอัตราความเร็วการวัด ประสิทธิภาพการทำงานของเครือข่ายที่เกี่ยวข้องสามารถอ่านจะมาใช้วัดเฉพาะและมากขึ้นการตั้งค่าการวัดที่ซับซ้อน จากเหล่านี้ ผลกระทบของการเครือข่ายการจัดการตัดสินใจ – คือ ป๊อปเลือก-ในการปลายเพื่อประสิทธิภาพของเครือข่ายได้แสดง เหล่านี้ได้รับการยืนยันการเข้าถึงเว็บทั่วไป โดยการวัดประสิทธิภาพของ 25 เว็บไซต์ยอดนิยมมากที่สุด และการพิจารณาอิทธิพลของ PoP เลือกเวลาในการตอบสนองประเด็นหลักจะถูกสรุปตามคำถามวิจัยเกิดขึ้นในการเริ่มต้นซึ่งคำตอบไว้ในต่อไปนี้:วิธีไม่การกำหนดค่าเครือข่ายและบริหารมีอิทธิพลต่อประสิทธิภาพของเครือข่ายเซลลูลาร์หรือไม่ การวิเคราะห์การการวัดแบบแสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพของเครือข่าย(เช่น RTT) จะสูงขึ้นอยู่กับการกำหนดค่าเครือข่าย และการตัดสินใจการจัดการ ในชุดข้อมูล สี่ผุดที่ถูกค้นพบ เลือกหนึ่งเหล่านี้สำหรับแต่ละอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อเครือข่ายมือถือ พบว่า การกำหนดจะสุ่ม แต่น่าจะไม่เท่ากัน RTT เป็นผลลัพธ์ระหว่างอุปกรณ์มือถือและเซิร์ฟเวอร์ที่ TU Darmstadt ยังเสริมสร้างข้อสังเกตนี้ เนื่องจากการกำหนดแบบสุ่มอุปกรณ์มือถือจะปรากฏผลการดำเนินงานที่มีประสบการณ์ในอุปกรณ์มือถือมักจะเป็นช่วงที่ดีที่สุด ประสิทธิภาพนี้ยังขึ้นอยู่กับตำแหน่งที่ตั้งของเซิร์ฟเวอร์แอพลิเคชัน พิจารณาที่เซิร์ฟเวอร์แอพลิเคชันและบริการอินเทอร์เน็ตเป็นจำนวนมากตั้งอยู่ใกล้ป๊อบ 1 และมีเพียง 19% ของการจราจรกำหนดเส้นทางโดยใช้ PoP นี้ ประสิทธิภาพการทำงานที่แสดงได้ชัดการเพิ่มประสิทธิภาพศักยภาพสามารถคาดการณ์ผลการดำเนินงานของเครือข่ายเซลลูลาร์หรือไม่ตามวัดที่มีอยู่ การวิเคราะห์การกำหนดอุปกรณ์เคลื่อนที่ไปปรากฏมีการบ่งชี้ของใด ๆ ด้วยเหตุนี้ มาห่วงโซ่ Markov รุ่นน่าเป็นสถานะเริ่มต้นและน่าจะเปลี่ยนแปลงสำหรับการปรากฏ นี้ยังเป็นประโยชน์ในการคาดการณ์การกำหนดการอุปกรณ์จะปรากฏ รูปแบบเวลาก็ยังปรากฏให้เห็นในการวัดสเปน ค้นพบผลข้างเคียงในเครือข่ายอื่น ๆเป็นไป ใช้ต้นไม้ประเภทไบนารี 97%ได้รับความแม่นยำทำนาย PoP ถูกต้องมีศักยภาพในการกำหนดค่าเครือข่ายที่กำหนด การเพิ่มประสิทธิภาพคืออะไรและวิธีสามารถนี้ใช้ประโยชน์ได้อย่างไร การวิเคราะห์ในส่วน V แสดง RTT เพิ่มเติมมีขนาดใหญ่เมื่อใช้ในสภาพPoP ค่าการผลิตของ 58% ถึง 73% ถูกมองเห็นได้ในกว่า 57% ของการวัด ค่าใช้จ่ายนี้เป็นเกือบค่าคงที่สำหรับเต็มเวลาของสมาคม PoP อัตโนมัติกำหนดใหม่เฉพาะดำเนินการหลังจากระยะเวลาการเชื่อมต่อ36 หน่วย ด้วยเหตุนี้ ประสิทธิภาพของการเชื่อมต่อปัจจุบันถือได้ว่ามั่นคง ประสิทธิภาพการทำงานไม่ใช่เปลี่ยนแปลงกับ handovers ระหว่างเซลล์ ยังคง บังคับการกำหนดอีกครั้งการ PoP อีกเป็นไปได้ โดยการปิดใช้งาน และการเปิดใช้งานโทรศัพท์มือถือข้อมูล เช่น การประสิทธิภาพศอสามารถจะบรรเทาย่อย PoP การกำหนดคุณภาพการรับรู้ผู้ใช้บริการโทรศัพท์มือถือได้รับผลกระทบอย่างไรโดยการตัดสินใจกำหนดเส้นทางของเครือข่ายมือถือ ความแตกต่างในการตอบสนองแน่นอน ระหว่างเว็บไซต์ต่าง ๆ ได้สังเกตในชุดเก็บรวบรวมข้อมูล แต่ไม่สามารถนำมาใช้กับการเลือก PoP เพียงอย่างเดียว แทน เหล่านี้เกิดจากการประมวลผลด้านเซิร์ฟเวอร์ เปรียบเทียบความแตกต่างสัมพัทธ์ในเวลาการตอบสนองของ 25 เว็บไซต์ที่นิยมมากที่สุดในเยอรมนีแสดงพฤติกรรมคล้ายกับข้อสังเกตก่อนหน้านี้ นี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จุดมุ่งหมายของการวิจัยนี้คือการวิเคราะห์เครือข่ายโทรศัพท์เคลื่อนที่
ประสิทธิภาพการทำงานบนพื้นฐานของการศึกษาการวัดที่กว้างขวาง โดยเฉพาะอย่างยิ่ง
การวิเคราะห์ปัจจัยด้านประสิทธิภาพการ จำกัด ของพวกเขาและ
สาเหตุเป็นเป้าหมาย เก็บรวบรวมข้อมูลในระหว่างการ
ศึกษาการจัดหาฝูงชนอย่างกว้างขวางและตรงเป้าหมายเพิ่มเติมวัด
แคมเปญการสร้างวัดอ้างอิงโดยใช้
ชุดทดสอบอย่างกว้างขวางมากขึ้น จากข้อมูลนี้จำนวนของการสังเกต
เกี่ยวกับเครือข่ายโทรศัพท์เคลื่อนที่และประสิทธิภาพการทำงานจะ
ได้รับ การวัดฝูงชนที่มามีความเหมาะสมดีที่จะ
ได้รับมาโดยทั่วไปตามสถานที่พารามิเตอร์เครือข่ายเช่นขนาดของเซลล์
และความหนาแน่นเช่นเดียวกับเทคโนโลยีที่มีอยู่และตามลำดับ
ความแรงของสัญญาณ เมื่อเทียบกับที่เรียบง่าย RTT และผ่าน
การวัดค่าประสิทธิภาพของเครือข่ายที่เกี่ยวข้องสามารถ
เพียง แต่จะได้มาโดยใช้การวัดที่ทุ่มเทและอื่น ๆ อีกมากมาย
การตั้งค่าการวัดที่ซับซ้อน จากนี้ความหมายของ
การตัดสินใจการจัดการเครือข่าย - คือตัวเลือก PoP - ที่
ประสิทธิภาพการทำงานแบบ end-to-end ของการเข้าถึงเครือข่ายโทรศัพท์เคลื่อนที่ได้รับการ
แสดง เหล่านี้ได้รับการยืนยันสำหรับการเข้าถึงเว็บทั่วไปโดยการวัด
ประสิทธิภาพการทำงานของ 25 เว็บไซต์ที่นิยมมากที่สุดและ
การกำหนดอิทธิพลของการเลือกป๊อปในเวลาตอบสนอง.
ผลการวิจัยที่สำคัญสรุปได้พร้อมคำถามการวิจัย
ที่ถูกวางในการเริ่มต้นที่คำตอบมีการระบุไว้
ใน ต่อไปนี้:
วิธีการกำหนดค่าเครือข่ายและการจัดการที่มีอิทธิพลต่อ
ประสิทธิภาพการทำงานของเครือข่ายโทรศัพท์เคลื่อนที่? การวิเคราะห์ของ
วัดนิ่งแสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพของเครือข่าย
(เช่น RTT) จะสูงขึ้นอยู่กับการกำหนดค่าเครือข่ายและการ
ตัดสินใจการจัดการ ในชุดข้อมูลที่แตกต่างกันสี่ PoPs
ถูกค้นพบ หนึ่งในจำนวนนี้จะถูกเลือกสำหรับอุปกรณ์เชื่อมต่อในแต่ละ
เครือข่ายมือถือ ได้รับมอบหมายเป็นที่สังเกต
จะสุ่ม แต่ด้วยความน่าจะเป็นที่ไม่เท่ากัน ส่งผลให้ RTT
ระหว่างโทรศัพท์มือถือและเซิร์ฟเวอร์ที่ TU Darmstadt ยัง
เสริมสร้างข้อสังเกตนี้ เนื่องจากการกำหนดแบบสุ่มของ
อุปกรณ์มือถือเพื่อ PoPs ประสิทธิภาพการทำงานที่มีประสบการณ์เกี่ยวกับ
โทรศัพท์มือถือมักจะย่อยที่ดีที่สุด งานนี้ยัง
ขึ้นอยู่กับสถานที่ตั้งของเซิร์ฟเวอร์แอพลิเคชัน พิจารณา
ว่าเป็นจำนวนมากของแอพพลิเคชันเซิร์ฟเวอร์และบริการอินเทอร์เน็ต
ตั้งอยู่ใกล้ PoP 1 และมีเพียง 19% ของการเข้าชมจะ
ถูกส่งไปใช้ POP นี้ประสิทธิภาพที่เกิดขึ้นแสดงให้เห็นชัดเจน
ที่มีศักยภาพในการเพิ่มประสิทธิภาพ.
สามารถปฏิบัติงานของเครือข่ายโทรศัพท์เคลื่อนที่ได้รับการคาดการณ์
บนพื้นฐานของ การวัดที่มี? การวิเคราะห์ที่ได้รับมอบหมาย
ของโทรศัพท์มือถือเพื่อ PoPs ให้ข้อบ่งชี้
ของระยะเวลา ดังนั้นลูกโซ่มาร์คอฟได้มากับรูปแบบ
รัฐเริ่มต้นน่าจะเป็นและการเปลี่ยนแปลงที่น่าจะเป็นสำหรับ
PoPs นอกจากนี้ยังเป็นประโยชน์ในการทำนายการมอบหมายของ
อุปกรณ์ PoPs ในฐานะที่เป็นรูปแบบเวลาก็ยังมองเห็นได้ใน
การวัดสเปน, การค้นพบผลกระทบที่คล้ายกันในเครือข่ายอื่น ๆ
อาจเป็นไปได้ การใช้ต้นไม้ไบนารีจำแนกเป็น 97%
ความถูกต้องทำนายป๊อปที่ถูกต้องได้รับความสำเร็จ.
เป็นที่มีศักยภาพในการเพิ่มประสิทธิภาพในการกำหนดค่าเครือข่ายที่กำหนดอะไร
และวิธีการนี้สามารถใช้ประโยชน์? การวิเคราะห์ใน
มาตรา V แสดงให้เห็นว่ามีขนาดใหญ่เพิ่มเติม RTT เมื่อใช้ก่อให้เกิดผลลัพธ์
PoP ค่าใช้จ่ายจาก 58% เป็น 73% ก็มองเห็นได้ใน
มากกว่า 57% ของการวัด ค่าใช้จ่ายนี้เป็นเกือบ
คงที่สำหรับเต็มเวลาของสมาคมป๊อป อัตโนมัติ
-มอบหมายงานอีกครั้งจะดำเนินการเพียงออกมาหลังจากที่มีระยะเวลาการเชื่อมต่อ
ของ 36 ชั่วโมง ดังนั้นประสิทธิภาพของการเชื่อมต่อปัจจุบัน
ถือได้ว่ามีเสถียรภาพ ผลการดำเนินงานไม่เปลี่ยนแปลงค่า
กับการส่งมอบในระหว่างเซลล์ ยังคงบังคับให้อีกครั้งที่ได้รับมอบหมาย
จะปรากฏอีกเป็นไปได้โดยการปิดและเปิดใช้งานโทรศัพท์มือถือ
ข้อมูล ดังกล่าวลงโทษประสิทธิภาพที่กำหนดโดย
มอบหมาย PoP ย่อยที่ดีที่สุดสามารถบรรเทา.
วิธีการคือคุณภาพการให้บริการโทรศัพท์มือถือใช้การรับรู้ผลกระทบ
จากการตัดสินใจกำหนดเส้นทางของผู้ประกอบการโทรศัพท์มือถือ? ความแตกต่าง
ในเวลาการตอบสนองที่แน่นอนระหว่างเว็บไซต์ที่แตกต่างกัน
พบว่าในชุดข้อมูลที่รวบรวมได้ แต่ไม่สามารถนำมาใช้ในการ
เลือกป๊อปคนเดียว แต่เหล่านี้เกิดจากการประมวลผล
ในฝั่งเซิร์ฟเวอร์ เปรียบเทียบความแตกต่างเมื่อเทียบกับใน
เวลาการตอบสนองในเว็บไซต์ที่นิยมมากที่สุดในประเทศเยอรมนี 25
แสดงให้เห็นถึงลักษณะการทำงานคล้ายกับข้อสังเกตก่อนหน้านี้ นี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วัตถุประสงค์ของบทความนี้เพื่อวิเคราะห์เครือข่ายเซลลูลาร์การปฏิบัติงานบนพื้นฐานของการศึกษาที่กว้างขวางของการวัด โดยเฉพาะการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของปัจจัย จํากัดสาเหตุที่เป็นเป้าหมาย เก็บรวบรวมข้อมูลในระหว่างการฝูงชนจัดหา ศึกษาเพิ่มเติมอย่างละเอียดและกำหนดเป้าหมายการวัดแคมเปญสร้างวัดอ้างอิงโดยใช้ชุดทดสอบที่กว้างขวางมากขึ้น จากข้อมูลนี้ , จํานวนของการสังเกตเกี่ยวกับเครือข่ายโทรศัพท์เคลื่อนที่และประสิทธิภาพของสมการ ฝูงชนที่มาวัดจะดีเหมาะกับสืบทอดทั่วไป , สถานที่ที่ใช้เครือข่ายพารามิเตอร์เช่นขนาดเซลล์และมีความหนาแน่นเช่นเดียวกับเทคโนโลยีที่มีอยู่และเกี่ยวข้องความแรงของสัญญาณ เมื่อเทียบกับ ง่ายและ throughput รัตต์การวัดประสิทธิภาพเครือข่ายพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องสามารถจะได้ใช้เฉพาะการวัดและเพิ่มเติมตั้งค่าการวัดที่ซับซ้อน จากผลกระทบของเหล่านี้การตัดสินใจการจัดการเครือข่าย–ป๊อป–ในการเลือกคือสำหรับประสิทธิภาพของการเข้าถึงเครือข่ายมือถือได้ที่แสดง เหล่านี้ได้รับการยืนยันสำหรับการเข้าถึงเว็บทั่วไป โดยวัดประสิทธิภาพของเว็บไซต์และ 25 ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดพิจารณาอิทธิพลของการปรากฏในการตอบสนองเวลาผลการวิเคราะห์สรุปได้ตามคำถามการวิจัยที่ถูกวางในการเริ่มต้น ซึ่งคำตอบที่ระบุไว้ในต่อไปนี้ :แล้วการปรับแต่งและจัดการเครือข่ายอิทธิพลประสิทธิภาพเครือข่ายโทรศัพท์เคลื่อนที่ ? การวิเคราะห์ของการวัดประสิทธิภาพของเครือข่าย ) พบว่า( เช่น RTT ) เป็นอย่างสูงที่ขึ้นอยู่กับการตั้งค่าเครือข่ายและการตัดสินใจการจัดการ ในข้อมูลชุดสี่ปรากฏแตกต่างกันค้นพบ หนึ่งของเหล่านี้ถูกเลือกสำหรับแต่ละอุปกรณ์เชื่อมต่อไปยังเครือข่ายโทรศัพท์มือถือ งานพบว่าจะเป็นแบบสุ่ม แต่ความน่าจะเป็นไม่เท่ากัน ผลวิจัยและถ่ายทอดเทคโนโลยีระหว่างอุปกรณ์มือถือและเซิร์ฟเวอร์ที่ ตู ยัง ดาร์มชตัทสำหรับการสังเกตนี้ เนื่องจากการโอนอุปกรณ์มือถือที่ปรากฏประสิทธิภาพประสบการณ์บนอุปกรณ์มือถือมักจะย่อยที่ดีที่สุด งานนี้ยังขึ้นอยู่กับสถานที่ตั้งของเซิร์ฟเวอร์โปรแกรมประยุกต์ พิจารณาว่าเป็นจำนวนมากของเซิร์ฟเวอร์ของโปรแกรมประยุกต์และบริการอินเทอร์เน็ตตั้งอยู่ใกล้ป๊อป 1 และมีเพียง 19% ของการจราจรเส้นทางการใช้ POP นี้ เป็นผลงานที่แสดงชัดเจนศักยภาพการเพิ่มประสิทธิภาพได้ประสิทธิภาพของเครือข่ายโทรศัพท์เคลื่อนที่จะคาดการณ์บนพื้นฐานของการวัดที่ใช้งานได้ การวิเคราะห์ภารกิจของอุปกรณ์มือถือที่ปรากฏแสดงของโลหิต . ดังนั้น ได้มาแบบลูกโซ่มาร์คอฟความน่าจะเป็นในการเปลี่ยนสถานะเริ่มต้นและสถานะสำหรับป๋า นี้ยังเป็นประโยชน์เพื่อทำนายงานของอุปกรณ์ที่จะปรากฏ เป็นรูปแบบเวลา ก็ยังสามารถมองเห็นได้ในการวัดผลที่คล้ายกันในภาษาสเปน , การค้นพบเครือข่ายอื่น ๆมันน่าจะเป็น การใช้ต้นไม้ไบนารี 97%ความถูกต้องทำนายปรากฏถูกต้อง ได้รับความอะไรคือการเพิ่มประสิทธิภาพที่มีศักยภาพในการระบุการตั้งค่าเครือข่ายและวิธีนี้สามารถใช้ประโยชน์ ? การวิเคราะห์ในส่วนที่ 5 แสดง RTT เพิ่มเติมเมื่อใช้ suboptimal ขนาดใหญ่ป๊อป ค่าใช้จ่ายของ 58% ถึง 73% ถูกมองเห็นได้ในมากกว่า 57% ของการวัด ค่าใช้จ่ายนี้เป็นเกือบคงที่สำหรับเต็มเวลาของป๊อปสมาคม อัตโนมัติRe : งานจะดำเนินการหลังจากที่เชื่อมต่อระยะเวลา36 ชั่วโมง ดังนั้น ประสิทธิภาพของการเชื่อมต่อปัจจุบันถือได้ว่ามีเสถียรภาพ ประสิทธิภาพไม่เปลี่ยนกับ handovers ระหว่างเซลล์ ยังบังคับให้เรื่องงานปรากฏอีก เป็นไปได้โดยการปิดและเปิดใช้งานโทรศัพท์มือถือข้อมูล เช่น การแสดงการบังคับโดยย่อยงานป๊อปที่ดีที่สุดสามารถลด .วิธีการคือการรับรู้คุณภาพบริการต่อผู้ใช้โทรศัพท์มือถือโดยเส้นทางการตัดสินใจของผู้ประกอบการโทรศัพท์มือถือ ? ความแตกต่างในการตอบสนองครั้งระหว่างเว็บไซต์ต่าง ๆแน่นอนพบในการเก็บรวบรวมข้อมูล ตั้ง แต่ ไม่สามารถ คิดที่จะป๊อปเลือกคนเดียว แต่เหล่านี้จะเกิดจากการประมวลผลในฝั่งเซิร์ฟเวอร์ . เปรียบเทียบความแตกต่างสัมพัทธ์เวลาตอบสนองของ 25 เว็บไซต์ที่เป็นที่นิยมมากที่สุดในเยอรมันแสดงพฤติกรรมคล้ายสังเกตก่อนหน้านี้ นี้