Praktika

2020

1.
Schüler, J.: Flow Statistics Calculation in a Programmable Data Plane with P4, (2020).
 
2.
Raffeck, S.: Towards Modeling Energy Performance of LoRaWAN Transmissions: A Verification of Theoretical Predictions, (2020).
 
3.
Hildebrand, K.: Impact of Rendering Times on the Perceived Loading Speed of Web Pages, (2020).
[ Abstract ]
 
Contact/Kontakt: michael.seufert@uni-wuerzburg.de Title: Impact of Rendering Times on the Perceived Loading Speed of Web Pages Abstract: The most dominant QoE (Quality of Experience, i.e., subjectively perceived quality) influence factor of web browsing is the page load time. However, pages do not load in a single event, but different parts of the web page are displayed at different rendering times. In this work, a study shall be conducted to investigate the impact of rendering times on the perceived loading speed of web pages. The results of the study shall be evaluated to derive recommendations for networking as well as rendering aspects of web browsing. Titel: Einfluss von Anzeigezeiten auf die wahrgenomme Ladegeschwindigkeit von Webseiten Inhalt: Der wichtigste Einflussfaktor auf die QoE (Quality of Experience, d.h. subjektiv empfundene Dienstgüte) beim Webbrowsing ist die Seitenladezeit. Jedoch laden Webseiten nicht auf einmal, sondern verschiedene Teile der Seite werden zu unterschiedlichen Zeitpunkten angezeigt. In dieser Arbeit soll eine Studie durchgeführt werden, mit der der Einfluss dieser Anzeigezeiten auf die wahrgenommene Ladegeschwindigkeit untersucht werden kann. Die Ergebnisse der Studie sollen ausgewehrtet werden, um Empfehlungen für Netzwerk- und Renderingaspekte beim Webbrowsen abzuleiten.
4.
Vomhoff, V.: Reliability of Crowdsourced Measurements, (2020).
 
5.
Spangenberger, M.: Implementation and Evaluation of Content Encoding at Runtime for DASH Video Streaming, (2020).
 

2019

1.
Dietz, K.: Extending the OpenFlow OMNeT++ Suite, (2019).
 
2.
Smietanka, O.: Comparison of LPWAN IoT Device Communication Techniques LoRa and NB-IoT, (2019).
 
3.
Stulier, N.: Statistische Evaluation der APM in DOTA 2, (2019).
 
4.
Janiak, L.: Analysis of Geographic Data in R, (2019).
 
5.
Biskup, F.: IoT-Datenanalyse im Smart City-Kontext, (2019).
 
6.
Tönsing, L.: Untersuchung des Einflusses der Anleitungs- und Bearbeitungssprache auf die Ergebnisqualität von Crowdsourcing-Aufgaben, (2019).
 

2018

1.
Popp, C.: Analysis of WebRTC Video Communications in a Cloud Testbed Setup, (2018).
 
2.
Steurer, F.: Optimization of Scheduling Mechanisms for Crowdsourcing Tasks Considering Time-dependent System Parameters, (2018).
 

2017

1.
Wehner, N.: Unsupervised QoE Field Study for Mobile YouTube Video Streaming with YoMoApp, (2017).
 
2.
Ott, M.: Extraction of SDN Device Fingerprints for Enhancing the Network Security, (2017).
 
3.
Sommer, M.: Implementation of an OpenFlow Fuzzing Framework, (2017).
 
4.
Knapp, T.: Extending the Monitoring Features of ONOS, (2017).
[ Abstract ]
 
The SDN controller ONOS lacks certain network monitoring capabilities. The task is to develop an ONOS application which utilizes the interfaces provided by ONOS and enableds the active measurement of a predefined set of network metrics.
5.
Kamneng Kwam, B.: Static Placement of Services on Edge Servers, (2017).
 

2015

1.
Allendorf, F.: Assessing the Accuracy of the NetGraph Network Measurement Tool in Dota 2, (2015).
 

2012

1.
Metter, C.: An Evaluation of Open-Source Cloud Platforms and Analysis of VM-Migration Traffic, (2012).