IIJ 研究实验室联合 Verizon 利用 RIPE Atlas 探针在 646 个 AS 中测量最后一公里时延，发现疫情期间持续拥塞的 AS 比例从平时的 10% 上升 55%，日本受影响最重。
测量方法与整体结论：
研究使用 RIPE Atlas 探针在 646 个自治系统中采集 traceroute 数据，识别反复出现的最后一公里排队时延异常。IMC 2020 报告显示，正常时期仅 10% 的 AS 存在持续最后一公里拥塞，新冠疫情爆发后这一比例增加 55%。大型接入网与特定地区的恶化尤为明显，居家办公令导致流量从企业网转移至住宅与农村网络，暴露了边缘链路的容量瓶颈。原文未给出具体拥塞判定阈值。
美国与日本典型网络的时延变化：
图 1 对比了 Comcast (AS7922) 与 NTT OCN (AS4713) 在 2019 年三个时段与 2020 年 4 月的中位排队时延。2019 年两网均呈现稳定日周期，晚高峰略有升高。2020 年 4 月 Comcast 时延中度上升，高时延不再局限于晚高峰，白天也持续升高；NTT OCN 则出现显著时延增长，提示严重拥塞。IIJ (AS2497) 等多个日本网络表现相似，日本成为研究中受影响最严重的经济体。
吞吐量数据佐证拥塞持续与恢复：
借助 M-Lab NDT 数据，研究进一步验证了 AS4713 的性能退化。图 2 展示该 AS 客户端在 2020 年 1 月（疫情前）、4 月（首波高峰）、6 月（首波后）的中位吞吐量。4 月吞吐量明显下降，6 月有所回升但未完全恢复至 1 月水平，印证最后一公里拥塞随居家措施出现并随其缓解而减弱。原文未给出具体吞吐量数值与恢复程度量化指标。
运维人员应关注最后一公里排队时延的日内模式变化，而非仅看峰值；在流量突发转移时，住宅侧接入网与汇聚层容量规划需预留更大余量，并结合 RIPE Atlas 与 M-Lab 等开放测量平台建立常态化监测基线。
原文: APNIC Blog（2020-12-11）｜编译自 APNIC Blog，事实以原文为准。
来源：APNIC Blog