Vodafone ha scelto la tecnologia Quality of Outcome, o QoO, sviluppata da CUJO AI per introdurre un nuovo sistema di misurazione delle prestazioni broadband in diversi mercati europei, con una prima implementazione già attiva su una rete Vodafone e un rollout più ampio in corso. La tecnologia verrà distribuita su milioni di gateway e Home Hub installati presso i clienti, compresi router Wi-Fi 7, e verrà utilizzata anche a supporto dell’iniziativa Low Latency DOCSIS dell’operatore. L’obiettivo è spostare il criterio con cui viene valutata la qualità di una connessione dalla semplice disponibilità di banda verso ciò che l’utente riesce effettivamente a fare con quella connessione. Una linea può infatti mostrare valori di velocità nominale perfettamente regolari e, nello stesso momento, produrre interruzioni nelle videochiamate, ritardi nei giochi online o problemi nello streaming perché i pacchetti IP incontrano picchi di latenza, perdite o variazioni di capacità lungo il percorso. Vodafone sta quindi introducendo un sistema che prende misure come latenza, packet loss e throughput e le converte in un punteggio riferito alla singola applicazione, compreso tra 0% e 100%, permettendo di capire se le condizioni della rete sono sufficienti per ottenere il risultato richiesto da attività come gaming reattivo, videoconferenze senza interruzioni o utilizzo affidabile di servizi cloud. Il software non analizza il contenuto dei pacchetti e non utilizza dati personali del cliente, ma valuta esclusivamente le caratteristiche tecniche necessarie all’applicazione per funzionare correttamente. Vodafone ha già sperimentato QoO insieme a Low Latency DOCSIS proprio per misurare se determinati miglioramenti infrastrutturali producano un vantaggio concreto nelle applicazioni utilizzate dagli utenti, anziché limitarsi a verificare variazioni nei tradizionali parametri di rete.
Il funzionamento di Quality of Outcome parte dalla definizione, per ogni tipologia di applicazione, di due soglie che delimitano una scala lineare. Lo 0% corrisponde alle Conditions at the Point of Unacceptable Performance, indicate come CPUP, cioè alle condizioni nelle quali la qualità diventa inaccettabile per quell’applicazione, mentre il 100% corrisponde ai Requirements for Optimal Performance, o ROP, che rappresentano invece le condizioni necessarie per ottenere il comportamento ottimale. Le esigenze di latenza vengono descritte mediante insiemi di coppie tra percentile e valore di latenza, la perdita dei pacchetti attraverso un rapporto medio e il throughput attraverso un valore minimo globale. Da queste misure vengono ricavati punteggi separati e il risultato complessivo di QoO viene determinato utilizzando il valore più basso tra le componenti relative a latenza, packet loss e throughput, sulla base del principio secondo cui la caratteristica più degradata è quella che con maggiore probabilità limiterà l’esperienza finale dell’applicazione. Se la banda disponibile scende sotto il throughput minimo richiesto, il punteggio viene direttamente portato a zero. Il modello deriva concettualmente dalla metrica denominata Quality Attenuation e l’utilizzo delle distribuzioni della latenza e delle probabilità di packet loss consente anche una proprietà particolarmente utile per gli operatori: le misure possono essere combinate tra differenti segmenti della rete oppure scomposte per individuare dove abbia origine un degrado, rendendo QoO utilizzabile non soltanto come indicatore sintetico della qualità percepita ma anche per attività di fault isolation e root-cause analysis. In questo modo un operatore può passare dalla semplice constatazione che una determinata applicazione funziona male all’identificazione della porzione della rete nella quale si trova la causa del problema e utilizzare gli stessi dati per valutare se un intervento abbia prodotto effettivamente il miglioramento previsto.
Il framework presenta tuttavia anche limiti tecnici già documentati nella specifica. Nelle reti caratterizzate da condizioni estremamente variabili, come i collegamenti cellulari, la capacità disponibile per un dispositivo può cambiare anche di un ordine di grandezza nell’arco di pochi secondi, mentre frequenze di campionamento insufficientemente elevate possono non intercettare picchi molto brevi di latenza e generare quindi un punteggio più favorevole rispetto a quanto sperimentato realmente dall’utente. Quality of Outcome è stato sviluppato dagli esperti di CUJO AI insieme alla comunità del networking e portato avanti all’interno dell’IP Performance Measurement Working Group dell’Internet Engineering Task Force. CUJO AI lo presenta come un nuovo standard di settore pubblicato dall’IETF, ma lo stato formale della specifica richiede una precisazione: il documento draft-ietf-ippm-qoo-11 risulta ancora classificato come Internet-Draft attivo, è stato sottoposto all’IESG per la pubblicazione e si trova nella coda dell’RFC Editor in attesa dell’assegnazione del primo editor, con status RFC previsto di tipo Informational. La revisione attuale, datata 19 maggio 2026 e con ultimo aggiornamento del relativo record IETF il 13 agosto, scade il 20 novembre 2026. Gli autori indicati sono Bjørn Ivar Teigen Monclair e Magnus Olden di CUJO AI, con Ike Kunze nel ruolo di editor, e il documento sostituisce il precedente draft-olden-ippm-qoo. La specifica dispone già anche di implementazioni software: qoo-c è una libreria open source in C distribuita con licenza MIT e mantenuta da CUJO AI, descritta come implementazione completa del modello, mentre goresponsiveness, strumento open source scritto in Go per la misurazione della qualità della rete, offre un supporto parziale a QoO.
Vodafone ha partecipato direttamente allo sviluppo del modello fornendo il punto di vista di un operatore di rete ed è indicata come il primo grande operatore a distribuire Quality of Outcome su larga scala all’interno di reti broadband europee già operative. Per CUJO AI, l’obiettivo del sistema è collegare in maniera più diretta le metriche utilizzate dagli ingegneri di rete agli effetti osservabili dagli utenti, mentre Vodafone punta a utilizzare queste informazioni anche per individuare dove siano necessari interventi infrastrutturali e verificare se gli upgrade producano vantaggi misurabili sulle applicazioni reali. L’adozione avviene quindi mentre l’operatore continua ad aumentare le velocità delle proprie reti fisse sia nelle abitazioni sia a livello delle centrali, ma riconosce che la velocità nominale costituisce solo una parte della qualità effettivamente percepita dal cliente. La distribuzione della tecnologia su milioni di Home Hub collegati alla rete paneuropea consentirà di produrre indicatori applicativi utilizzabili per attività di ottimizzazione, troubleshooting e pianificazione della rete, trasformando parametri tecnici come perdita dei pacchetti, latenza e throughput in una misura direttamente collegata alla capacità della connessione di sostenere uno specifico utilizzo. Per Vodafone e CUJO AI, il passaggio fondamentale consiste proprio nel valutare la rete non soltanto in base a quanto velocemente riesca a trasportare dati in condizioni astratte, ma sulla base del risultato ottenuto dall’applicazione che quei dati sta effettivamente utilizzando.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)