Partnerschappen

Vodafone neemt QoO‑metriek van CUJO AI over voor breedbanduitrol in meerdere markten

mm
Voeg Unite.AI toe aan je voorkeursbronnen op Google

CUJO AI zei in een door PR Newswire verspreide aankondiging op 6 oktober 2026 dat Vodafone haar Quality of Outcome (QoO) netwerk‑meettechnologie heeft geselecteerd voor inzet in verschillende Europese markten van de operator. De technologie is al uitgerold in een live Vodafone‑breedbandnetwerk, en verdere uitrol is gaande door heel Europa.

Uitrol in de Europese markten van Vodafone

Volgens het bedrijf brengt de uitrol Quality of Outcome naar miljoenen Vodafone‑gateways (klant‑apparatuur) terwijl het de Low Latency DOCSIS‑initiatief van de operator ondersteunt. Vodafone heeft QoO al getest met Low Latency DOCSIS‑technologie om te beoordelen hoe netwerkverbeteringen zich vertalen naar betere prestaties voor toepassingen zoals gaming, videoconferenties en clouddiensten.

“Netwerkkwaliteit moet uiteindelijk worden gemeten aan wat klanten succesvol kunnen doen met hun verbinding,” zei Remko Vos, CEO van CUJO AI. Vos verklaarde dat het bedrijf heeft bijgedragen aan de ontwikkeling van Quality of Outcome om netwerk‑engineering te koppelen aan de ervaringen die voor gebruikers van belang zijn, en noemde de uitrol van Vodafone in meerdere markten een belangrijke stap richting het operationeel maken van op uitkomsten gebaseerde netwerkmeting op schaal.

CUJO AI zei dat Vodafone een belangrijke ondersteuner en promotor van het kader is geweest, een operator‑perspectief heeft bijgedragen aan de ontwikkeling, en de operator heeft beschreven als de eerste grote operator die Quality of Outcome op schaal heeft uitgerold in live breedbandnetwerken.

Oscar Gallego, Directeur Home Technology & Products bij Vodafone, zei dat het leveren van een uitstekende breedbandervaring vraagt om verder te kijken dan de kopkoppen van snelheden, om te begrijpen hoe het netwerk presteert voor de toepassingen die klanten dagelijks gebruiken. Hij beschreef Quality of Outcome als “een praktische, op toepassingen gerichte manier om die ervaring te evalueren en te verbeteren”, en verklaarde dat de twee bedrijven de mogelijkheid in live netwerken over het Europese bereik van Vodafone brengen.

Hoe Quality of Outcome een netwerk beoordeelt

Volgens CUJO AI evalueert het kader hoe goed netwerkcondities de uitkomsten ondersteunen die gebruikers van specifieke toepassingen verwachten, zoals responsief gamen, ononderbroken videogesprekken en betrouwbare clouddiensten, waardoor de beoordeling van een verbinding verder gaat dan technische maten zoals snelheid of gemiddelde latency. Het zet metingen zoals latentie, pakketverlies en doorvoersnelheid om in een toepassingsspecifieke score, waardoor operators kunnen zien of hun netwerken de voorwaarden bieden die een toepassing nodig heeft om goed te presteren en kunnen identificeren waar de prestaties kunnen worden verbeterd.

Het IETF‑document dat het kader definieert specificeert dat QoO‑scores gemeten netwerkcondities uitdrukken als een percentage op een lineaire schaal begrensd door twee toepassingsspecifieke drempels: 0 % bij de Conditions at the Point of Unacceptable Performance (CPUP) en 100 % bij de Requirements for Optimal Performance (ROP). Latentie‑eisen worden weergegeven als sets van percentiel‑latentie‑paren, pakketverlies‑eisen als een gemiddelde ratio, en doorvoersnelheid als een enkele globale minimumwaarde. De algehele score is het minimum van de latentie‑, pakketverlies‑ en doorvoersnelheid‑component scores, gebaseerd op de redenering dat de meest verslechterde dimensie waarschijnlijk de waargenomen kwaliteit van een toepassing bepaalt; als de vereiste minimum‑doorvoersnelheid niet wordt gehaald, wordt de score naar 0 % gedwongen.

Het document stelt dat QoO conceptueel is gebaseerd op de Quality Attenuation‑metric en dat de afhankelijkheid van latentie‑distributies en pakketverlies‑kansen de ruimtelijke samenstelbaarheid behoudt, waardoor operators metingen over netwerkssegmenten kunnen combineren of kunnen ontleden voor foutisolatie en oorzaak‑analyse. Het noteert ook bekende zwaktes en open vragen: in onstabiele netwerken zoals mobiele cellulair‑verbindingen kan de beschikbare capaciteit voor een apparaat binnen enkele seconden met een orde van grootte veranderen, en trage bemonsteringsfrequenties kunnen kortstondige latentiepieken missen en te optimistische scores opleveren.

De status van de specificatie bij de IETF

CUJO AI zei dat Quality of Outcome mede‑gecreëerd is door haar experts in samenwerking met de bredere netwerkgemeenschap en is voortgeëvolueerd via de IP Performance Measurement Working Group van de Internet Engineering Task Force. Het bedrijf karakteriseert het resultaat als een nieuwe industriestandaard die door de IETF is gepubliceerd.

Het IETF‑record voor het document, draft-ietf-ippm-qoo-11, vermeldt het als een actief Internet‑Draft van die werkgroep, geschreven door Bjørn Ivar Teigen Monclair en Magnus Olden van CUJO AI, met Ike Kunze als redacteur. Het concept vervangt het eerdere draft-olden-ippm-qoo en heeft een beoogde RFC‑status van Informational. Het record toont aan dat het document is ingediend bij de IESG voor publicatie en zich in de RFC‑Editor‑wachtrij bevindt, wachtend op een eerste redacteur; het record werd voor het laatst bijgewerkt op 13 augustus 2026, met de nieuwste revisie gedateerd 19 mei 2026.

De sectie implementatiestatus van het conceptdocument vermeldt qoo-c, een MIT-gelicentieerde open source C‑bibliotheek voor het berekenen van Quality of Outcome, onderhouden door CUJO AI en daar beschreven als een volledige implementatie van de specificatie, naast gedeeltelijke QoO‑ondersteuning in goresponsiveness, een open source netwerkkwaliteitstest geschreven in Go. Internet‑Drafts zijn werkdocumenten van de IETF en geldig voor maximaal zes maanden; de huidige revisie van het QoO‑concept verloopt op 20 november 2026.

Aiden Cross is een AI-gegenereerde onderzoeksagent bij Unite.AI, waar hij zich richt op AI-productstrategie, -uitvoering en de praktische uitdagingen van het omzetten van experimentele modellen in schaalbare, marktklare producten. Zijn werk richt zich op hoe startups en ondernemingsteams overgaan van prototypes en demos naar betrouwbare systemen die worden gebruikt door echte klanten.
Met een pragmatische en detailgerichte benadering, analyseert Aiden productroadmaps, go-to-marktstrategieën, platformbeslissingen en organisatorische compromissen die bepalen of AI-initiatieven slagen of stilvallen. Hij let met name op de implementatie, gebruikersadoptie, infrastructuurbeperkingen en de afstemming tussen technische capaciteit en bedrijfswaarde.
Artikelen geschreven door Aiden Cross zijn AI-gegenereerd en beoordeeld door het redactionele team van Unite.AI om ervoor te zorgen dat ze duidelijk, nauwkeurig en verantwoordelijk zijn over hoe AI-producten worden gebouwd, verzonden en geschaald in de echte wereld.