Framework for the comparative analysis of networking software libraries and its application to C++ networking solutions

Abstract

The objective evaluation of networking libraries remains a critical challenge in software engineering, as inconsistent methodologies and application-specific code often obscure meaningful performance and usability differences. The aim of this study was to conduct a comprehensive comparison of three C++ networking libraries (Boost.Asio, Boost.Beast, and Poco.Net) based on the proposed universal framework. The research methodology included the development of a universal comparative framework, experimental implementation of software prototypes, load testing to collect quantitative indicators, and a structured qualitative assessment based on a number of defined criteria. The framework encompassed both quantitative metrics (throughput, latency and resource consumption) and qualitative criteria (Application Programming Interface ergonomics, feature completeness, stability, cross platform compatibility and development complexity), with all libraries assessed under identical software conditions. Using each library, two C++ client-server prototypes were implemented: the RESTful service ResourceMonitor and the real time streaming application GameOfLifeStreaming. The project structure was unified to eliminate variability in application logic and to focus analysis exclusively on library behaviour. Boost.Asio demonstrated advantages in latency sensitive scenarios and scenarios requiring fine grained control. Boost.Beast offered effective HTTP support with minimal performance overhead but limited protocol coverage. Poco.Net achieved the lowest memory footprint and maintained stable performance at high loads while supporting the widest range of protocols, albeit at the expense of higher latency and lower raw throughput, and requiring more complex configuration. The practical contribution lies in the reusable framework for evaluating other networking libraries, the integration of created components into diverse development workflows, and the provided guidelines for choosing the most appropriate library.

Об’єктивне порівняння мережевих бібліотек залишається актуальним завданням у програмній інженерії, адже відсутність уніфікованих підходів та залежність від специфіки застосунків часто ускладнюють виявлення важливих відмінностей у продуктивності та зручності використання. Метою дослідження було здійснення комплексного порівняння трьох мережевих бібліотек C++ (Boost.Asio, Boost.Beast та Poco.Net) на основі запропонованого універсального фреймворку. Методологія дослідження охоплювала розробку універсального порівняльного фреймворку, експериментальну реалізацію програмних прототипів, проведення навантажувального тестування для збору кількісних показників та здійснення структурованої якісної оцінки за рядом визначених критеріїв. Створений фреймворк включає збір як кількісних (пропускна здатність, затримка, споживання ресурсів), так і якісних показників (зручність інтерфейсу прикладного програмування, функціональність, стабільність, кросплатформність, складність розробки). Особлива увага приділялась поведінці в умовах однакового програмного середовища. З використанням кожної з досліджуваних бібліотек, у межах роботи реалізовано два клієнт-серверні прототипи: RESTful-сервіс ResourceMonitor і застосунок з потоковим передаванням даних GameOfLifeStreaming. Варіанти реалізації уніфіковано в структурі проєкту, що забезпечило мінімізацію відмінностей на рівні логіки та дозволило сфокусуватись на властивостях самих бібліотек. Boost.Asio продемонстрував переваги у задачах із високими вимогами до затримок і необхідністю низькорівневого контрою. Boost.Beast виявився достатньо ефективним вибором для HTTP-застосунків, але з обмеженим переліком підтримуваних протоколів. Poco.Net найефективніше використовував ресурси, не сильно деградував при великих навантаженнях, дозволяє працювати з найбільшою кількістю протоколів, але показав гірші показники затримок і пропускної здатності, а також потребував складнішої конфігурації. Практична цінність роботи полягає у можливості повторного використання фреймворку для порівняння інших мережевих бібліотек, інтеграції створених компонентів в інші розробки, а також у сформованих висновках щодо доцільності застосування кожної з бібліотек.