TY - THES A1 - Loh, Frank T1 - Monitoring the Quality of Streaming and Internet of Things Applications T1 - Monitoring der Qualität von Video Streaming und Internet der Dingen Anwendungen N2 - The ongoing and evolving usage of networks presents two critical challenges for current and future networks that require attention: (1) the task of effectively managing the vast and continually increasing data traffic and (2) the need to address the substantial number of end devices resulting from the rapid adoption of the Internet of Things. Besides these challenges, there is a mandatory need for energy consumption reduction, a more efficient resource usage, and streamlined processes without losing service quality. We comprehensively address these efforts, tackling the monitoring and quality assessment of streaming applications, a leading contributor to the total Internet traffic, as well as conducting an exhaustive analysis of the network performance within a Long Range Wide Area Network (LoRaWAN), one of the rapidly emerging LPWAN solutions. N2 - Die fortlaufende und sich weiterentwickelnde Nutzung von Netzwerken stellt zwei entscheidende Herausforderungen für aktuelle und zukünftige Netzwerke dar, die Aufmerksamkeit erfordern: (1) die Aufgabe, den enormen und kontinuierlich wachsenden Datenverkehr effektiv zu verwalten, und (2) die Notwendigkeit, die durch die Einführung des Internets der Dinge resultierende große Anzahl von Endgeräten zu bewältigen. Neben diesen Herausforderungen besteht ein zwingender Bedarf an einer Reduzierung des Energieverbrauchs, einer effizienteren Ressourcennutzung und von optimierten Prozessen ohne Einbußen bei der Servicequalität. Wir gehen diese Bemühungen umfassend an und befassen uns mit der Überwachung und Qualitätsbewertung von Streaming-Anwendungen, die einen wesentlichen Beitrag zum gesamten Internetverkehr leisten, sowie mit der Durchführung einer generellen Analyse der Netzwerkleistung innerhalb eines Long Range Wide Area Network (LoRaWAN), einer der am schnellsten wachsenden LPWAN-Lösungen. T3 - Würzburger Beiträge zur Leistungsbewertung Verteilter Systeme - 01/24 KW - Leistungsbewertung KW - Simulation KW - LoRaWAN KW - Quality of Experience KW - Streaming KW - Leistungsbewertung KW - Simulation KW - LoRaWAN KW - Quality of Experience KW - Video Streaming Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-350969 SN - 1432-8801 N1 - Formal korrigierte, inhaltlich identische Version zur Dissertation unter https://doi.org/10.25972/OPUS-34783. ET - korrigierte Version ER - TY - THES A1 - Loh, Frank T1 - Monitoring the Quality of Streaming and Internet of Things Applications T1 - Monitoring der Qualität von Video Streaming und Internet der Dingen Anwendungen N2 - The ongoing and evolving usage of networks presents two critical challenges for current and future networks that require attention: (1) the task of effectively managing the vast and continually increasing data traffic and (2) the need to address the substantial number of end devices resulting from the rapid adoption of the Internet of Things. Besides these challenges, there is a mandatory need for energy consumption reduction, a more efficient resource usage, and streamlined processes without losing service quality. We comprehensively address these efforts, tackling the monitoring and quality assessment of streaming applications, a leading contributor to the total Internet traffic, as well as conducting an exhaustive analysis of the network performance within a Long Range Wide Area Network (LoRaWAN), one of the rapidly emerging LPWAN solutions. N2 - Die fortlaufende und sich weiterentwickelnde Nutzung von Netzwerken stellt zwei entscheidende Herausforderungen für aktuelle und zukünftige Netzwerke dar, die Aufmerksamkeit erfordern: (1) die Aufgabe, den enormen und kontinuierlich wachsenden Datenverkehr effektiv zu verwalten, und (2) die Notwendigkeit, die durch die Einführung des Internets der Dinge resultierende große Anzahl von Endgeräten zu bewältigen. Neben diesen Herausforderungen besteht ein zwingender Bedarf an einer Reduzierung des Energieverbrauchs, einer effizienteren Ressourcennutzung und von optimierten Prozessen ohne Einbußen bei der Servicequalität. Wir gehen diese Bemühungen umfassend an und befassen uns mit der Überwachung und Qualitätsbewertung von Streaming-Anwendungen, die einen wesentlichen Beitrag zum gesamten Internetverkehr leisten, sowie mit der Durchführung einer generellen Analyse der Netzwerkleistung innerhalb eines Long Range Wide Area Network (LoRaWAN), einer der am schnellsten wachsenden LPWAN-Lösungen. T3 - Würzburger Beiträge zur Leistungsbewertung Verteilter Systeme - 01/24 KW - Leistungsbewertung KW - Simulation KW - LoRaWAN KW - Quality of Experience KW - Streaming KW - Video Streaming KW - Energy Efficiency Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-347831 SN - 1432-8801 N1 - Eine formal korrigierte, inhaltlich identische Version dieser Dissertation ist unter https://doi.org/10.25972/OPUS-35096 erschienen. ER - TY - RPRT A1 - Metzger, Florian A1 - Schröder, Svenja A1 - Rafetseder, Albert T1 - Subjective And Objective Assessment Of Video Game Context Factors N2 - The recently published ITU-T Recommendation G1.032 proposes a list of factors that may influence cloud and online gaming Quality of Experience (QoE). This paper provides two practical evaluations of proposed system and context influence factors: First, it investigates through an online survey (n=488) the popularity of platforms, preferred ways of distribution, and motivational aspects including subjective valuations of characteristics offered by today's prevalent gaming platforms. Second, the paper evaluates a large dataset of objective metrics for various gaming platforms: game lists, playthrough lengths, prices, etc., and contrasts these metrics against the gamers' opinions. The combined data-driven approach presented in this paper complements in-person and lab studies usually employed. KW - Videospiel KW - Quality of Experience KW - Umfrage KW - video game QoE KW - video game context factors KW - online survey Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-242471 N1 - Originally written in 2018, but never published. ER - TY - THES A1 - Moldovan, Christian T1 - Performance Modeling of Mobile Video Streaming T1 - Leistungsmodellierung von mobilem Videostreaming N2 - In the past two decades, there has been a trend to move from traditional television to Internet-based video services. With video streaming becoming one of the most popular applications in the Internet and the current state of the art in media consumption, quality expectations of consumers are increasing. Low quality videos are no longer considered acceptable in contrast to some years ago due to the increased sizes and resolution of devices. If the high expectations of the users are not met and a video is delivered in poor quality, they often abandon the service. Therefore, Internet Service Providers (ISPs) and video service providers are facing the challenge of providing seamless multimedia delivery in high quality. Currently, during peak hours, video streaming causes almost 58\% of the downstream traffic on the Internet. With higher mobile bandwidth, mobile video streaming has also become commonplace. According to the 2019 Cisco Visual Networking Index, in 2022 79% of mobile traffic will be video traffic and, according to Ericsson, by 2025 video is forecasted to make up 76% of total Internet traffic. Ericsson further predicts that in 2024 over 1.4 billion devices will be subscribed to 5G, which will offer a downlink data rate of 100 Mbit/s in dense urban environments. One of the most important goals of ISPs and video service providers is for their users to have a high Quality of Experience (QoE). The QoE describes the degree of delight or annoyance a user experiences when using a service or application. In video streaming the QoE depends on how seamless a video is played and whether there are stalling events or quality degradations. These characteristics of a transmitted video are described as the application layer Quality of Service (QoS). In general, the QoS is defined as "the totality of characteristics of a telecommunications service that bear on its ability to satisfy stated and implied needs of the user of the service" by the ITU. The network layer QoS describes the performance of the network and is decisive for the application layer QoS. In Internet video, typically a buffer is used to store downloaded video segments to compensate for network fluctuations. If the buffer runs empty, stalling occurs. If the available bandwidth decreases temporarily, the video can still be played out from the buffer without interruption. There are different policies and parameters that determine how large the buffer is, at what buffer level to start the video, and at what buffer level to resume playout after stalling. These have to be finely tuned to achieve the highest QoE for the user. If the bandwidth decreases for a longer time period, a limited buffer will deplete and stalling can not be avoided. An important research question is how to configure the buffer optimally for different users and situations. In this work, we tackle this question using analytic models and measurement studies. With HTTP Adaptive Streaming (HAS), the video players have the capability to adapt the video bit rate at the client side according to the available network capacity. This way the depletion of the video buffer and thus stalling can be avoided. In HAS, the quality in which the video is played and the number of quality switches also has an impact on the QoE. Thus, an important problem is the adaptation of video streaming so that these parameters are optimized. In a shared WiFi multiple video users share a single bottleneck link and compete for bandwidth. In such a scenario, it is important that resources are allocated to users in a way that all can have a similar QoE. In this work, we therefore investigate the possible fairness gain when moving from network fairness towards application-layer QoS fairness. In mobile scenarios, the energy and data consumption of the user device are limited resources and they must be managed besides the QoE. Therefore, it is also necessary, to investigate solutions, that conserve these resources in mobile devices. But how can resources be conserved without sacrificing application layer QoS? As an example for such a solution, this work presents a new probabilistic adaptation algorithm that uses abandonment statistics for ts decision making, aiming at minimizing the resource consumption while maintaining high QoS. With current protocol developments such as 5G, bandwidths are increasing, latencies are decreasing and networks are becoming more stable, leading to higher QoS. This allows for new real time data intensive applications such as cloud gaming, virtual reality and augmented reality applications to become feasible on mobile devices which pose completely new research questions. The high energy consumption of such applications still remains an issue as the energy capacity of devices is currently not increasing as quickly as the available data rates. In this work we compare the optimal performance of different strategies for adaptive 360-degree video streaming. N2 - In den vergangenen zwei Jahrzehnten gab es einen starken Trend weg vom traditionellen Fernsehen hin zum Videostreaming über das Internet. Dabei macht Videostreaming zurzeit den größten Anteil des gesamten Internetverkehrs aus. Beim Herunterladen eines Internetvideos wird das Video vor dem Ausspielen in einem Puffer beim Client zwischengespeichert, um Netzfluktuationen zu kompensieren. Leert sich der Puffer, so muss das Video stoppen (Stalling), um Daten nachzuladen. Um dies zu verhindern, müssen Pufferstrategien und -Parameter optimal an Nutzerszenarien angepasst sein. Mit diesem Problem beschäftigen wir uns im ersten Kapitel dieser Arbeit unter Anwendung von Wartschlangenmodelle, numerische Simulationen und Messstudien. Zur Bewertung der Güte eines Videostreams nutzen wir ein Modell, das auf subjektiven Studien basiert. Mit HTTP Adaptive Streaming hat der Videoplayer die Fähigkeit, Videosegmente in einer an die Bandbreite angepasster Bitrate und somit auch angepasster Qualität anzufordern. Somit kann die Leerung des Puffers gebremst und Stalling verhindert werden. Allerdings hat neben Stalling auch die Videoqualität und die Anzahl der Qualitätswechsel Auswirkungen auf die Zufriedenheit der Zuschauer. Inwiefern diese Parameter optimiert werden können, untersuchen wir im zweiten Kapitel mit Hilfe von linearen und quadratischen Programmen sowie einem Warteschlangenmodell. Hierbei untersuchen wie auch die Fairness in Netzen mit mehreren Nutzern und 360-Grad Videos. Im dritten Kapitel untersuchen wir Möglichkeiten, Videostreaming ressourcenschonender zu gestalten. Hierzu untersuchen wir in einer Feldstudie die Möglichkeit Caches an WiFi-Hotspots einzusetzen und somit redundanten Verkehr zu reduzieren. Wir untersuchen das Verhalten von mobilen Videonutzern, indem wir eine Nutzerstudie auswerten. Außerdem stellen wir einen neuen Adaptionsalgorithmus vor, der abhängig vom Nutzerverhalten den Datenverbrauch und Stromverbrauch des Videostreams reduziert. T3 - Würzburger Beiträge zur Leistungsbewertung Verteilter Systeme - 01/20 KW - Videoübertragung KW - Quality of Experience KW - Dienstgüte KW - Leistungsbewertung KW - Mathematisches Modell KW - video streaming KW - performance modeling KW - optimization Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-228715 SN - 1432-8801 ER - TY - THES A1 - Borchert, Kathrin Johanna T1 - Estimating Quality of Experience of Enterprise Applications - A Crowdsourcing-based Approach T1 - Abschätzung der Quality of Experience von Geschäftsanwendungen - Ein crowdsourcing-basierter Ansatz N2 - Nowadays, employees have to work with applications, technical services, and systems every day for hours. Hence, performance degradation of such systems might be perceived negatively by the employees, increase frustration, and might also have a negative effect on their productivity. The assessment of the application's performance in order to provide a smooth operation of the application is part of the application management. Within this process it is not sufficient to assess the system performance solely on technical performance parameters, e.g., response or loading times. These values have to be set into relation to the perceived performance quality on the user's side - the quality of experience (QoE). This dissertation focuses on the monitoring and estimation of the QoE of enterprise applications. As building models to estimate the QoE requires quality ratings from the users as ground truth, one part of this work addresses methods to collect such ratings. Besides the evaluation of approaches to improve the quality of results of tasks and studies completed on crowdsourcing platforms, a general concept for monitoring and estimating QoE in enterprise environments is presented. Here, relevant design dimension of subjective studies are identified and their impact of the QoE is evaluated and discussed. By considering the findings, a methodology for collecting quality ratings from employees during their regular work is developed. The method is realized by implementing a tool to conduct short surveys and deployed in a cooperating company. As a foundation for learning QoE estimation models, this work investigates the relationship between user-provided ratings and technical performance parameters. This analysis is based on a data set collected in a user study in a cooperating company during a time span of 1.5 years. Finally, two QoE estimation models are introduced and their performance is evaluated. N2 - Heutzutage sind Geschäftsanwendungen und technische Systeme aus dem Arbeitsalltag vieler Menschen nicht mehr wegzudenken. Kommt es bei diesen zu Performanzproblemen, wie etwa Verzögerungen im Netzwerk oder Überlast im Datenzentrum, kann sich dies negativ auf die Effizienz und Produktivität der Mitarbeiter auswirken. Daher ist es wichtig aus Sicht der Betreiber die Performanz der Anwendungen und Systeme zu überwachen. Hierbei ist es allerdings nicht ausreichend die Qualität lediglich anhand von technischen Performanzparametern wie Antwortzeiten zu beurteilen. Stattdessen sollten diese Werte in Relation zu der von den Mitarbeitern wahrgenommenen Performanz oder Quality of Experience (QoE) gesetzt werden. Diese Dissertation beschäftigt sich mit dem Monitoring und der Abschätzung der QoE von Geschäftsanwendungen. Neben der Präsentation eines generellen Konzepts zum Monitoring und der Abschätzung der QoE im Geschäftsumfeld, befasst sich die Arbeit mit Aspekten der Erfassung von Qualitätsbewertungen durch die Nutzer. Dies umfasst einerseits die Evaluation von Ansätzen zur Verbesserung der Qualität von Aufgaben- und Studienergebnissen auf Crowdsourcing-Plattformen. Andererseits werden relevante Dimensionen des Designs von Studien zur Untersuchung der QoE von Geschäftsanwendungen aufgezeigt und deren Einfluss auf die QoE diskutiert und evaluiert. Letztendlich wird eine Methodik zur Erfassung von Qualitätsbewertungen durch Mitarbeiter während ihrer regulären Arbeit vorgestellt, welche implementiert und in einem kooperierenden Unternehmen ausgerollt wurde. Als Grundlage der Entwicklung eines QoE Abschätzungsmodells, untersucht diese Arbeit den Zusammenhang zwischen Bewertungen durch die Nutzer und technischen Performanzparametern. Die Untersuchungen erfolgen auf einem Datensatz, welcher in einer Studie über 1.5 Jahre in einem kooperierenden Unternehmen gesammelt wurde. Des Weiteren werden zwei Methoden zur Abschätzung der QoE präsentiert und deren Performanz evaluiert. T3 - Würzburger Beiträge zur Leistungsbewertung Verteilter Systeme - 02/20 KW - Quality of Experience KW - Crowdsourcing KW - Monitoring KW - Enterprise-Resource-Planning KW - Quality of Experience KW - Crowdsourcing KW - User studies KW - Enterprise application KW - QoE estimation KW - Quality of Experience KW - Crowdsourcing KW - Nutzerstudien KW - Geschäftsanwendung KW - QoE-Abschätzung KW - Monitoring Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-216978 SN - 1432-8801 ER - TY - RPRT A1 - Blenk, Andreas A1 - Kellerer, Wolfgang A1 - Hoßfeld, Tobias T1 - Technical Report on DFG Project SDN-App: SDN-enabled Application-aware Network Control Architectures and their Performance Assessment N2 - The DFG project “SDN-enabled Application-aware Network Control Architectures and their Performance Assessment” (DFG SDN-App) focused in phase 1 (Jan 2017 – Dec 2019) on software defined networking (SDN). Being a fundamental paradigm shift, SDN enables a remote control of networking devices made by different vendors from a logically centralized controller. In principle, this enables a more dynamic and flexible management of network resources compared to the traditional legacy networks. Phase 1 focused on multimedia applications and their users’ Quality of Experience (QoE). This documents reports the achievements of the first phase (Jan 2017 – Dec 2019), which is jointly carried out by the Technical University of Munich, Technical University of Berlin, and University of Würzburg. The project started at the institutions in Munich and Würzburg in January 2017 and lasted until December 2019. In Phase 1, the project targeted the development of fundamental control mechanisms for network-aware application control and application-aware network control in Software Defined Networks (SDN) so to enhance the user perceived quality (QoE). The idea is to leverage the QoE from multiple applications as control input parameter for application-and network control mechanisms. These mechanisms are implemented by an Application Control Plane (ACP) and a Network Control Plane (NCP). In order to obtain a global view of the current system state, applications and network parameters are monitored and communicated to the respective control plane interface. Network and application information and their demands are exchanged between the control planes so to derive appropriate control actions. To this end, a methodology is developed to assess the application performance and in particular the QoE. This requires an appropriate QoE modeling of the applications considered in the project as well as metrics like QoE fairness to be utilized within QoE management. In summary, the application-network interaction can improve the QoE for multi-application scenarios. This is ensured by utilizing information from the application layer, which are mapped by appropriate QoS-QoE models to QoE within a network control plane. On the other hand, network information is monitored and communicated to the application control plane. Network and application information and their demands are exchanged between the control planes so to derive appropriate control actions. KW - Software-defined networking KW - Quality of Experience KW - SDN KW - QoE Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-207558 ER - TY - RPRT A1 - Metzger, Florian T1 - Crowdsensed QoE for the community - a concept to make QoE assessment accessible N2 - In recent years several community testbeds as well as participatory sensing platforms have successfully established themselves to provide open data to everyone interested. Each of them with a specific goal in mind, ranging from collecting radio coverage data up to environmental and radiation data. Such data can be used by the community in their decision making, whether to subscribe to a specific mobile phone service that provides good coverage in an area or in finding a sunny and warm region for the summer holidays. However, the existing platforms are usually limiting themselves to directly measurable network QoS. If such a crowdsourced data set provides more in-depth derived measures, this would enable an even better decision making. A community-driven crowdsensing platform that derives spatial application-layer user experience from resource-friendly bandwidth estimates would be such a case, video streaming services come to mind as a prime example. In this paper we present a concept for such a system based on an initial prototype that eases the collection of data necessary to determine mobile-specific QoE at large scale. In addition we reason why the simple quality metric proposed here can hold its own. KW - Quality of Experience KW - Crowdsourcing KW - Crowdsensing KW - QoE Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-203748 N1 - Originally written in 2017, but never published. ER - TY - THES A1 - Dinh-Xuan, Lam T1 - Quality of Experience Assessment of Cloud Applications and Performance Evaluation of VNF-Based QoE Monitoring T1 - Quality of Experience-Bewertung von Cloud-Anwendungen und Leistungsbewertung von VNF-basiertem QoE-Monitoring N2 - In this thesis various aspects of Quality of Experience (QoE) research are examined. The work is divided into three major blocks: QoE Assessment, QoE Monitoring, and VNF Performance Evaluation. First, prominent cloud applications such as Google Docs and a cloud-based photo album are explored. The QoE is characterized and the influence of packet loss and delay is studied. Afterwards, objective QoE monitoring for HTTP Adaptive Video Streaming (HAS) in the cloud is investigated. Additionally, by using a Virtual Network Function (VNF) for QoE monitoring in the cloud, the feasibility of an interworking of Network Function Virtualization (NFV) and cloud paradigm is evaluated. To this end, a VNF that exploits deep packet inspection technique was used to parse the video traffic. An algorithm is then designed accordingly to estimate video quality and QoE based on network and application layer parameters. To assess the accuracy of the estimation, the VNF is measured in different scenarios under different network QoS and the virtual environment of the cloud architecture. The insights show that the different geographical deployments of the VNF influence the accuracy of the video quality and QoE estimation. Various Service Function Chain (SFC) placement algorithms have been proposed and compared in the context of edge cloud networks. On the one hand, this research is aimed at cloud service providers by providing methods for evaluating QoE for cloud applications. On the other hand, network operators can learn the pitfalls and disadvantages of using the NFV paradigm for such a QoE monitoring mechanism. N2 - In dieser Arbeit werden verschiedene Aspekte von Quality of Experience (QoE) und QoE-Monitoring untersucht. Die Arbeit teilt sich in drei große Blöcke auf: QoE Assessment, QoE Monitoring und Leistungsuntersuchung einer VNF. Zunächst werden prominente Cloud-Anwendungen wie Google Docs und ein Cloud-basiertes Photoalbum untersucht. Die QoE wird charakterisiert und es wird der Einfluss von Paketverlust und Delay studiert. Danach wird das objektive QoE-Monitoring für HTTP Adaptive Video Streaming (HAS) in der Cloud untersucht. Durch die Verwendung einer virtuellen Netzwerkfunktion (Virtual Network Function, VNF) für die QoE-Überwachung in der Cloud wurde außerdem die Durchführbarkeit eines Zusammenwirkens von Netzwerkfunktionsvirtualisierung (NFV) und Cloud-Paradigma bewertet. Zu diesem Zweck wurde der VNF, die die Deep-Packet-Inspection-Technik benutzt, zum Parsen des Videoverkehrs verwendet. Im Anschluss wurde ein Algorithmus entworfen, um die Videoqualität und die QoE basierend auf Netzwerk- und Anwendungsschichtparametern zu schätzen. Um die Genauigkeit der Schätzung zu bewerten, wurde die VNF in verschiedenen Szenarien unter verschiedener Netzwerk-QoS und der virtuellen Umgebung der Cloud-Architektur gemessen. Die Erkenntnisse zeigen, dass die unterschiedlichen geografischen Implementierungen der VNF die Genauigkeit der Schätzung der Videoqualität und QoE beeinflussen. Es wurden verschiedene Platzierungsalgorithmen der Service Function Chain (SFC) vorgeschlagen und im Kontext von Edge-Cloud-Netzwerken verglichen. Diese Forschungsarbeit zielt zum einen auf Cloud-Service-Provider ab, indem ihnen Methoden zur Bewertung der QoE für Cloud-Anwendungen zur Verfügung gestellt werden. Auf der anderen Seite können die Netzwerkbetreiber die Fallstricke und Nachteile der Anwendung des NFV-Paradigmas für einen solchen QoE-Überwachungsmechanismus erlernen. T3 - Würzburger Beiträge zur Leistungsbewertung Verteilter Systeme - 01/18 KW - Quality of Experience KW - QoE Monitoring KW - Netzwerk KW - Virtualisierung KW - Network Function Virtualization KW - Performance Evaluation KW - Leistungsbewertung Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-169182 SN - 1432-8801 ER - TY - THES A1 - Seufert, Michael Thomas T1 - Quality of Experience and Access Network Traffic Management of HTTP Adaptive Video Streaming T1 - Quality of Experience und Verkehrsmanagement in Zugangsnetzwerken für adaptives HTTP Videostreaming N2 - The thesis focuses on Quality of Experience (QoE) of HTTP adaptive video streaming (HAS) and traffic management in access networks to improve the QoE of HAS. First, the QoE impact of adaptation parameters and time on layer was investigated with subjective crowdsourcing studies. The results were used to compute a QoE-optimal adaptation strategy for given video and network conditions. This allows video service providers to develop and benchmark improved adaptation logics for HAS. Furthermore, the thesis investigated concepts to monitor video QoE on application and network layer, which can be used by network providers in the QoE-aware traffic management cycle. Moreover, an analytic and simulative performance evaluation of QoE-aware traffic management on a bottleneck link was conducted. Finally, the thesis investigated socially-aware traffic management for HAS via Wi-Fi offloading of mobile HAS flows. A model for the distribution of public Wi-Fi hotspots and a platform for socially-aware traffic management on private home routers was presented. A simulative performance evaluation investigated the impact of Wi-Fi offloading on the QoE and energy consumption of mobile HAS. N2 - Die Doktorarbeit beschäftigt sich mit Quality of Experience (QoE) – der subjektiv empfundenen Dienstgüte – von adaptivem HTTP Videostreaming (HAS) und mit Verkehrsmanagement, das in Zugangsnetzwerken eingesetzt werden kann, um die QoE des adaptiven Videostreamings zu verbessern. Zuerst wurde der Einfluss von Adaptionsparameters und der Zeit pro Qualitätsstufe auf die QoE von adaptivem Videostreaming mittels subjektiver Crowdsourcingstudien untersucht. Die Ergebnisse wurden benutzt, um die QoE-optimale Adaptionsstrategie für gegebene Videos und Netzwerkbedingungen zu berechnen. Dies ermöglicht Dienstanbietern von Videostreaming verbesserte Adaptionsstrategien für adaptives Videostreaming zu entwerfen und zu benchmarken. Weiterhin untersuchte die Arbeit Konzepte zum Überwachen von QoE von Videostreaming in der Applikation und im Netzwerk, die von Netzwerkbetreibern im Kreislauf des QoE-bewussten Verkehrsmanagements eingesetzt werden können. Außerdem wurde eine analytische und simulative Leistungsbewertung von QoE-bewusstem Verkehrsmanagement auf einer Engpassverbindung durchgeführt. Schließlich untersuchte diese Arbeit sozialbewusstes Verkehrsmanagement für adaptives Videostreaming mittels WLAN Offloading, also dem Auslagern von mobilen Videoflüssen über WLAN Netzwerke. Es wurde ein Modell für die Verteilung von öffentlichen WLAN Zugangspunkte und eine Plattform für sozialbewusstes Verkehrsmanagement auf privaten, häuslichen WLAN Routern vorgestellt. Abschließend untersuchte eine simulative Leistungsbewertung den Einfluss von WLAN Offloading auf die QoE und den Energieverbrauch von mobilem adaptivem Videostreaming. T3 - Würzburger Beiträge zur Leistungsbewertung Verteilter Systeme - 03/17 KW - Quality of Experience KW - Zugangsnetz KW - Videoübertragung KW - Adaptives System KW - Verkehrsregelung KW - Quality of Experience KW - Verkehrsmanagement KW - Adaptives Videostreaming KW - Quality of Experience KW - Traffic Management KW - Adaptive Video Streaming KW - Verkehrsleitsystem Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-154131 SN - 1432-8801 ER - TY - THES A1 - Hirth, Matthias Johannes Wilhem T1 - Modeling Crowdsourcing Platforms - A Use-Case Driven Approach T1 - Modellierung von Crowdsourcing-Plattformen anhand von Anwendungsfällen N2 - Computer systems have replaced human work-force in many parts of everyday life, but there still exists a large number of tasks that cannot be automated, yet. This also includes tasks, which we consider to be rather simple like the categorization of image content or subjective ratings. Traditionally, these tasks have been completed by designated employees or outsourced to specialized companies. However, recently the crowdsourcing paradigm is more and more applied to complete such human-labor intensive tasks. Crowdsourcing aims at leveraging the huge number of Internet users all around the globe, which form a potentially highly available, low-cost, and easy accessible work-force. To enable the distribution of work on a global scale, new web-based services emerged, so called crowdsourcing platforms, that act as mediator between employers posting tasks and workers completing tasks. However, the crowdsourcing approach, especially the large anonymous worker crowd, results in two types of challenges. On the one hand, there are technical challenges like the dimensioning of crowdsourcing platform infrastructure or the interconnection of crowdsourcing platforms and machine clouds to build hybrid services. On the other hand, there are conceptual challenges like identifying reliable workers or migrating traditional off-line work to the crowdsourcing environment. To tackle these challenges, this monograph analyzes and models current crowdsourcing systems to optimize crowdsourcing workflows and the underlying infrastructure. First, a categorization of crowdsourcing tasks and platforms is developed to derive generalizable properties. Based on this categorization and an exemplary analysis of a commercial crowdsourcing platform, models for different aspects of crowdsourcing platforms and crowdsourcing mechanisms are developed. A special focus is put on quality assurance mechanisms for crowdsourcing tasks, where the models are used to assess the suitability and costs of existing approaches for different types of tasks. Further, a novel quality assurance mechanism solely based on user-interactions is proposed and its feasibility is shown. The findings from the analysis of existing platforms, the derived models, and the developed quality assurance mechanisms are finally used to derive best practices for two crowdsourcing use-cases, crowdsourcing-based network measurements and crowdsourcing-based subjective user studies. These two exemplary use-cases cover aspects typical for a large range of crowdsourcing tasks and illustrated the potential benefits, but also resulting challenges when using crowdsourcing. With the ongoing digitalization and globalization of the labor markets, the crowdsourcing paradigm is expected to gain even more importance in the next years. This is already evident in the currently new emerging fields of crowdsourcing, like enterprise crowdsourcing or mobile crowdsourcing. The models developed in the monograph enable platform providers to optimize their current systems and employers to optimize their workflows to increase their commercial success. Moreover, the results help to improve the general understanding of crowdsourcing systems, a key for identifying necessary adaptions and future improvements. N2 - Computer haben menschliche Arbeitskräfte mittlerweile in vielen Bereichen des täglichen Lebens ersetzt. Dennoch gibt es immer noch eine große Anzahl von Aufgaben, die derzeit nicht oder nur teilweise automatisierbar sind. Hierzu gehören auch solche, welche als sehr einfach erachtet werden, beispielsweise das Kategorisieren von Bildinhalten oder subjektive Bewertungen. Traditionell wurden diese Aufgaben vorwiegend von eigens angestellten Mitarbeitern oder über Outsourcing gelöst. In den vergangenen Jahren wurde hierfür jedoch immer häufiger Crowdsourcing verwendet, wobei die große Anzahl an weltweiten Internetnutzern als hoch verfügbare, kostengünstige und einfach zu erreichende Arbeiterschaft eingesetzt wird. Um eine weltweite Verteilung von Arbeit zu ermöglichen hat sich eine neue Art von Internetdienstleistern entwickelt, die sogenannten Crowdsourcingplattformen. Diese dienen als Vermittler zwischen Arbeitgebern, welche Aufgaben auf den Plattformen einstellen und Arbeitnehmer, welche diese Aufgaben bearbeiten. Hierbei ergeben sich zwei Arten von Herausforderungen. Einerseits entstehen Herausforderungen technischer Art, wie etwa Fragen bezüglich der Dimensionierung der Plattforminfrastruktur oder der Realisierung von Programmierschnittstellen zur Verbindung von Crowdsourcingplattformen mit anderen Cloudanbietern. Andererseits ergeben sich konzeptionelle Herausforderungen, wie etwa die Identifikation vertrauenswürdiger Arbeitnehmer oder Methoden zur Migration von traditionellen Arbeitsaufgaben in Crowdsourcing-basierte Arbeit. In diesem Monograph werden beide Arten von Herausforderungen adressiert. Hierzu werden aktuelle Crowdsourcingsysteme analysiert und modelliert, um basieren auf den gewonnenen Erkenntnissen, Arbeitsabläufe im Crowdsourcing und die den Systemen zu Grunde liegende Infrastruktur zu optimieren. Zunächst wird hierfür eine Kategorisierung von Crowdsourcing Aufgaben und Plattformen entwickelt um generalisierbare Eigenschaften abzuleiten. Basierend auf dieser Kategorisierung und einer beispielhaften Analyse einer kommerziellen Crowdsourcingplattform werden Modelle entwickelt, die verschiedene Aspekte der Plattformen sowie der eingesetzten Mechanismen abbilden. Hierbei wird ein besonderer Fokus auf die Verlässlichkeit von Qualitätssicherungsmechanismen, deren Kosten und Einsetzbarkeit für verschiedene Aufgabentypen gelegt. Ferner wird ein neuer Qualitätssicherungsmechanismus vorgestellt und evaluiert, welcher lediglich auf den Interaktionen der Crowdsourcingarbeitnehmer mit der Nutzeroberfläche basiert. Die Erkenntnisse, aus der Analyse existierender Plattformen, den abgeleiteten Modellen und dem entwickelten Qualitätssicherungsmechanismus fließen schließlich in konkrete Designempfehlungen für zwei exemplarische Crowdsourcinganwendungsfälle ein. Die beiden gewählten Anwendungsfälle decken Aspekte einer Vielzahl von Crowdsourcingaufgaben ab und zeigen sowohl die Vorteile als auch die Herausforderungen beim Einsatz von Crowdsourcing. Aufgrund der zunehmenden Digitalisierung und Globalisierung des Arbeitsmarkes ist es zu erwarten, dass Crowdsourcing in den nächsten Jahren noch weiter an Bedeutung gewinnt. Dies zeigt sich bereits daran, dass Crowdsourcingansätze mittlerweile vermehrt in Unternehmen oder im mobilen Umfeld eingesetzt werden. Die Modelle aus diesem Monograph, ermöglichen Plattformbetreibern eine Optimierung ihrer Systeme und Arbeitgebern eine Optimierung ihrer Arbeitsabläufe. Weiterhin helfen die gewonnenen Erkenntnisse das prinzipielle Verständnis von Crowdsourcingsystemen zu verbessern, was wiederum eine Grundvoraussetzung für das Erkennen von Anpassungsbedarf und Optimierungspotential ist. T3 - Würzburger Beiträge zur Leistungsbewertung Verteilter Systeme - 02/16 KW - Open Innovation KW - Leistungsbewertung KW - Optimiertung KW - Modellierung KW - Studie KW - Crowdsourcing KW - Quality of Experience KW - Modelling KW - Performance Evaluation KW - Optimization KW - Modellierung KW - Nutzerstudie KW - Crowdsourcing Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-140726 SN - 1432-8801 ER - TY - THES A1 - Jarschel, Michael T1 - An Assessment of Applications and Performance Analysis of Software Defined Networking T1 - Eine Untersuchung von Anwendungen und Leistungsbewertung von Software Defined Networking N2 - With the introduction of OpenFlow by the Stanford University in 2008, a process began in the area of network research, which questions the predominant approach of fully distributed network control. OpenFlow is a communication protocol that allows the externalization of the network control plane from the network devices, such as a router, and to realize it as a logically-centralized entity in software. For this concept, the term "Software Defined Networking" (SDN) was coined during scientific discourse. For the network operators, this concept has several advantages. The two most important can be summarized under the points cost savings and flexibility. Firstly, it is possible through the uniform interface for network hardware ("Southbound API"), as implemented by OpenFlow, to combine devices and software from different manufacturers, which increases the innovation and price pressure on them. Secondly, the realization of the network control plane as a freely programmable software with open interfaces ("Northbound API") provides the opportunity to adapt it to the individual circumstances of the operator's network and to exchange information with the applications it serves. This allows the network to be more flexible and to react more quickly to changing circumstances as well as transport the traffic more effectively and tailored to the user’s "Quality of Experience" (QoE). The approach of a separate network control layer for packet-based networks is not new and has already been proposed several times in the past. Therefore, the SDN approach has raised many questions about its feasibility in terms of efficiency and applicability. These questions are caused to some extent by the fact that there is no generally accepted definition of the SDN concept to date. It is therefore a part of this thesis to derive such a definition. In addition, several of the open issues are investigated. This Investigations follow the three aspects: Performance Evaluation of Software Defined Networking, applications on the SDN control layer, and the usability of SDN Northbound-API for creation application-awareness in network operation. Performance Evaluation of Software Defined Networking: The question of the efficiency of an SDN-based system was from the beginning one of the most important. In this thesis, experimental measurements of the performance of OpenFlow-enabled switch hardware and control software were conducted for the purpose of answering this question. The results of these measurements were used as input parameters for establishing an analytical model of the reactive SDN approach. Through the model it could be determined that the performance of the software control layer, often called "Controller", is crucial for the overall performance of the system, but that the approach is generally viable. Based on this finding a software for analyzing the performance of SDN controllers was developed. This software allows the emulation of the forwarding layer of an SDN network towards the control software and can thus determine its performance in different situations and configurations. The measurements with this software showed that there are quite significant differences in the behavior of different control software implementations. Among other things it has been shown that some show different characteristics for various switches, in particular in terms of message processing speed. Under certain circumstances this can lead to network failures. Applications on the SDN control layer: The core piece of software defined networking are the intelligent network applications that operate on the control layer. However, their development is still in its infancy and little is known about the technical possibilities and their limitations. Therefore, the relationship between an SDN-based and classical implementation of a network function is investigated in this thesis. This function is the monitoring of network links and the traffic they carry. A typical approach for this task has been built based on Wiretapping and specialized measurement hardware and compared with an implementation based on OpenFlow switches and a special SDN control application. The results of the comparison show that the SDN version can compete in terms of measurement accuracy for bandwidth and delay estimation with the traditional measurement set-up. However, a compromise has to be found for measurements below the millisecond range. Another question regarding the SDN control applications is whether and how well they can solve existing problems in networks. Two programs have been developed based on SDN in this thesis to solve two typical network issues. Firstly, the tool "IPOM", which enables considerably more flexibility in the study of effects of network structures for a researcher, who is confined to a fixed physical test network topology. The second software provides an interface between the Cloud Orchestration Software "OpenNebula" and an OpenFlow controller. The purpose of this software was to investigate experimentally whether a pre-notification of the network of an impending relocation of a virtual service in a data center is sufficient to ensure the continuous operation of that service. This was demonstrated on the example of a video service. Usability of the SDN Northbound API for creating application-awareness in network operation: Currently, the fact that the network and the applications that run on it are developed and operated separately leads to problems in network operation. SDN offers with the Northbound-API an open interface that enables the exchange between information of both worlds during operation. One aim of this thesis was to investigate whether this interface can be exploited so that the QoE experienced by the user can be maintained on high level. For this purpose, the QoE influence factors were determined on a challenging application by means of a subjective survey study. The application is cloud gaming, in which the calculation of video game environments takes place in the cloud and is transported via video over the network to the user. It was shown that apart from the most important factor influencing QoS, i.e., packet loss on the downlink, also the type of game type and its speed play a role. This demonstrates that in addition to QoS the application state is important and should be communicated to the network. Since an implementation of such a state conscious SDN for the example of Cloud Gaming was not possible due to its proprietary implementation, in this thesis the application “YouTube video streaming” was chosen as an alternative. For this application, status information is retrievable via the "Yomo" tool and can be used for network control. It was shown that an SDN-based implementation of an application-aware network has distinct advantages over traditional network management methods and the user quality can be obtained in spite of disturbances. N2 - Mit der Vorstellung von OpenFlow durch die Stanford Universität im Jahre 2008 begann ein Prozess im Bereich der Netzwerkforschung, der den vorherrschenden Ansatz der völlig verteilten Netzsteuerung in Frage stellt. Bei OpenFlow handelt es sich um ein Kommunikationsprotokoll, das es ermöglicht die Netzsteuerung aus den Netzwerkgeräten, z. B. einem Router, herauszulösen und als logisch-zentralisierte Einheit als reine Software zu realisieren. Ein Konzept für das im Verlauf des wissenschaftlichen Diskurses der Begriff „Software Defined Networking“ (SDN) geprägt wurde. Für die Betreiber von Netzwerken hat dieses Konzept verschiedene Vorteile. Die beiden wichtigsten lassen sich unter den Punkten Kostenersparnis und Flexibilität zusammenfassen. Zum einen ist es durch die einheitliche Schnittstelle zur Netzwerkhardware („Southbound-API“), wie sie von OpenFlow realisiert wird, möglich Geräte und Software verschiedener Hersteller miteinander zu kombinieren, was den Innovations- und Preisdruck auf diese erhöht. Zum anderen besteht durch die Realisierung der Netzwerksteuerung als frei programmierbare Software mit offenen Schnittstellen („Northbound-API“) die Möglichkeit diese an die individuellen Gegebenheiten des Betreibernetzes anzupassen als auch Informationen mit den Applikationen auszutauschen, die es bedient. Dadurch kann das Netz viel flexibler und schneller auf sich ändernde Gegebenheiten reagieren und den Verkehr effektiver und auf die vom Nutzer erfahrene „Quality of Experience“ (QoE) abgestimmt transportieren. Der Ansatz einer von der Hardware getrennten Netzwerkkontrollschicht für paket-basierte Netze ist nicht neu und wurde in der Vergangenheit bereits mehrfach vorgeschlagen. Daher sah und sieht sich der Ansatz von SDN vielen Fragen nach seiner Realisierbarkeit im Bezug auf Leistungsfähigkeit und Anwendbarkeit gegenüber. Diese Fragen rühren zum Teil auch daher, dass es bis dato keine allgemein anerkannte Definition des SDN Begriffes gibt. Daher ist es ein Teil dieser Doktorarbeit eine solche Definition herzuleiten. Darüber hinaus werden verschiedene der offenen Fragen auf ihre Lösung hin untersucht. Diese Untersuchungen folgen drei Teilaspekten: Leistungsbewertung von Software Defined Networking, Anwendungen auf der SDN Kontrollschicht und die Nutzbarkeit der SDN Northbound-API zum Herstellen eines Applikationsbewusstseins im Netzbetrieb. Leistungsbewertung von Software Defined Networking: Die Frage nach der Leistungsfähigkeit eines SDN-basierten Systems war von Beginn an eine der wichtigsten. In dieser Doktorarbeit wurden zu diesem Zweck experimentelle Messungen zur Leistung OpenFlow-fähiger Switch Hardware und Kontrollsoftware durchgeführt. Die Ergebnisse dieser Messungen dienten als Eingabeparameter zur Aufstellung eines analytischen Modells des reaktiven SDN Ansatzes. Durch das Modell ließ sich bestimmen, dass die Leistungsfähigkeit der Software Kontrollschicht, oft „Controller“ genannt, von entscheidender Bedeutung für die Gesamtleistung des Systems ist, aber der Ansatz insgesamt tragfähig ist. Basierend auf dieser Erkenntnis wurde eine Software zur Analyse der Leistungsfähigkeit von SDN Controllern entwickelt. Diese Software ermöglicht die Emulation der Weiterleitungsschicht eines SDN Netzes gegenüber der Kontrollsoftware und kann so deren Leistungsdaten in verschiedenen Situationen und Konfigurationen bestimmen. Die Messungen mit dieser Software zeigten, dass es durchaus gravierende Unterschiede im Verhalten verschiedener Kontrollsoftware Implementierungen gibt. Unter anderem konnte gezeigt werden, dass einige gegenüber verschiedenen Switches ein unterschiedliches Verhalten aufweisen, insbesondere in der Abarbeitungsgeschwindigkeit von Nachrichten. Ein Umstand der in bestimmten Fällen zu Netzausfällen führen kann. Anwendungen auf der SDN Kontrollschicht: Das Kernstück von Software Defined Networking sind die intelligenten Netzwerkapplikationen, die auf der Kontrollschicht betrieben werden. Allerdings steht deren Entwicklung noch am Anfang und es ist wenig über die technischen Möglichkeiten und deren Grenzen bekannt. Daher wurde in dieser Doktorarbeit der Frage nachgegangen, in welchem Verhältnis sich die Realisierung einer Netzwerkaufgabe mit SDN zur klassischen Umsetzung dieser bewegt. Bei dieser Aufgabe handelt es sich im speziellen um das Monitoring von Links und dem darauf befindlichen Netzwerkverkehr. Hier wurde ein typischer Ansatz für diese Aufgabe basierend auf Wiretapping und spezieller Messhardware aufgebaut und mit einer Implementierung durch OpenFlow Switches und einer speziellen SDN Kontrollapplikation verglichen. Die Ergebnisse des Vergleiches zeigen, dass die SDN Variante im Bezug auf Bandbreiten und Verzögerungsabschätzung durchaus mit dem traditionellen Messaufbau im Bezug auf Messgenauigkeit mithalten kann. Jedoch müssen Abstriche bezüglich der Verzögerungsmessung unterhalb des Millisekundenbereiches gemacht werden. Eine weitere Frage bezüglich der SDN Kontrollapplikationen besteht darin, ob und wie gut sich bestehende Probleme in Netzwerken jetzt mit SDN lösen lassen. Diesbezüglich wurden in dieser Doktorarbeit zwei Programme auf SDN Basis entwickelt, die zwei typische Netzwerkprobleme lösen. Zum einen das Tool „IPOM“, dass es ermöglicht via SDN auf Basis einer festen physikalischen Testnetz-Topologie eine andere zu emulieren und so einem Forscher auf dem Testnetz deutlich mehr Flexibilität bei der Untersuchung von Auswirkungen anderer Netzstrukturen zu ermöglichen. Die zweite Software stellt eine Schnittstelle zwischen der Cloud Orchestration Software „OpenNebula“ und einem OpenFlow Controller dar. Der Zweck dieser Software war es experimentell zu untersuchen, ob eine Vorwarnung des Netzes vor einem bevorstehenden Umzug eines virtuellen Dienstes in einem Datenzentrum hinreichend ist, um den kontinuierlichen Betrieb dieses Dienstes zu gewährleisten. Dieses konnte am Beispiel eines Videodienstes demonstriert werden. Nutzbarkeit der SDN Northbound-API zum Herstellen eines Applikationsbewusstseins im Netzbetrieb: Aktuell führt die Tatsache, dass Netz und Applikationen, die darauf laufen, separat entwickelt und betrieben werden zu Problemen im Netzbetrieb. SDN bietet mit der Northbound-API eine Schnittstelle an, die den Austausch zwischen Informationen beider Welten im Betrieb ermöglicht. Ein Ziel dieser Doktorarbeit war es zu untersuchen, ob sich diese Schnittstelle ausnutzen lässt, so dass die vom Nutzer erfahrene QoE hoch gehalten werden kann. Zu diesem Zwecke wurden zunächst mittels einer subjektiven Umfragestudie die Einflussfaktoren auf eine anspruchsvolle Applikation bestimmt. Bei der Applikation handelt es sich um Cloud Gaming, bei dem die Berechnung der Videospiele Umgebung in der Cloud stattfindet und per Video über das Netz transportiert wird. Hier konnte gezeigt werden, dass neben dem wichtigsten QoS Einflussfaktor Paketverlust auf dem Downlink auch die Art des Spieltyps und dessen Geschwindigkeit eine Rolle spielen. Dies belegt, dass neben QoS auch der Applikationszustand wichtig ist und dem Netz mitgeteilt werden sollte. Da eine Umsetzung eines solchen zustandsbewussten SDNs für das Beispiel Cloud Gaming auf Grund dessen proprietärer Implementierung nicht möglich war, wurde in dieser Doktorarbeit auf die Applikation YouTube Video Streaming ausgewichen. Für diese sind mit Hilfe des Tools „YoMo“ Statusinformationen abfragbar und können zur Netzsteuerung genutzt werden. Es konnte gezeigt werden, dass eine SDN-basierte Realisierung eines applikationsbewussten Netzes deutliche Vorteile gegenüber klassischen Netzwerk Management Methoden aufweist und die Nutzerqualität trotz Störfaktoren erhalten werden kann. T3 - Würzburger Beiträge zur Leistungsbewertung Verteilter Systeme - 03/14 KW - Leistungsbewertung KW - Netzwerk KW - Software Defined Networking KW - Quality of Experience KW - Cloud Gaming KW - Performance Evaluation Y1 - 2014 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-100795 SN - 1432-8801 ER - TY - THES A1 - Schlosser, Daniel T1 - Quality of Experience Management in Virtual Future Networks T1 - Netzwerkmanagement unter Berücksichtigung der vom Benutzer erfahrenen Dienstgüte in virtuellen zukünftigen Netzen N2 - Aktuell beobachten wir eine drastische Vervielfältigung der Dienste und Anwendungen, die das Internet für den Datentransport nutzen. Dabei unterscheiden sich die Anforderungen dieser Dienste an das Netzwerk deutlich. Das Netzwerkmanagement wird durch diese Diversität der nutzenden Dienste aber deutlich erschwert, da es einem Datentransportdienstleister kaum möglich ist, die unterschiedlichen Verbindungen zu unterscheiden, ohne den Inhalt der transportierten Daten zu analysieren. Netzwerkvirtualisierung ist eine vielversprechende Lösung für dieses Problem, da sie es ermöglicht für verschiedene Dienste unterschiedliche virtuelle Netze auf dem gleichen physikalischen Substrat zu betreiben. Diese Diensttrennung ermöglicht es, jedes einzelne Netz anwendungsspezifisch zu steuern. Ziel einer solchen Netzsteuerung ist es, sowohl die vom Nutzer erfahrene Dienstgüte als auch die Kosteneffizienz des Datentransports zu optimieren. Darüber hinaus wird es mit Netzwerkvirtualisierung möglich das physikalische Netz so weit zu abstrahieren, dass die aktuell fest verzahnten Rollen von Netzwerkbesitzer und Netzwerkbetreiber entkoppelt werden können. Darüber hinaus stellt Netzwerkvirtualisierung sicher, dass unterschiedliche Datennetze, die gleichzeitig auf dem gleichen physikalischen Netz betrieben werden, sich gegenseitig weder beeinflussen noch stören können. Diese Arbeit  beschäftigt sich mit ausgewählten Aspekten dieses Themenkomplexes und fokussiert sich darauf, ein virtuelles Netzwerk mit bestmöglicher Dienstqualität für den Nutzer zu betreiben und zu steuern. Dafür wird ein Top-down-Ansatz gewählt, der von den Anwendungsfällen, einer möglichen Netzwerkvirtualisierungs-Architektur und aktuellen Möglichkeiten der Hardwarevirtualisierung ausgeht. Im Weiteren fokussiert sich die Arbeit dann in Richtung Bestimmung und Optimierung der vom Nutzer erfahrenen Dienstqualität (QoE) auf Applikationsschicht und diskutiert Möglichkeiten zur Messung und Überwachung von wesentlichen Netzparametern in virtualisierten Netzen. N2 - Currently, we observe a strong growth of services and applications, which use the Internet for data transport. However, the network requirements of these applications differ significantly. This makes network management difficult, since it complicated to separate network flows into application classes without inspecting application layer data. Network virtualization is a promising solution to this problem. It enables running different virtual network on the same physical substrate. Separating networks based on the service supported within allows controlling each network according to the specific needs of the application. The aim of such a network control is to optimize the user perceived quality as well as the cost efficiency of the data transport. Furthermore, network virtualization abstracts the network functionality from the underlying implementation and facilitates the split of the currently tightly integrated roles of Internet Service Provider and network owner. Additionally, network virtualization guarantees that different virtual networks run on the same physical substrate do not interfere with each other. This thesis discusses different aspects of the network virtualization topic. It is focused on how to manage and control a virtual network to guarantee the best Quality of Experience for the user. Therefore, a top-down approach is chosen. Starting with use cases of virtual networks, a possible architecture is derived and current implementation options based on hardware virtualization are explored. In the following, this thesis focuses on assessing the Quality of Experience perceived by the user and how it can be optimized on application layer. Furthermore, options for measuring and monitoring significant network parameters of virtual networks are considered. T3 - Würzburger Beiträge zur Leistungsbewertung Verteilter Systeme - 01/12 KW - Netzwerkmanagement KW - Dienstgüte KW - Netzwerkvirtualisierung KW - QoS KW - QoE KW - Network Virtualization KW - Quality of Experience KW - Network Management KW - Quality of Service Y1 - 2011 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-69986 ER -