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  - 
TY  - THES
A1  - Pries, Jan Rastin
T1  - Performance Optimization of Wireless Infrastructure and Mesh Networks
T1  - Leistungsoptimierung von drahtlosen Infrastruktur und Mesh Netzen
N2  - Future broadband wireless networks should be able to support not only best effort traffic but also real-time traffic with strict Quality of Service (QoS) constraints. In addition, their available resources are scare and limit the number of users. To facilitate QoS guarantees and increase the maximum number of concurrent users, wireless networks require careful planning and optimization. In this monograph, we studied three aspects of performance optimization in wireless networks: resource optimization in WLAN infrastructure networks, quality of experience control in wireless mesh networks, and planning and optimization of wireless mesh networks. An adaptive resource management system is required to effectively utilize the limited resources on the air interface and to guarantee QoS for real-time applications. Thereby, both WLAN infrastructure and WLAN mesh networks have to be considered. An a-priori setting of the access parameters is not meaningful due to the contention-based medium access and the high dynamics of the system. Thus, a management system is required which dynamically adjusts the channel access parameters based on the network load. While this is sufficient for wireless infrastructure networks, interferences on neighboring paths and self-interferences have to be considered for wireless mesh networks. In addition, a careful channel allocation and route assignment is needed. Due to the large parameter space, standard optimization techniques fail for optimizing large wireless mesh networks. In this monograph, we reveal that biology-inspired optimization techniques, namely genetic algorithms, are well-suitable for the planning and optimization of wireless mesh networks. Although genetic algorithms generally do not always find the optimal solution, we show that with a good parameter set for the genetic algorithm, the overall throughput of the wireless mesh network can be significantly improved while still sharing the resources fairly among the users.
N2  - Die Anbindung an das Internet erfolgt zunehmend über drahtlose Netze. Deren Ressourcen sind allerdings limitiert, was die Anzahl der unterstützten Nutzer stark einschränkt. Zudem ist ein Trend dieser Nutzer weg von der Verwendung reiner Datendienste zu Diensten mit Echtzeitanforderungen wie Voice over IP (VoIP) zu erkennen, deren Dienstgüteanforderungen eingehalten werden müssen. Heutige drahtlose Zugangsnetze sind jedoch nur für den herkömmlichen Datenverkehr ausgelegt. Der IEEE 802.11 WLAN Standard unterscheidet zwar zwischen verschiedenen Dienstklassen, gibt aber keine Dienstgütegarantien. Um die Dienstgüte (Quality of Service, QoS), bzw. die vom Nutzer erfahrene Dienstgüte (Quality of Experience, QoE) zu garantieren, müssen die zukünftigen drahtlosen Netze daher sorgfältig geplant und optimiert werden. Um die limitierten Ressourcen auf der Luftschnittstelle effektiv zu nutzen und um Dienstgüteanforderungen für Echtzeitanwendungen einzuhalten, bedarf es eines adaptiven Ressourcenmanagements. Dabei sind sowohl drahtlose Infrastruktur, als auch drahtlose Mesh-Netze zu betrachten. Durch den randomisierten Medienzugriff und die hohe Dynamik im System ist eine a-priori Wahl der Zugangsparameter nicht sinnvoll. Vielmehr wird ein Managementsystem benötigt, das die Zugangsparameter dynamisch in Abhängigkeit der Last in einem Netz wählt. Während dies für drahtlose Infrastrukturnetze ausreicht, müssen in drahtlosen Mesh-Netzen zusätzlich noch Interferenzen von Nachbarpfaden und Eigeninterferenzen berücksichtigt werden. Desweiteren ist eine sorgfältige Planung der Kanalzuweisung und des Routings notwendig, um einerseits den Durchsatz in drahtlosen Mesh-Netzen zu maximieren und andererseits die Ressourcen fair zwischen den Stationen aufzuteilen. Da es dabei eine Vielzahl von Parametern zu berücksichtigen gilt, sind neue Optimierungsmethoden notwendig, die es ermöglichen, auch große Mesh-Netze in annehmbarer Zeit zu planen und zu optimieren. Diese Doktorarbeit arbeitet die folgenden drei Optimierungsmöglichkeiten für drahtlose Zugangsnetze aus: Optimierung der Zugangsparameter in drahtlosen Infrastrukturnetzen, Optimierung von drahtlosen Mesh-Netzen unter Berücksichtigung der QoE und Planung und Optimierung von drahtlosen Mesh-Netzen mit Berücksichtigung einer fairen Ressourcenallokation. Die Ergebnisse und Untersuchungen dieser Arbeit gliedern sich entsprechend dieser Optimierungsmöglichkeiten.
T3  - Würzburger Beiträge zur Leistungsbewertung Verteilter Systeme - 01/10 
KW  - IEEE 802.11
KW  - Leistungsbewertung
KW  - Optimierung
KW  - Dienstgüte
KW  - Netzplanung
KW  - Drahtloses lokales Netz
KW  - WLAN
KW  - Mesh Netze
KW  - Genetische Optimierung
KW  - WLAN
KW  - Optimization
KW  - Mesh Networks
KW  - Genetic Optimization
Y1  - 2010
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-46097
ER  - 
TY  - THES
A1  - Hoßfeld, Tobias
T1  - Performance Evaluation of Future Internet Applications and Emerging User Behavior
T1  - Leistungsbewertung von zukünftigen Internet-Applikationen und auftretenden Nutzerverhaltens
N2  - In future telecommunication systems, we observe an increasing diversity of access networks. The separation of transport services and applications or services leads to multi-network services, i.e., a future service has to work transparently to the underlying network infrastructure. Multi-network services with edge-based intelligence, like P2P file sharing or the Skype VoIP service, impose new traffic control paradigms on the future Internet. Such services adapt the amount of consumed bandwidth to reach different goals. A selfish behavior tries to keep the QoE of a single user above a certain level. Skype, for instance, repeats voice samples depending on the perceived end-to-end loss. From the viewpoint of a single user, the replication of voice data overcomes the degradation caused by packet loss and enables to maintain a certain QoE. The cost for this achievement is a higher amount of consumed bandwidth. However, if the packet loss is caused by congestion in the network, this additionally required bandwidth even worsens the network situation. Altruistic behavior, on the other side, would reduce the bandwidth consumption in such a way that the pressure on the network is released and thus the overall network performance is improved. In this monograph, we analyzed the impact of the overlay, P2P, and QoE paradigms in future Internet applications and the interactions from the observing user behavior. The shift of intelligence toward the edge is accompanied by a change in the emerging user behavior and traffic profile, as well as a change from multi-service networks to multi-networks services. In addition, edge-based intelligence may lead to a higher dynamics in the network topology, since the applications are often controlled by an overlay network, which can rapidly change in size and structure as new nodes can leave or join the overlay network in an entirely distributed manner. As a result, we found that the performance evaluation of such services provides new challenges, since novel key performance factors have to be first identified, like pollution of P2P systems, and appropriate models of the emerging user behavior are required, e.g. taking into account user impatience. As common denominator of the presented studies in this work, we focus on a user-centric view when evaluating the performance of future Internet applications. For a subscriber of a certain application or service, the perceived quality expressed as QoE will be the major criterion of the user's satisfaction with the network and service providers. We selected three different case studies and characterized the application's performance from the end user's point of view. Those are (1) cooperation in mobile P2P file sharing networks, (2) modeling of online TV recording services, and (3) QoE of edge-based VoIP applications. The user-centric approach facilitates the development of new mechanisms to overcome problems arising from the changing user behavior. An example is the proposed CycPriM cooperation strategy, which copes with selfish user behavior in mobile P2P file sharing system. An adequate mechanism has also been shown to be efficient in a heterogeneous B3G network with mobile users conducting vertical handovers between different wireless access technologies. The consideration of the user behavior and the user perceived quality guides to an appropriate modeling of future Internet applications. In the case of the online TV recording service, this enables the comparison between different technical realizations of the system, e.g. using server clusters or P2P technology, to properly dimension the installed network elements and to assess the costs for service providers. Technologies like P2P help to overcome phenomena like flash crowds and improve scalability compared to server clusters, which may get overloaded in such situations. Nevertheless, P2P technology invokes additional challenges and different user behavior to that seen in traditional client/server systems. Beside the willingness to share files and the churn of users, peers may be malicious and offer fake contents to disturb the data dissemination. Finally, the understanding and the quantification of QoE with respect to QoS degradations permits designing sophisticated edge-based applications. To this end, we identified and formulated the IQX hypothesis as an exponential interdependency between QoE and QoS parameters, which we validated for different examples. The appropriate modeling of the emerging user behavior taking into account the user's perceived quality and its interactions with the overlay and P2P paradigm will finally help to design future Internet applications.
N2  - Applikationen im heutigen Internet werden immer mehr durch intelligente Endknoten bereitgestellt, deren Kommunikation in logischen, virtuellen Netzwerken, (Overlays) realisiert wird. Die verstärkte Diensterbringung durch solche Overlays, wie zum Beispiel bei Peer-to-Peer Dateitauschbörsen oder Telefonie über das Internet, wird durch einen Paradigmenwechsel von Multi-Service Networks zu Multi-Network Services beschrieben. Während in einem Multi-Service Network verschiedene Dienste innerhalb eines Netzes angeboten werden, beschreibt ein Multi-Network Service die Diensterbringung über verschiedene Netze und Netzzugangstechnologien, wie es im Internet der Fall ist. Dadurch kann die technische Güte des Telekommunikationsdienstes (Quality of Service, QoS) nicht mehr die alleinige Metrik für die Qualität eines Dienstes sein. Stattdessen ist die vom Nutzer erfahrene Dienstgüte (User Perceived Quality of Experience, QoE) zu betrachten. Diese QoE muss entsprechend modelliert werden, um die Performanz von heutigen oder auch zukünftigen Internetapplikationen zu beurteilen. Die Berücksichtigung der QoE beinhaltet unter anderem auch neuartige Verhaltensweisen der Teilnehmer, die ebenfalls modelliert werden müssen. Ein Beispiel ist der Dienstabbruch durch ungeduldige Nutzer beim Herunterladen von Filmen oder bei nicht ausreichender Qualität bei Internet-Telefonie. Durch die Verschiebung der Intelligenz von Applikationen in Richtung Endknoten entstehen neu aufkommende Verhaltensweisen der Teilnehmer und sich ändernde Charakteristika des Netzwerkverkehrs, die sie von klassischen Client-Server-Anwendungen unterscheiden. Beispiele hierfür sind egoistisches oder altruistisches Nutzerverhalten bei der Einbringung von Endnutzer-Ressourcen zur Diensterbringung oder auch bösartiges Nutzerverhalten bei der gezielten Störung eines Dienstes (Pollution). In beiden Fällen sind die zeitdynamischen Verhaltensmuster (Churn, Flash Crowds) zu berücksichtigen. Um die ausgedehnten Overlay. Netze zu planen und zu evaluieren, sind überdies auch neue Leistungsbewertungsmodelle notwendig, damit zum Beispiel die Simulation skaliert oder aber auch zeitdynamische Nutzerverhalten in analytischen Modellen abgebildet wird. Diese Doktorarbeit arbeitet diese Aspekte an drei Anwendungsbeispielen auf: Verteilernetz für Dateiinhalte (Content Distribution Network), Netzwerk-basierte Videorekorder (Online TV Recorder) und Sprachtelefonie über P2P (VoP2P). Die Ergebnisse und Untersuchungen dieser Arbeit gliedern sich entsprechend dieser Anwendungsbeispiele.
T3  - Würzburger Beiträge zur Leistungsbewertung Verteilter Systeme - 01/09 
KW  - Leistungsbewertung
KW  - Peer-to-Peer-Netz
KW  - Dienstgüte
KW  - Overlay-Netz
KW  - Mathematische Modellierung
KW  - BitTorrent
KW  - Skype
KW  - Warteschlangentheorie
KW  - zukünftiges Internet
KW  - vom Nutzer erfahrene Dienstgüte QoE
KW  - Multi-Netzwerk Dienste
KW  - intelligente Applikationen
KW  - Verteilung von Inhalten
KW  - Future Internet
KW  - Quality of Experience QoE
KW  - Multi-Network Service
KW  - Edge-based Intelligence
KW  - Content Distribution
Y1  - 2009
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-37570
ER  -