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Quality of Experience and Access Network Traffic Management of HTTP Adaptive Video Streaming

Quality of Experience und Verkehrsmanagement in Zugangsnetzwerken für adaptives HTTP Videostreaming

Please always quote using this URN: urn:nbn:de:bvb:20-opus-154131
  • 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 QoEThe 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.show moreshow less
  • 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 undDie 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.show moreshow less

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Metadaten
Author: Michael Thomas Seufert
URN:urn:nbn:de:bvb:20-opus-154131
Document Type:Doctoral Thesis
Granting Institution:Universität Würzburg, Fakultät für Mathematik und Informatik
Faculties:Fakultät für Mathematik und Informatik / Institut für Informatik
Referee:Prof. Dr.-Ing. Phuoc Tran-Gia, Prof. Dr. Burkhard Stiller
Date of final exam:2017/10/18
Language:English
ISSN:1432-8801
Year of Completion:2017
Series (Serial Number):Würzburger Beiträge zur Leistungsbewertung Verteilter Systeme (03/17)
DOI:https://doi.org/10.25972/OPUS-15413
Dewey Decimal Classification:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke
GND Keyword:Quality of Experience; Zugangsnetz; Videoübertragung; Adaptives System; Verkehrsregelung; Verkehrsleitsystem
Tag:Adaptives Videostreaming; Quality of Experience; Verkehrsmanagement
Adaptive Video Streaming; Quality of Experience; Traffic Management
CCS-Classification:C. Computer Systems Organization / C.2 COMPUTER-COMMUNICATION NETWORKS
C. Computer Systems Organization / C.4 PERFORMANCE OF SYSTEMS
H. Information Systems / H.1 MODELS AND PRINCIPLES
H. Information Systems / H.4 INFORMATION SYSTEMS APPLICATIONS
Release Date:2017/11/03
Licence (German):License LogoCC BY-SA: Creative-Commons-Lizenz: Namensnennung, Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International