{"status":"ok","message-type":"work","message-version":"1.0.0","message":{"institution":[{"id":[{"id":"https:\/\/ror.org\/03mb6wj31","id-type":"ROR","asserted-by":"publisher"},{"id":"https:\/\/www.isni.org\/000000041937028X","id-type":"ISNI","asserted-by":"publisher"},{"id":"https:\/\/www.wikidata.org\/entity\/Q1640731","id-type":"wikidata","asserted-by":"publisher"}],"name":"Universitat Polit\u00e8cnica de Catalunya","acronym":["UPC"]}],"indexed":{"date-parts":[[2026,7,30]],"date-time":"2026-07-30T13:32:50Z","timestamp":1785418370414,"version":"3.56.0"},"reference-count":0,"publisher":"Universitat Polit\u00e8cnica de Catalunya","content-domain":{"domain":[],"crossmark-restriction":false},"short-container-title":[],"abstract":"<jats:p>On-line video streaming is an ever evolving ecosystem of services and technologies, where content providers are on a constant race to satisfy the users' demand for richer content and higher bitrate streams, updated set of features and cross-platform compatibility. At the same time, network operators are required to ensure that the requested video streams are delivered through the network with a satisfactory quality in accordance with the existing Service Level Agreements (SLA).\r\nHowever, tracking and maintaining satisfactory video Quality of Experience (QoE) has become a greater challenge for operators than ever before. With the growing popularity of content engagement on handheld devices and over wireless connections, new points-of-failure have added to the list of failures that can affect the video quality. Moreover, the adoption of end-to-end encryption by major streaming services has rendered previously used QoE diagnosis methods obsolete.\r\nIn this thesis, we identify the current challenges in identifying and diagnosing video streaming issues and we propose  novel approaches in order to address them. More specifically, the thesis initially presents methods and tools to identify a wide array of QoE problems and the severity with which they affect the users' experience. The next part of the thesis deals with the investigation of methods to locate under-performing parts of the network that lead to drop of the delivered quality of a service.\r\nIn this context, we propose a data-driven methodology for detecting the under performing areas of cellular network with sub-optimal Quality of Service (QoS) and video QoE. Moreover, we develop and evaluate a multi-vantage point framework that is capable of diagnosing the underlying faults that cause the disruption of the user's experience. The last part of this work, further explores the detection of network performance anomalies and introduces a novel method for detecting such issues using contextual information. This approach provides higher accuracy when detecting network faults in the presence of high variation and can benefit providers to perform early detection of anomalies before they result in QoE issues.<\/jats:p>\n                <jats:p>La distribuci\u00f3n de v\u00eddeo online es un ecosistema de servicios y tecnolog\u00edas, donde los proveedores de contenidos se encuentran en una carrera continua para satisfacer las demandas crecientes de los usuarios de m\u00e1s riqueza de contenido, velocidad de transmisi\u00f3n, funcionalidad y compatibilidad entre diferentes plataformas. Asimismo, los operadores de red deben asegurar que los contenidos demandados son entregados a trav\u00e9s de la red con una calidad satisfactoria seg\u00fan los acuerdos existentes de nivel de servicio (en ingl\u00e9s Service Level Agreement o SLA). Sin embargo, la monitorizaci\u00f3n y el mantenimiento de un nivel satisfactorio de la calidad de experiencia (en ingl\u00e9s Quality of Experience o QoE) del v\u00eddeo online se ha convertido en un reto mayor que nunca para los operadores. Dada la creciente popularidad del consumo de contenido con dispositivos m\u00f3viles y a trav\u00e9s de redes inal\u00e1mbricas, han aparecido nuevos puntos de fallo que se han a\u00f1adido a la lista de problemas que pueden afectar a la calidad del v\u00eddeo transmitido. Adicionalmente, la adopci\u00f3n de sistemas de encriptaci\u00f3n extremo a extremo, por parte de los servicios m\u00e1s importantes de distribuci\u00f3n de v\u00eddeo online, ha dejado obsoletos los m\u00e9todos existentes de diagn\u00f3stico de la QoE. En esta tesis se identifican los retos actuales en la identificaci\u00f3n y diagn\u00f3stico de los problemas de transmisi\u00f3n de v\u00eddeo online, y se proponen nuevas soluciones para abordar estos problemas. M\u00e1s concretamente, inicialmente la tesis presenta m\u00e9todos y herramientas para identificar un conjunto amplio de problemas de QoE y la severidad con los que estos afectan a la experiencia de los usuarios. La siguiente parte de la tesis investiga m\u00e9todos para localizar partes de la red con un rendimiento bajo que resultan en una disminuci\u00f3n de la calidad del servicio ofrecido. En este contexto, se propone una metodolog\u00eda basada en el an\u00e1lisis de datos para detectar \u00e1reas de la red m\u00f3vil que ofrecen un nivel sub\u00f3ptimo de calidad de servicio (en ingl\u00e9s Quality of Service o QoS) y QoE. Adem\u00e1s, se desarrolla y se eval\u00faa una soluci\u00f3n basada en m\u00faltiples puntos de medida que es capaz de diagnosticar los problemas subyacentes que causan la alteraci\u00f3n de la experiencia de usuario. La \u00faltima parte de este trabajo explora adicionalmente la detecci\u00f3n de anomal\u00edas de rendimiento de la red y presenta un nuevo m\u00e9todo para detectar estas situaciones utilizando informaci\u00f3n contextual. Este enfoque proporciona una mayor precisi\u00f3n en la detecci\u00f3n de fallos de la red en presencia de alta variabilidad y puede ayudar a los proveedores a la detecci\u00f3n precoz de anomal\u00edas antes de que se conviertan en problemas de QoE.<\/jats:p>\n                <jats:p>La distribuci\u00f3 de v\u00eddeo online \u00e9s un ecosistema de serveis i tecnologies, on els prove\u00efdors\r\nde continguts es troben en una cursa continua per satisfer les demandes creixents del\r\nusuaris de m\u00e9s riquesa de contingut, velocitat de transmissi\u00f3, funcionalitat i compatibilitat\r\nentre diferents plataformes. A la vegada, els operadors de xarxa han d\u2019assegurar que\r\nels continguts demandats s\u00f3n entregats a trav\u00e9s de la xarxa amb una qualitat satisfact\u00f2ria\r\nsegons els acords existents de nivell de servei (en angl\u00e8s Service Level Agreement o SLA).\r\nTanmateix, el monitoratge i el manteniment d\u2019un nivell satisfactori de la qualitat d\u2019experi\u00e8ncia (en angl\u00e8s Quality of Experience o QoE) del v\u00eddeo online ha esdevingut un repte m\u00e9s gran que mai per als operadors. Donada la creixent popularitat del consum de contingut amb dispositius m\u00f2bils i a trav\u00e9s de xarxes sense fils, han aparegut nous punts de fallada que s\u2019han afegit a la llista de problemes que poden afectar a la qualitat del v\u00eddeo transm\u00e8s. Addicionalment, l\u2019adopci\u00f3 de sistemes d\u2019encriptaci\u00f3 extrem a extrem, per part dels serveis m\u00e9s importants de distribuci\u00f3 de v\u00eddeo online, ha deixat obsolets els m\u00e8todes existents de diagn\u00f2stic de la QoE.\r\nEn aquesta tesi s\u2019identifiquen els reptes actuals en la identificaci\u00f3 i diagn\u00f2stic dels problemes de transmissi\u00f3 de v\u00eddeo online, i es proposen noves solucions per abordar aquests problemes. M\u00e9s concretament, inicialment la tesi presenta m\u00e8todes i eines per identificar un conjunt ampli de problemes de QoE i la severitat amb la que aquests afecten a la experi\u00e8ncia dels usuaris. La seg\u00fcent part de la tesi investiga m\u00e8todes per localitzar parts de la xarxa amb un rendiment baix que resulten en una disminuci\u00f3 de la qualitat del servei ofert.\r\nEn aquest context es proposa una metodologia basada en l\u2019an\u00e0lisi de dades per detectar\r\n\u00e0rees de la xarxa m\u00f2bil que ofereixen un nivell sub\u00f2ptim de qualitat de servei (en angl\u00e8s Quality of Service o QoS) i QoE. A m\u00e9s, es desenvolupa i s\u2019avalua una soluci\u00f3 basada\r\nen m\u00faltiples punts de mesura que \u00e9s capa\u00e7 de diagnosticar els problemes subjacents que\r\ncausen l\u2019alteraci\u00f3 de l\u2019experi\u00e8ncia d\u2019usuari. L\u2019\u00faltima part d\u2019aquest treball explora addicionalment la detecci\u00f3 d\u2019anomalies de rendiment de la xarxa i presenta un nou m\u00e8tode per detectar aquestes situacions utilitzant informaci\u00f3 contextual. Aquest enfoc proporciona una major precisi\u00f3 en la detecci\u00f3 de fallades de la xarxa en presencia d\u2019alta variabilitat i pot ajudar als prove\u00efdors a la detecci\u00f3 preco\u00e7 d\u2019anomalies abans de que es converteixin en problemes de QoE.<\/jats:p>","DOI":"10.5821\/dissertation-2117-114613","type":"dissertation","created":{"date-parts":[[2023,7,19]],"date-time":"2023-07-19T01:43:28Z","timestamp":1689731008000},"approved":{"date-parts":[[2018,11,27]]},"source":"Crossref","is-referenced-by-count":0,"title":["Identifying and diagnosing video streaming performance issues"],"prefix":"10.5821","author":[{"given":"Georgios","family":"Dimopoulos","sequence":"first","affiliation":[],"role":[{"vocabulary":"crossref","role":"author"}]}],"member":"3865","container-title":[],"original-title":[],"contributor":[{"sequence":"additional","affiliation":[],"role":[null]}],"deposited":{"date-parts":[[2026,2,2]],"date-time":"2026-02-02T06:27:18Z","timestamp":1770013638000},"score":1,"resource":{"primary":{"URL":"https:\/\/hdl.handle.net\/2117\/114613"}},"subtitle":[],"editor":[{"given":"Pere","family":"Barlet Ros","sequence":"first","affiliation":[],"role":[{"vocabulary":"crossref","role":"editor"}]},{"given":"Ilias","family":"Leontiadis","sequence":"additional","affiliation":[],"role":[{"vocabulary":"crossref","role":"editor"}]}],"short-title":[],"issued":{"date-parts":[[null]]},"references-count":0,"URL":"https:\/\/doi.org\/10.5821\/dissertation-2117-114613","relation":{},"subject":[]}}