[ca] La distribució de vídeo online és un ecosistema de serveis i tecnologies, on els proveïdors de continguts es troben en una cursa continua per satisfer les demandes creixents del usuaris de més riquesa de contingut, velocitat de transmissió, funcionalitat i compatibilitat entre diferents plataformes. A la vegada, els operadors de xarxa han d'assegurar que els continguts demandats són entregats a través de la xarxa amb una qualitat satisfactòria segons els acords existents de nivell de servei (en anglès Service Level Agreement o SLA). Tanmateix, el monitoratge i el manteniment d'un nivell satisfactori de la qualitat d'experiència (en anglès Quality of Experience o QoE) del vídeo online ha esdevingut un repte més gran que mai per als operadors. Donada la creixent popularitat del consum de contingut amb dispositius mòbils i a través de xarxes sense fils, han aparegut nous punts de fallada que s'han afegit a la llista de problemes que poden afectar a la qualitat del vídeo transmès. Addicionalment, l'adopció de sistemes d'encriptació extrem a extrem, per part dels serveis més importants de distribució de vídeo online, ha deixat obsolets els mètodes existents de diagnòstic de la QoE. En aquesta tesi s'identifiquen els reptes actuals en la identificació i diagnòstic dels problemes de transmissió de vídeo online, i es proposen noves solucions per abordar aquests problemes. Més concretament, inicialment la tesi presenta mètodes i eines per identificar un conjunt ampli de problemes de QoE i la severitat amb la que aquests afecten a la experiència dels usuaris. La següent part de la tesi investiga mètodes per localitzar parts de la xarxa amb un rendiment baix que resulten en una disminució de la qualitat del servei ofert. En aquest context es proposa una metodologia basada en l'anàlisi de dades per detectar àrees de la xarxa mòbil que ofereixen un nivell subòptim de qualitat de servei (en anglès Quality of Service o QoS) i QoE. A més, es desenvolupa i s'avalua una solució basada en múltiples punts de mesura que és capaç de diagnosticar els problemes subjacents que causen l'alteració de l'experiència d'usuari. L'última part d'aquest treball explora addicionalment la detecció d'anomalies de rendiment de la xarxa i presenta un nou mètode per detectar aquestes situacions utilitzant informació contextual. Aquest enfoc proporciona una major precisió en la detecció de fallades de la xarxa en presencia d'alta variabilitat i pot ajudar als proveïdors a la detecció precoç d'anomalies abans de que es converteixin en problemes de QoE.

[en] 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). However, 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. In 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. In 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.