prikaz prve stranice dokumenta Mjerenja prometa i performansi usluge YouTube na temelju podataka prikupljenih iz mreže i s korisničkog uređaja
No public access
master's thesis
Mjerenja prometa i performansi usluge YouTube na temelju podataka prikupljenih iz mreže i s korisničkog uređaja
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2016. urn:nbn:hr:168:848653
Pevec, Dario
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Pevec, D. (2016). Mjerenja prometa i performansi usluge YouTube na temelju podataka prikupljenih iz mreže i s korisničkog uređaja (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:848653

Pevec, Dario. "Mjerenja prometa i performansi usluge YouTube na temelju podataka prikupljenih iz mreže i s korisničkog uređaja." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:848653

Pevec, Dario. "Mjerenja prometa i performansi usluge YouTube na temelju podataka prikupljenih iz mreže i s korisničkog uređaja." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:848653

Pevec, D. (2016). 'Mjerenja prometa i performansi usluge YouTube na temelju podataka prikupljenih iz mreže i s korisničkog uređaja', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 23 November 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:848653

Pevec D. Mjerenja prometa i performansi usluge YouTube na temelju podataka prikupljenih iz mreže i s korisničkog uređaja [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2016 [cited 2024 November 23] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:848653

D. Pevec, "Mjerenja prometa i performansi usluge YouTube na temelju podataka prikupljenih iz mreže i s korisničkog uređaja", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2016. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:848653

Metadata
TitleMjerenja prometa i performansi usluge YouTube na temelju podataka prikupljenih iz mreže i s korisničkog uređaja
Title (english)Measurements of YouTube traffic and performance based on network and client-side data collection
AuthorDario Pevec
MentorLea Skorin-Kapov (mentor)
Committee memberLea Skorin-Kapov (predsjednik povjerenstva)
Committee memberMaja Matijašević (član povjerenstva)
Committee memberMirko Sužnjević (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2016-07-07, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Electrical Engineering
Abstract
Jedna od najpopularnijih višemedijskih usluga u Internetu jest YouTube. YouTube kao davatelj usluge ima potpunu kontrolu nad dostavom i upravljanjem kvalitetom: vrši odabir poslužitelja s kojeg sadržaj struji te postavlja razinu kvalitete sadržaja koji se isporučuje. Kada YouTube video promet dođe u mrežu operatora krajnjeg korisnika, operator isporukom ne može upravljati na temelju parametara koje klijent razmjenjuje s YouTube poslužiteljima, budući da je promet šifriran. Ovo predstavlja problem i za davatelje usluge i za mrežne operatore koji žele pružiti korisnicima najbolju moguću iskustvenu kvalitetu. Predloženo rješenje je YouQ sustav. YouQ sustav na temelju šifriranog mrežnog prometa i parametara sa aplikacijskog sloja kreira ulaz za algoritme strojnog učenja koji mogu zaključiti razinu iskustvene kvalitete koja se manifestira kod krajnjeg korisnika. Na temelju te informacije, pružatelji mrežne usluge mogu učinkovito raspodijeliti mrežne resurse kako bi krajnjem korisniku omogućili najbolju moguću iskustvenu kvalitetu. Glavni fokus ovoga rada je sustav YouQ i njegove komponente.
Abstract (english)
One of the most popular multimedia service on the Internet is YouTube. YouTube as a service provider has control over content delivery and quality management: it chooses the servers from which videos are streamed and decides which quality levels should be delivered to the end user. When YouTube traffic pass through network infrastructure of a network provider, the network provider does not have control over those packets, because payload is encrypted. Hence, network providers are “left in the dark” when it comes to estimating end user QoE for their customers watching YouTube content. As a proposed solution to this problem, the system YouQ is developed. The YouQ system collects both application-level KPIs and encrypted network traffic features and prepares them as an input for machine learning algorithms. Learning algorithms detect patterns and correlations in data and create a model that can classify video streaming into one of QoE classes, based on network-level data only. Based on that learned model, network operators can efficiently allocate network resources and provide best possible quality to the end users. This work mainly focuses on the YouQ system and its components.
Keywords
Keywords (english)
Languageenglish
URN:NBNurn:nbn:hr:168:848653
Study programmeTitle: Information and Communication Technology
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka informacijske i komunikacijske tehnologije (magistar/magistra inženjer/inženjerka informacijske i komunikacijske tehnologije)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2018-02-06 11:17:09