In de afgelopen decennia is het internet ge¨evolueerd van een netwerk dat werd ontworpen voor het verzenden van pakketten tot een aanbieder van een breed scala aan geavanceerde multimediadiensten. Niet alleen de aangeboden diensten zijn ge¨evolueerd, maar ook de toestellen en technologie¨en die worden gebruikt om er toegang tot te krijgen zijn drastisch veranderd. Hierdoor kunnen de eindgebruikers hun favoriete services consumeren, gebruikmakend van ieder toestel, geconnecteerd via diverse technologie¨en en op een locatie van hun keuze. Een van de diensten die het huidige internetverkeer domineert zijn videodiensten. Het aandeel van videotraffiek in het totale internetverkeer wordt verwacht om de grens van 80% te overschrijden tegen 2019. Een belangrijke factor voor het success van een videodienst is de kwaliteit zoals die wordt ervaren door de eindgebruiker, aangeduid als Quality of Experience (QoE). In tegenstelling tot traditionele Internet Protocol television (IPTV)-diensten, worden de Over-The-Top (OTT) videodiensten (zoals Netflix, YouTube) zonder garanties omtrent de QoE afgeleverd over het internet. In de loop der jaren zijn ook de technologie¨en voor het afleveren van video over het internet sterk ge¨evolueerd. Real Time Streaming Protocol (RTSP) en Real Time Transport Protocol (RTP)-gebaseerde video streaming over UDP werd vervangen door HTTP-gebaseerde methoden, afgeleverd via TCP. De gegarandeerde overdracht van de videopakketten, de naadloze integratie en compatibiliteit met firewalls en NAT-technologie¨en en het hergebruik van de bestaande caching infrastructuur zijn enkele van de voordelen van HTTP-gebaseerde streaming. Om dynamisch en op een schaalbare manier te kunnen reageren op veranderende netwerkcondities, zijn kwaliteitsadaptatietechnieken aan de cli¨ent-zijde reeds de facto standaard geworden in de commerci¨ele streaming oplossingen. In HTTP Adaptive Streaming (HAS), wordt de video temporeel opgesplitst in segmenten die worden ge¨encodeerd volgens verschillende kwaliteitsniveaus. Hierdoor kan de streaming applicatie autonoom beslissen welke kwaliteit wordt aangevraagd op basis van de gemeten bandbreedte, de huidige buffervulling en de specificaties van het toestel. Dit stelt de HAS-applicaties ertoe in staat om te reageren op fluctuaties in het netwerk door het aangevraagde kwaliteitsniveau te wijzigen. Bij niet-adaptieve HTTP-gebaseerde technologie¨en zou de buffer uitgeput raken en uiteindelijk een onderbreking in de videoweergave veroorzaken. Dankzij de gegarandeerde overdracht via HTTP kan een segment steeds worden afgespeeld aan de gewenste kwaliteit, waardoor pakketverlies geen artefacten kan veroorzaken in de video. Aangezien echter de kwaliteit wel dynamisch kan worden aangepast, kunnen oscillaties in het kwaliteitsniveau optreden, of erger nog, een onderbreking van de weergave. De QoE van de eindgebruiker zal sterk worden be¨ınvloed door dergelijke gebeurtenissen. In het verleden werd het netwerk sterk overgedimensioneerd om deze QoE degradatie te voorkomen. Aangezien de kwaliteitseisen van de gebruikers steeds toenemen en ook de populariteit van videodiensten dit zal blijven doen, zal overdimensionering van het netwerk niet langer economisch rendabel zijn. Daarom moeten de bestaande middelen effici¨enter worden aangewend door de aflevering van de video intelligenter te beheren. Tegelijkertijd moet ook het netwerk flexibeler worden om te blijven voldoen aan de verhoogde kwaliteitseisen en nieuwe technologie¨en te blijven ondersteunen. In deze thesis worden verschillende technieken voorgesteld voor het beheren van de QoE bij HAS-diensten, zowel voor live als Video on Demand (VoD) streaming. Bovendien worden uitbreidingen voorgesteld op bestaande Network Function Virtualization (NFV) aanpakken om de flexibele plaatsing van HAS services toe te laten. Een eerste manier om dit te bewerkstelligen, is om de druk te verminderen die wordt uitgeoefend door live HAS diensten op het onderliggende netwerk, door het toepassen van multicast aflevering. In huidige HAS oplossingen is voor elke gebruiker een unicast overdracht van de segmenten vereist. Gezien in een live en Time Shifted TV (TSTV) scenario heel wat segmenten meerdere keren worden verstuurd langs hetzelfde pad in een korte tijdspanne, lenen multicast technieken zich perfect tot het optimaliseren van de aflevering van dergelijke diensten. Bij binnenkomst in het beheerde netwerk, worden meerdere overlappende sessies gegroepeerd tot een multicast kanaal. Verderop in het netwerk, dichter bij de eindgebruiker, worden deze multicast sessies opgesplitst en worden de oorspronkelijke HAS unicast sessies gereconstrueerd. Door het toepassen van intelligente algoritmes om te bepalen welke sessies worden gegroepeerd en op welke multicast kanalen wordt ingeschreven, kan de druk op het netwerk aanzienlijk worden verminderd. Daarnaast kan de gebruikservaring ook worden verbeterd door de tijd tussen het live moment en de eigenlijke weergave bij de gebruiker drastisch te verminderen. Huidige HAS-technologie¨en vereisen een grote buffer aan de cli¨entzijde om eventuele schommelingen in het netwerk te kunnen opvangen teneinde kwaliteitsoscillaties en onderbrekingen te vermijden. Door het toepassen van prioritisatie in het netwerk, kan de aflevering van bepaalde segmenten worden gegarandeerd. Hierdoor wordt het mogelijk om de buffer en dus ook de verstreken tijd tussen het live moment en de weergave aanzienlijk in te korten. Het afleveren van HAS VoD-diensten kan worden geoptimaliseerd door de negatieve impact van concurrerende HAS-applicaties te verminderen. Huidige HAS-oplossingen bieden geen mogelijkheid tot co¨ordinatie tussen de verschillende adaptatie algoritmes, waardoor ze sterk onderhevig zijn aan ON/OFF-patronen. Wanneer de buffer van een cli¨ent voldoende gevuld is, wordt het downloadproces tijdelijk onderbroken, dit wordt de OFF-toestand genoemd. Andere applicaties interpreteren deze tijdelijke toename in beschikbare bandbreedte foutief en trachten de kwaliteit te verhogen. Echter, wanneer de OFF-clients het downloaden hervatten, wordt de downloadtijd sterk verhoogd en treden er kwaliteitsoscillaties en zelfs onderbrekingen in de videoweergave op. Door het toevoegen van co¨ordinatie vanuit het netwerk kunnen de negatieve effecten van deze ON/OFF-patronen worden opgelost. Door het aantal beschikbare kwaliteiten per streaming toepassing te beperken, kan de algemene QoE worden verbeterd, terwijl de autonome kwaliteitsadaptatie nog steeds toelaat om te reageren op fluctuaties in het lokale netwerk. Een derde manier om de QoE te verbeteren, is om de robuustheid te verhogen tegen fluctuaties veroorzaakt door intermediaire caches in het netwerk. Deze zorgen dan wel voor een schaalbare aflevering van de video, maar be¨ınvloeden tergelijkertijd ook de kwaliteitsaanpassing. Aangezien segmenten zowel van de server als van een intermediaire cache kunnen worden verstuurd, kan dit schommelingen in de gemeten bandbreedte en netwerkvertraging veroorzaken. Deze verkeerde schattingen kunnen op hun beurt dan weer leiden tot foute kwaliteitsselectie en uiteindelijk een reductie van de QoE. Door het includeren van de informatie omtrent de herkomst en de inhoud van de caches, kan een accuratere inschatting worden gemaakt van de haalbare kwaliteit. Op deze manier kunnen oscillaties in de kwaliteit en onderbrekingen in de videoweergave worden vermeden. Aangezien deze informatie niet steeds beschikbaar is, worden ook clustering-gebaseerde technieken voorgesteld om de herkomst en inhoud van de caches autonoom te detecteren. Om de flexibiliteit waarmee nieuwe diensten kunnen worden aangeboden te verhogen, kunnen de principes van NFV worden toegepast. De verschillende Network Functions (NFs) (bv. caches, prioritisatie functies) kunnen worden gevirtualiseerd en dynamisch geplaatst worden op de gevirtualiseerde infrastructuur. Dit zorgt ervoor dat de beschikbare middelen kunnen worden verdeeld over verschillende diensten heen. Verder wordt de sterke koppeling tussen de functionaliteit en de onderliggende apparatuur aanzienlijk verminderd. Hierdoor kunnen dynamisch nieuwe en innovatieve diensten worden opgezet. Echter, de huidige NFV technologieen bieden slechts beperkte ondersteuning voor het toevoegen van locatierestricties voor deze services. Voor multimediadiensten is dit echter gewenst omwille van effici¨entie (bv. caches dicht bij eindgebruikers), wettelijke (bv. data mag enkel via bepaalde regio’ worden verstuurd) of economische redenen (bv. overeenkomsten met providers). Daarom werd een set van affiniteits en anti-affiniteits restricties gedefinieerd die de plaatsing van dergelijke diensten kan be¨ınvloeden. Een semantisch raamwerk werd ontwikkeld voor het valideren van groepen van deze restricties en het optimaliseren van de plaatsing ervan. De verschillende oplossingen voor het QoE-beheer van HAS-diensten in combinatie met de toegenomen flexibiliteit voor het plaatsen van dergelijke diensen die tijdens dit proefschrift werden ontwikkeld, richten zich op enkele belangrijke uitdagingen in het veld van HAS. Toekomstig onderzoek kan hier verder op bouwen door bijvoorbeeld intelligente caching technieken te ontwikkelen die de informatie inzake de temporele structuur en kwaliteitsaanpassingen aanwenden om de inhoud van de cache samen te stellen. Ook de inzet van dynamische multimediadiensten kan nog verder worden onderzocht. De verschillende effecten van QoE-beheersmethodes dienen te worden gemodelleerd teneinde een geautomatiseerde aanpassing van de diensten toe te laten.