Modélisation et optimisation de la qualité d'expérience client des services data sur le réseau mobile. Application au vidéo streaming

Modeling and optimization of the quality of customer experience (QoE) of data services on the mobile network. Application to video streaming

• Auteur / Autrice : Mohamed Bouzian
• Direction : Guillaume Urvoy-Keller
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 20/07/2017
• Etablissement(s) : Université Côte d'Azur (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes)
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation : Université de Nice (1965-2019)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Informatique, signaux et systèmes (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes) - Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis
• Jury : Président / Présidente : André-Luc Beylot
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Guillaume Urvoy-Keller, André-Luc Beylot, Tijani Chahed, Mustapha Bouhtou, Taoufik En-Najjary, Lin Chen
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : André-Luc Beylot, Tijani Chahed

Mots clés

Mots clés contrôlés

Optimisation mathématique

Streaming (télécommunications)

Markov, Processus de

Modèles mathématiques

Qualité d'expérience (télécommunications)

Mots clés libres

Qualité d’expérience

Modélisation

Chaine de Markov

Start-up delay

Streaming vidéo

Optimisation

Stratégies de streaming

Quality of experience

Modeling

Markov chain

Start-up delay

Streaming video

Optimization

Streaming strategies

Résumé

Ces dernières années, les terminaux mobiles sont devenus plus performants en termes de puissance de calcul, de mémoire, de taille et de la qualité de l'écran. Ces améliorations ont fortement stimulé la demande de services multimédias notamment la vidéo streaming. Par ailleurs les clients sont de plus en plus exigeants quant à la qualité rendue sur ce type de service. En plus une mauvaise expérience de la vidéo streaming a un grand impact sur la perception qu’ont les clients de l’opérateur. Optimiser la qualité d’expérience (QdE) des clients sur les services de la vidéo streaming est donc un enjeu concurrentiel majeur. Dans cette thèse, nous nous intéressons à modéliser et optimiser la QdE des services streaming en tenant compte des usages et de la mobilité des clients. En particulier, nous nous intéresserons à deux stratégies de délivrance des contenus sur le réseau mobile : la stratégie ‘’Fast Caching’’ et la stratégie ‘’On-Off’’. Nous développons des modèles analytiques qui nous permettent de calculer des indicateurs majeurs de la QdE pour le service streaming qui sont : i) la famine, qui pousse les opérateurs à envoyer plus de contenu et ii) la perte due à abandonner la lecture d’une vidéo, qui pousse ces derniers à envoyer du contenu vidéo d’une manière strictement raisonnable. Un équilibre optimal est à trouver. Nous proposons aussi des stratégies de gestion de la QdE en maintenant un bon niveau de QdE sur la totalité du réseau et en optimiser les indicateurs de la QdE du service streaming.

In recent years, mobile devices have become more powerful in terms of computing power, memory, size and screen quality. These improvements have greatly stimulated demand for multimedia services including video streaming. Moreover, customers are increasingly demanding in terms of the quality rendered on this type of service. In addition, a bad experience of video streaming has a great impact on the perception that customers have of the operator. Optimizing the quality of experience (QoE) of customers on the services of video streaming is thus a major competitive challenge. In this thesis, we are interested in modeling and optimizing the QoE of the streaming services taking into account the usages and the mobility of the clients. In particular, we are interested in two strategies for delivering content on the mobile network: the Fast Caching strategy and the On-Off strategy. We develop analytical models that allow us to calculate major indicators of the QoE for the streaming service that are: i) starvation, which drives operators to send more video content to customers and ii) the loss due to abandoning the video playback, which pushes them to send video content in a strictly reasonable manner. An optimal balance is to be found. We also propose QoE oriented strategies by maintaining a good level of QoE over the entire network and optimizing the QoE indicators of streaming services.