Analisi di algoritmi per MPEG-DASH su dataset realistici

La diffusione di dispositivi che permettessero agli utenti di essere sempre connessi e che permettesse loro di scambiare informazioni ha conosciuto un'enorme diffusione in questo ultimo decennio. Analizzando il traffico della rete si puo' notare che la piu' grande fetta di dati che vi transitano appartiene ai contenuti multimediali, ovvero lo Streaming di contenuti audio e video. Sempre piu' servizi nascono per fornire agli utenti contenuti in abbonamento o fruibili ovunque essi siano. Se inizialmente la sfida era incentrata piu' sui contenuti, oggi si basa principalmente sulla qualita' dei contenuti stessi: si sono susseguiti quindi numerosi studi per migliorare le tecniche di condivisione e migliorare la Quality Of Experience (QoE) per l'utente mediante l'uso dei cosiddetti algoritmi di rate adaptation. Il lavoro svolto in questi studi si e' concentrato inizialmente sull'analisi e lo sviluppo di alcuni nuovi algoritmi di rate adaptation che si basano sull'ipotesi di conoscere a priori informazioni aggiuntive sui pacchetti che saranno successivamente scaricati per fruire del contenuto. In seconda battuta si e' voluto implementare un nuovo algoritmo che li potesse affiancare migliorando la QoE nel monitorare lo stato della connessione. Si e' quindi implementato un simulatore scritto in Python che potesse fornire le informazioni di testing da utilizzare per le analisi. La tesi si suddivide in quattro capitoli: nel primo vengono introdotti gli argomenti e definisce la terminologia utilizzata nel corso di questi studi; il secondo presenta lo stato degli studi compiuti nel campo dello streaming adattivo e vengono introdotti i concetti principali della tesi. Nel terzo vengono analizzate le caratteristiche tecniche del simulatore e presentati gli algoritmi sviluppati. Nel quarto ed ultimo capitolo vengono presentati e analizzati i dati raccolti .