Diffusion et transcodage à grande échelle de flux vidéo en direct

Today many devices are capable to capture full HD videos and to use its network connection to access Internet. The popularization of devices and continuous efforts to increase network quality has brought a proper environment for the rise of live streaming. Associated to the large scale of Users Generated Content (UGC), live streaming presents new challenges. In this thesis we target the delivery and transcoding of live streaming systems.First, to study the aspects we target of live streaming systems we need to characterize them and evaluate the proposed solutions with relevant traces. Therefore our first contribution is a data set, and its analysis, containing three months traces of two UGC live streaming services.Second, we explored and developed solutions for the delivery of the content produced by these platforms. One of the challenges is the heterogeneity among streams popularity, which generally implies over-provisioning and consequently resource waste. We show that there is a trade-off between the number of servers involved to broadcast the streams and the bandwidth usage among the servers. We also stress the importance to predict streams popularity in order to efficiently place them on the servers.Lastly, we target the difficulties concerning transcoding of live streams. The transcoding operations over streams are computing consuming and are key operations on adaptive bit rate streaming. We show that adaptive streaming is able to reduce the delivery bandwidth cost and to increase viewer quality of experience at the cost of computing resources. We formulate two management problems to address the trade-off between benefits and costs.Aujourd'hui, de nombreux appareils sont capables de capturer des vidéos en Full HD et d'utiliser une connexion réseau pour accéder à Internet. La popularisation des dispositifs et les efforts continus pour améliorer la qualité du réseau ont apporté un environnement propice à l'essor de la diffusion en direct. De par la grande quantité de contenu généré par les utilisateurs, la diffusion de flux en direct présente de nouveaux défis. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la distribution et au transcodage des systèmes de diffusion en direct. Pour étudier les différent aspects des systèmes de diffusion en direct nous avons besoin de les caractériser et d'évaluer les solutions proposées avec des traces pertinentes. Par conséquent, notre première contribution est un ensemble de données et son analyse, contenant trois mois de traces de deux services de streaming en direct. Ensuite, nous avons exploré et développé des solutions pour la distribution du contenu produit par ces platesformes. L'un des défis est l'hétérogénéité de popularité des flux. Ceci implique généralement un surdimensionnement des services et par conséquent un gaspillage de ressources. Enfin, nous nous sommes focalisés sur les difficultés posées par le transcodage des flux en direct. Les opérations de transcodage sont coûteuses en ressources CPU et sont des étapes clés pour le Streaming à Débit Adaptatif (SDA). Nous montrons que le SDA est capable de réduire le coût en bande passante pour la distribution et d'augmenter la qualité d'expérience des téléspectateurs en échange d'un coût en ressources CPU. Pour comprendre le compromis entre les avantages et les coûts, nous formulons deux problèmes de gestion