Momenteel genereren service providers zoals Netflix en YouTube meer dan 75% van de data die over het Internet verzonden wordt, een cijfer dat de komende jaren nog verder zal groeien. Om video en andere media efficiënt te bezorgen, wordt veelal HTTP adaptieve streaming (HAS) gebruikt. In HAS wordt de video opgesplitst in losstaande fragmenten en wordt ze beschikbaar gemaakt in verschillende kwaliteitsniveaus. Op basis van de netwerkomstandigheden en de voorkeuren van de gebruiker kan de client vervolgens beslissen over de kwaliteit van elk van deze segmenten. Door de mogelijkheid om de videokwaliteit aan te passen, kan de video meestal weergegeven worden zonder onderbrekingen. Dit doctoraatsproefschrift omvat meerdere optimalisaties voor HAS, waarbij verschillende use cases cases beschouwd worden: traditionele video, gepersonaliseerde nieuwsfragmenten, virtual reality en volumetrische media. Hierbij wordt er getracht om de vertraging bij het afleveren van de video te beperken en de ervaring van de gebruiker zo aangenaam mogelijk te maken. In het kader van virtual reality worden oplossingen aangereikt die de kwaliteit van de video aanpassen aan de beweging van de gebruiker, en wordt er nagegaan welke opties er zijn om in de toekomst rond te lopen in virtuele scenes die opgenomen werden door een veelvoud aan camera's.