Im Rahmen dieser Dissertation zum Thema "Scalable Internet Video-on-Demand Systems" werden Lösungen entwickelt, die skalierbares Streaming im heutigen Internet ermöglichen. Die vorgestellten Lösungen ermöglichen sowohl die Optimierung existierender Video-on-Demand Anwendungen als auch die Integration neuer Mechanismen im Bereich Video Streaming. Begründet durch die zunehmende Popularität von Video- und Audiodaten in packetvermittelten Netzwerken und der gleichzeitig mangelnden Unterstützung von Dienstgüte, müssen Mechanismen, die die Skalierbarkeit von Video-on-Demand Anwendungen erhöhen, zur Verfügung gestellt werden. Die in dieser Dissertation vorgestellte Skalierbarkeit für Video-on-Demand Anwendungen ist zweidimensional. Die erste Dimension wird als System-Skalierbarkeit bezeichnet und durch die Integration von Caches in die Verteilinfrastruktur realisiert. Inhalts-Skalierbarkeit, die zweite Dimension der Skalierbarkeit, ermöglicht, dass sich ein Videostrom in seiner Bandbreite an die existierenden Bedingungen im Netzwerk anpassen kann. Dies wird durch die Anwendung skalierbarer Kodierformate für Video erreicht. Im Verlauf der Dissertation wird demonstriert, wie diese beiden Dimensionen von Skalierbarkeit kombiniert werden können, um die Gesamt-Skalierbarkeit und die Güte von Video-on-Demand Anwendungen zu erhöhen. Als erster Schritt werden die Probleme, die durch die Kombination beider Dimensionen von Skalierbarkeit entstehen, identifiziert. Diese Problemfindung führt zur Entwicklung einer neuen Architektur, die geeignet ist, die identifizierten Probleme zu lösen. Da diese neue Architektur auf mehreren neuen Mechanismen basiert, ist der größte Teil der Arbeit der Entwicklung und Untersuchung dieser Mechanismen gewidmet. In der initialen Phase der Arbeit stellte sich bei der Entwicklung erster neuer Mechanismen ein weiteres Problem heraus. Dies ist der Einfluß von Qualitätsschwankungen in einem skalierbarem Video auf die wahrgenommene Qualität beim Betrachter, welche bisher nicht im Rahmen einer subjektiven Beurteilung untersucht wurden. Daher wurde im Rahmen dieser Arbeit eine solche Untersuchung durchgeführt. Die Ergebnisse dieser Beurteilung sind die ersten, die substantielle Informationen für das Layer-Encoded Video Format in Zusammenhang mit Qualitätsschwankungen bieten. Diese Ergebnisse bilden die Grundlage für die Entwicklung eines neuen, objektiven Qualitätsmaßes, welches zur Beurteilung des Einflusses von Qualitätsveränderungen in skalierbaren Videoformaten benutzt werden kann. Es wird gezeigt, dass dieses Qualitätsmaß besser zur Beurteilung von Qualitätsveränderungen geeignet ist als eine prominentes, in der Bildverarbeitung etabliertes Maß. Darüber hinaus wird das neue Qualitätsmaß zur Evaluierung der in dieser Arbeit neu entwickelten Mechanismen benutzt. Ein wichtiger Bestandteil einer Verteilinfrastruktur für Video-on-Demand sind Caches. Aus diesem Grund wird hier untersucht, wie neue Mechanismen (die die schon existierende Funktionalität eines Caches nutzen) die Skalierbarkeit der Verteilinfrastruktur und die Qualität des zum Empfänger gesendeten Videostroms erhöhen können. Mit Hilfe von Simulationen wird gezeigt, dass diese neuen Mechanismen geeignet sind, die identifizierten Probleme im Bezug auf Skalierbarkeit und Qualität zu lösen. Die Untersuchungen an neuen Mechanismen für Skalierbare Internet Video-on-Demand Systeme werden durch die Erweiterung existierender Transport- und Signalisierungsprotokolle ergänzt. Dadurch wird eine erweiterte Kommunikation zwischen Server, Cache und Endgerät in einer Verteilinfrastruktur ermöglicht, die nötig ist, um die neu entwikkelten Mechanismen optimal zu unterstützen. Simulationen und Messungen, die auf einer neu entwickelten Streaming-Plattform basieren, zeigen, dass die Kombination von neuen Mechanismen und die Erweiterung existierender Protokolle die Skalierbarkeit von Video-on-Demand Systemen und die am Empfänger empfundene Qualität eines Videostroms erhöhen. Zusätzlich wird gezeigt, dass diese neue Architektur (Scalable Adaptive Streaming Architecture) zur Unterstützung heterogener Endgeräte geeignet ist. Video-on-Demand Anwendungen, die auf den in dieser Arbeit entwickelten Mechanismen basieren, sind somit nicht auf eine Klasse von Endgeräten beschränkt und zeichnen sich durch eine noch höhere Gesamt-Skalierbarkeit des Systems aus.