随着Internet的不断发展，IP网络中的业务类型不断增多，各种对网络服务质量要求较高的新型网络应用不断涌现，例如流媒体视频、网络电视、网络视频会议等。这些新型的网络业务有着各自明显的特征，极大的丰富了网络的内容，同时也给网络性能带来巨大的压力。因此，对网络性能管理并检测网络故障变得越来越重要。　　传统的网络管理软件主要通过监测网络设备来评价网络性能，无法监测和管理网络业务。网络业务提供商和终端用户只关心端到端的网络业务服务质量，既不关心网络服务实现的细节，也不关心网络故障的原因与位置。新一代的网络管理系统在继承传统网管的基础上，正逐步迁移到面向应用层业务性能、面向网络服务质量为中心的网络管理。因此，面向网络业务进行性能测量，实时检测网络业务的性能并进行异常告警，是十分必要且有意义的。　　本文对网络业务端到端性能测量的关键技术进行了深入的研究。论文的主要工作有:1.在评估网络业务性能的过程中，提出制定网络业务性能指标的框架。根据网络业务使用的协议以及网络业务自身的特性来制定性能评价指标集，该指标集全面、准确的反映网络业务的性能。选取Web业务和流媒体业务作为研究对象，分别定义其性能指标集并给出获取指标的方法。2.本文设计并实现一个网络性能及故障检测系统，对Web业务和流媒体业务分别测量其性能并检测网络业务故障。3.根据流媒体视频自身的特性以及网络传输对视频质量的影响，本文提出了一个视频质量评估模型。通过分析视频码流的报文头部信息和视频载荷头部信息获取性能指标，使用BP神经网络算法训练样本数据从而建立模型。搭建仿真环境，测试并验证该模型的有效性与准确性。本模型在评估视频质量时，无需参考原始视频序列，不需要复杂的计算，适合应用于流媒体业务视频质量评估。