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基于新型分布式视频点播架构的流媒体调度技术研究

2020-11-28阅读(970)

基于新型分布式视频点播架构的流媒体调度技术研究

论文摘要

随着宽带网络和视频编码技术的飞速发展,以视频点播（Video-on-Demand,VoD）和网络电视（IPTV）为代表的流媒体应用日益广泛,但传统接入网无法满足流媒体业务可控制、可管理和可运营的综合要求。为应对这一挑战,国家863计划专项课题“高性能宽带信息网（3Tnet）”启动了重大子项——“大规模接入汇聚路由器（ACR）系统性能和关键技术研究”。ACR能够保证客户网络接入带宽,提供了一种可承载宽带互动流媒体业务的新型接入网解决方案,是国家科技支撑计划项目“中国互动新媒体网络与新业务科技工程”中的重要设备。流媒体带宽消耗大、持续时间长、实时性强,受I/O能力和网络带宽的限制,视频服务器成为影响流媒体服务质量的重要因素,ACR环境下更是如此。流媒体调度技术负责分配、管理和使用服务器及网络接入带宽,对服务器性能有很大影响。设计简单高效的流媒体调度算法是ACR研发及推广中需要突破的关键技术之一。结合项目需求,针对ACR的推广应用,本文提出一种新型分布式视频点播架构DVoD（Distributed VoD）,并着重对DVoD中的流媒体调度技术进行研究。具体而言,本文的主要工作及贡献包括:设计了一种支持大规模用户的视频点播架构DVoD,解决了传统基于单播的VoD系统可扩展性差的问题。基于边缘媒体服务器流化的思想,DVoD在骨干网采用单播传输,在接入网采用组播通信。接入网中的服务器采用基于组播的调度技术,负责视频数据的流化传输。DVoD中采用的流媒体调度算法成为影响系统可扩展性的关键。仿真表明,提出的调度算法支持客户异构性和VCR交互操作,流媒体服务器带宽需求增长率由O（λ）降低为O （?）,其中λ为客户请求到达率。提出最大紧迫度优先（Maximum Urgency First,MUF）的请求调度算法。通过把调度算法归结为平均访问延迟最小的优化模型,引入“紧迫度”的概念。紧迫度的定义考虑了视频队列中的客户请求数、客户等待时间和服务该队列所需的流长度等属性。当有空闲信道时,MUF调度具有最大紧迫度的视频队列。根据对客户等待时间的估计方法,分别给出了MUF在批处理机制下的三种实现方案MUF-I,MUF-P和MUF-M以及流合并机制下的三种实现方案IMUF-I,IMUF-P和IMUF-M。详细的仿真结果证明,MUF能够在食言率、平均访问延迟和公平性方面取得较好的性能折中。提出了一种支持客户异构性的流媒体调度方案EPatching。针对现有流调度算法在异构环境下性能恶化的问题,EPatching通过引入追赶流,使得具有不同接收带宽的客户能够进行流合并。分析了EPatching的最佳组播调度间隔、所需的平均服务器带宽以及服务器带宽需求分布。基于分析结果,给出了EPatching基于费用的实现策略EPatching-C,并采用IMUF-I进行请求调度。通过详细的仿真实验及与其它方案的比较,证明了EPatching简单高效,可扩展性好。分析了基于客户类的接纳控制机制。分析中假定多个客户类,不同的客户类具有不同的带宽需求,且每类客户占用的信道数目不能超过其对应的信道阈值。提供了递归求解稳态阻塞概率的递归方法,降低了计算复杂度,仿真结果与分析结果完全吻合。从系统收益最大化的角度建立了收益模型,得到确定各个客户类最佳阈值的方法。分析表明,就系统收益而言,通过保证高优先级客户的服务质量,基于客户类的接纳控制策略优于完全共享的接纳策略。提出了一种支持用户交互的流媒体调度方案——常规组播固定调度（Regular Multicast Fixed Scheduling,RMFS）。针对客户VCR交互下流调度算法性能恶化的问题,RMFS每隔固定时间间隔调度常规组播流,保证流合并过程中目标组播流的存在;采用基于客户类的接纳控制机制,保证客户交互请求的服务质量。仿真结果验证了分析模型的正确性和所提方案的可行性。对RMFS在异构环境下的扩展进行了讨论。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 课题的提出
  • 1.1.1 流媒体业务的兴起
  • 1.1.2 视频点播业务面临的挑战
  • 1.1.3 适合大规模流媒体分发的接入网架构
  • 1.1.4 课题的产生
  • 1.2 流媒体调度技术研究现状
  • 1.2.1 静态调度技术
  • 1.2.2 动态调度技术
  • 1.2.3 混合方案
  • 1.2.4 存在的问题
  • 1.3 本文主要工作及贡献
  • 1.4 本文研究思路及结构安排
  • 1.4.1 研究思路
  • 1.4.2 结构安排
  • 第二章 一种分布式视频点播架构DVoD
  • 2.1 引言
  • 2.2 现有VoD 架构
  • 2.2.1 基于CDN 的VoD 架构
  • 2.2.2 基于组播的VoD 架构
  • 2.2.3 基于P2P 的VoD 架构
  • 2.2.4 小结
  • 2.3 新型分布式视频点播架构DVoD
  • 2.3.1 DVoD 设计思路及目标
  • 2.3.2 DVoD 架构组成
  • 2.3.3 DVoD 的点播流程
  • 2.3.4 DVoD 中采用的流调度策略
  • 2.3.5 DVoD 的特点
  • 2.4 仿真实验
  • 2.4.1 模拟环境设置
  • 2.4.2 流媒体服务器容量需求
  • 2.5 小结
  • 第三章 最大紧迫度优先调度算法
  • 3.1 引言
  • 3.2 基于紧迫度的流调度算法
  • 3.2.1 分析模型
  • 3.2.2 客户食言的影响
  • 3.3 批处理机制下的实现方案
  • 3.3.1 实现方案
  • 3.3.2 评价指标
  • 3.3.3 仿真环境
  • 3.3.4 仿真结果
  • 3.3.5 评价及改进
  • 3.3.6 结论
  • 3.4 流合并机制下的实现方案
  • 3.4.1 实现方案
  • 3.4.2 评价指标
  • 3.4.3 仿真环境
  • 3.4.4 仿真结果
  • 3.4.5 结论
  • 3.5 本章小结
  • 第四章 EPatching：支持客户异构性的流调度方案
  • 4.1 引言
  • 4.2 增强补丁方案EPatching
  • 4.2.1 追赶流
  • 4.2.2 EPatching 方案
  • 4.3 方案分析
  • 4.3.1 最佳组播间隔
  • 4.3.2 平均服务器带宽需求
  • 4.3.3 服务器带宽需求分布
  • 4.4 仿真实验
  • 4.4.1 组播间隔对系统性能的影响
  • 4.4.2 EPatching 实现策略
  • 4.4.3 EPatching 可扩展性
  • 4.4.4 系统鲁棒性
  • 4.4.5 其它因素对EPatching 的影响
  • 4.4.6 与其它方案的比较
  • 4.5 本章小结
  • 第五章 基于客户类的接纳控制机制分析
  • 5.1 引言
  • 5.2 基于类的接纳控制机制
  • 5.2.1 接纳控制模型
  • 5.2.2 阻塞概率分析
  • 5.2.3 最佳阈值确定
  • 5.3 性能仿真结果
  • 5.3.1 模型验证
  • 5.3.2 客户服务强度的影响
  • 5.3.3 阈值的影响
  • 5.3.4 单个客户请求占用信道的影响
  • 5.3.5 确定最佳阈值
  • 5.3.6 性能比较
  • 5.4 本章小结
  • 第六章 RMFS：支持客户交互的流调度方案
  • 6.1 引言
  • 6.2 常规组播固定调度方案RMFS
  • 6.2.1 RMFS 原理
  • 6.2.2 RMFS 流程
  • 6.2.3 RMFS 客户侧缓存需求
  • 6.3 方案分析
  • 6.3.1 评价指标
  • 6.3.2 客户交互强度分析
  • 6.3.3 最佳组播间隔
  • 6.3.4 服务器容量需求
  • 6.3.5 方案适应性
  • 6.4 仿真实验
  • 6.4.1 CII 验证
  • 6.4.2 确定最佳组播间隔和请求类阈值
  • 6.4.3 RMFS 信道容量需求验证
  • 6.4.4 RMFS 的适应性
  • 6.4.5 客户端缓存的影响
  • 6.4.6 与SFSS 方案的比较
  • 6.5 异构环境下的扩展
  • 6.6 本章小结
  • 第七章 结束语
  • 7.1 本文总结
  • 7.2 主要创新点
  • 7.3 本文下一步工作
  • 致谢
  • 参考文献
  • 作者简历 攻读博士学位期间完成的主要工作

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