流媒体直播系统的资源优化配置研究

发布时间：2017-04-03 05:05

  本文关键词：流媒体直播系统的资源优化配置研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：经过多年的技术发展,现在网络服务提供商基本可以为用户提供低延迟、高质量的流媒体服务。但是,如何优化带宽和服务器配置,使得能够以尽可能低的成本提供有保障的服务,依旧是当前研究的一大热点。对流媒体系统资源配置的研究,主要的意义包括:1,从宏观上讲,全球网络流量加速增长,优化流媒体系统的资源配置,可以节省大量宝贵的带宽;2,从微观上讲,流媒体服务提供商希望以更低的价格服务更多用户,在视频质量越来越高、传输码率难以降低的今天,迫切希望优化资源配置以降低部署成本。在一个大型的流媒体直播系统中,内容服务商常常需要跨越多个网络服务提供商的机房建立一个分布式的代理服务器网络。在类似网络中,服务器租赁情况和链路间的带宽大小,决定了系统部署成本;而节点间的覆盖网结构和带宽大小,又决定了媒体服务的延迟时间。其中,在服务延迟一定的情况下,如何获得最低的部署成本成为系统优化部署的关键问题。针对于此,本文提出了一个真实可用的直播系统成本估计模型,同时证明了延迟约束下的成本最小化问题是NP难问题。在成本模型基础上,提出了一个成本优化算法(COSCOS算法)。本文首先通过新定义标量“单位带宽增加成本”,启发式地为各频道建立分发树,构建了覆盖网;随后证明,在给定覆盖网的情况下,成本优化问题是一个凹优化问题,从而可以使用序列二次规划方法来进行求解。模拟实验的结果表明,本文提出的直播系统成本优化算法,在主要性能指标(如最大服务延迟等)与现有算法一样的情况下,成本大幅降低。这表明本文算法在服务延迟和部署成本中做了较好的平衡。
【关键词】：覆盖网 直播流媒体 成本优化
【学位授予单位】：中山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN919.8
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第一章 绪论9-13
• 1.1 研究背景与意义9-10
• 1.2 研究现状10-11
• 1.3 论文的主要工作11
• 1.4 章节安排11-13
• 第二章 相关研究工作13-22
• 2.1 流媒体组播技术研究13-14
• 2.2 覆盖网相关研究14-15
• 2.3 直播系统成本优化研究15-16
• 2.4 带宽收费模型建模16-17
• 2.5 相关数学知识介绍17-20
• 2.5.1 带约束生成树问题17-19
• 2.5.2 非线性规划及序列二次规划方法19-20
• 2.6 本章小结20-22
• 第三章 直播系统成本建模22-30
• 3.1 直播系统示意图22-24
• 3.2 符号表24-26
• 3.3 成本问题建模26-28
• 3.3.1 全局拓扑建模26
• 3.3.2 传输路径建模26-27
• 3.3.3 网络延迟建模27
• 3.3.4 延迟约束建模27-28
• 3.3.5 部署成本建模28
• 3.4 算法复杂度分析28-29
• 3.5 本章小结29-30
• 第四章 成本优化算法设计30-43
• 4.1 链路评价指标构造30-31
• 4.2 覆盖网构建算法31-33
• 4.2.1 覆盖网初始化31
• 4.2.2 节点接入31-32
• 4.2.3 迭代求解32-33
• 4.3 带宽分配算法33-35
• 4.3.1 凹规划问题33-34
• 4.3.2 凸优化特例34-35
• 4.3.3 序列二次规划35
• 4.4 复杂度分析35-36
• 4.5 算法流程图36-42
• 4.5.1 总体流程图36-37
• 4.5.2 覆盖网构建算法流程图37-40
• 4.5.3 带宽分配算法流程图40-42
• 4.6 本章小结42-43
• 第五章 实验设计与结果分析43-55
• 5.1 实验方案设计43-44
• 5.2 实验环境和性能指标44-46
• 5.2.1 实验拓扑44-45
• 5.2.2 性能指标设计45
• 5.2.3 系统参数介绍45-46
• 5.3 实验结果分析46-54
• 5.3.1 网络成本VS延迟约束46-50
• 5.3.2 网络成本VS服务器数量50-52
• 5.3.3 网络成本VS频道数量52-54
• 5.4 本章小结54-55
• 第六章 总结与展望55-57
• 6.1 工作总结55-56
• 6.2 工作展望56-57
• 参考文献57-63
• 致谢63

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