基于自适应比特率的视频协同缓存、处理与资源租赁联合研究

发布时间：2020-08-29 08:11

　　 随着智能移动设备使用的增长,互联网流量正以惊人的速度飞速增长,其中视频数据逐渐成为互联网数据中的主流数据形式。海量数据为云供应商和视频内容提供商带来了巨大的压力。移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)作为一种经济有效的模式出现,在网络边缘靠近用户的地方提供存储、计算和网络资源。视频内容提供商能够利用MEC提供的资源部署低延迟和计算密集型视频服务。如何在满足服务质量(Quality of Service,QoS)的前提下尽可能节约MEC资源的租赁成本,成为视频内容提供商关心的重要研究课题。本文提出了一种联合协同缓存、处理和资源租赁模型,旨在帮助视频内容提供商在视频变体缓存放置方案、视频请求路由方案和资源租赁方案上做出更好的决策,最终使得MEC资源的租赁代价最小。为适应用户需求的多样性,模型考虑了自适应比特率视频流技术,这使得用户能够根据自身的网络状况、移动设备的处理能力和自身喜好调整对某一特定比特率版本视频的需求。为更加贴近现实世界的场景,模型考虑了带宽限制条件,由于回程链路的网络资源有限,带宽更能成为视频传输的瓶颈。模型的NP完全性使得不存在对原始问题的非平凡解,为问题的求解造成了困难。受到“分治”思想的启发,本文将原始的联合建模问题分解成两个子问题:(i)利用当前MEC系统内未逾期的MEC资源最大化能够覆盖的用户请求数目和(ii)最小化新租赁的资源代价同时能够覆盖当前MEC系统内未处理的用户请求。对于子问题(i),本文将该子问题转化为单调次模函数的最大化优化问题,并给出了基于自适应比特率的主动式缓存算法,基于求解得到的缓存方案本文给出了近似在线请求路由算法。对于子问题(ii),本文利用拉格朗日松弛方法对原始问题中较复杂的限制条件进行松弛,将子问题(ii)分解为两个子问题,最后利用次梯度优化算法对子问题的解进行调整。本文通过实验仿真验证了算法在提升缓存命中率、减少根服务器到MEC系统的回程链路负载和最小化租赁代价方面的价值,并和传统方法进行了对比。
【学位单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TN948.6
【部分图文】：

地连接到网络中的其他节点，完成数据的协作分发，最终发送到客户端求可以通过网络中的其他节点协助接收请求的节点完成，这使得每个节与数据传递，提升网络的吞吐量[60]。Mesh 网络具有自行完成动态组织，动态自我配置可以实现工作负载的动态调整，从而提升系统性能。我们的问题场景中，存在一个根服务器为用户提供V 类视频内容。由于用户较远，因此需要在靠近用户的网络边缘部署 CDN，用于服务用户题建模采用的是图 3-1 的 Mesh 网络结构，假设 CDN 构建在拥有N 个统中，用集合 1 , 2,..., N 表示，每个基站都配有缓存单元和转码单当 n 0时表示根服务器。系统中每个基站可以接收和发送信息，每个基对等基站通过回程链路进行直接通信，基站和基站可以协同工作。但由缓存资源有限，并不能缓存所有用户请求的内容，当用户请求不能在 到解决方案时，用户请求会被定向至云端的根服务器进行处理。

jP 为基站 的处理器资源上限。 租赁模式大多数云供应商会按照固定时间周期T 出租服务器资源并收取费用（Amazo时出租资源）。由文献[56]可知视频内容提供商的租赁策略更新周期 t 这种情况下很有可能出现一部分租赁的资源并未逾期导致资源利用不均衡商在租赁新的 MEC 服务器资源前需要充分利用当前已租赁未过期的服务资源浪费。为便于讨论，这里设定T 为 t 的整数倍，例如： T 5 t ，表务器出租周期内，带宽、存储及处理器资源租赁方案会更新 5 次，若当前耗尽，则新租赁的资源会在下一个周期T （5 t ）时间段内持续生效，视商的租赁模式图 3-2 所示。本文用参数ujs 、ujb 和ujp 分别表示当前基站 j 的、带宽及处理器资源，并引入变量njs 、njb 和njp 分别表示当前基站 在下期 （n t ）内需要新租赁的存储、带宽及处理器资源。

图 3-3 MEC 转码模块RTP/RTSP 客户端从回程链路中接收从其他基站获取的视频流放置在输需要转码，转码器将视频内容转换成某一特定比特率并缓存在输出缓冲TP/RTSP 服务器端发送至移动终端用户手中。们的设定中，根服务器为用户提供V 类视频服务，可以用集合 1 ,2,简化问题建模（也可扩展到更一般的情况），假设每类视频内容的时长频均有两个视频变体：高清分辨率（High Definition，SD）版本和标准dard Definition，SD）版本，分别用hv 和lv 表示。HD 和 SD 版本的视频和 表示。在我们的问题场景中，高比特率的视频能经过转码成为低比频，即lv 可以由hv 转码得到，转码消耗的处理器资源用hlp 表示，根据，我们近似认为hlp 和 成正比，于是可以将hlp 简化表示为lp 。

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本文编号：2808300