面向视频流的边缘计算网络内容分发机制研究

发布时间：2020-11-12 15:54

　　 随着移动互联网技术的快速发展,移动网络数据流量呈现了爆发式的增长趋势,尤其是移动视频业务在移动互联网业务中所占的比重越来越高,移动视频业务被认为是5G网络中eMBB场景中的典型业务。视频流量的增长给移动网络造成了巨大挑战,要求移动网络提供更高数据传输速率和更低网络延迟,从而为用户提供更好的服务质量体验(Quality of Experience,QoE)。为应对未来移动网络所面临的巨大挑战,业界提出了自适应比特流(Adaptive Bit Rate,ABR)技术和边缘计算(Edge Computing,EC),旨在为用户提供高体验质量、低时延、高带宽和多样化的视频服务。联合ABR和EC来优化视频内容分发,对于提高网络性能和用户体验质量具有重要意义。尽管目前学术界和产业界对EC与ABR技术联合的研究已做了大量的工作,但仍基于传统的网络架构,无法解决传统TCP/IP网络架构带来的固有缺陷。且对于面向视频流的内容分发优化而言,不仅包括视频内容的合理放置、视频请求的响应策略,还包括用户到视频源之间视频的有效转发和交付,这些因素对于影响网络的性能和用户的视频观看体验都有着至关重要的作用。在本文中,我们研究了新型网络体系架构信息中心网络(Information Centric Networking,ICN),并基于边缘计算网络和ICN的融合,设计了新型视频分发系统架构,对网络节点进行了相应的改造。基于提出的新型边缘计算网络视频分发系统架构,我们进一步设计了新型的内容处理流程和分组转发流程,并综合考虑了视频内容分发过程中网络侧和用户侧的整体性能,设计了成本高效和QoE保障的内容调度策略,以实现视频内容的放置和处理决策,以及基于服务质量(Quality of Service,QoS)优化的路由转发策略,以实现视频请求和内容的转发交付。最后我们引入了模拟退火算法(Simulated Annealing Algorithm,SA)和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)分别对以上优化问题进行了求解。
【学位单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TN929.5
【部分图文】：

向视频流的计算、缓存与网络资源的联合优化问题，均衡地对缓存、计算和带宽资??源进行合理编排，对优化系统整体性能具有重要意义。??图２－１为一个自适应视频流场景下的ＥＣ部署架构图，ＥＣ服务器的位置部署在??基站之后，其中部署了缓存和计算资源，可以对视频文件进行缓存和转码，当用户??的请求到达ＥＣ时，？若缓存命中或转码命中，就可以在本地对请求进行响应，如图??２－１中的⑷和（ｂ），而不需要经过图２－１中（ｃ）所示的回传网和核心网的传输，从源服务??器获取视频文件。这样一来，既显著降低了用户请求响应的时延，保证用户体验，??同时还可以避免网络拥塞，节省回传网和核心网的资源。??－、厂＇’??！?＾?回传网?源服务器??；缓存?转码??图２－１自适应视频流场景下的ＥＣ部署架构??９??

１、在云端的缓存转码联合优化??媒体云作为当前一种有效实现自适应流分发的框架，在基于云的体系架构中，动??态按需编排虚拟化存储和计算资源，为显著降低系统成本提供了可能性，图２－２为在??媒体云中应用自适应视频流业务的缓存转码示意图，如图所示，媒体云的流媒体引??擎从媒体库中获取视频内容，并进行视频内容的缓存和转码，进而实现自适应视频??流向用户的分发。Ｊｉｎ?Ｙ．等人在文献［１８］中研宄了媒体云中缓存和转码的最优化策略??问题，旨在动态调度各种资源，从而最小化某个节点响应单个请求的总运营成本。??具体来说，在缓存策略方面，该方案考虑了视频的流行度，即对流行度最高的若干??视频内容缓存全部比特率版本，对流行度次高的一部分视频内容缓存最高比特率版??本。当在节点缓存命中时，直接利用缓存响应请求；当转码命中时，比较转码成本??和带宽成本，选择成本较小的方式提供服务；当本地缓存不可用时，则从源服务器??获取内容。文献［１８］将缓存、转码和带宽成本之间的权衡问题建模成一个凸优化问题

有效提高网络的整体性能，并显著改善用户体验。其中，ＥＣ中缓存和转码的联合优??化问题己成为一个重要的研究课题。??图２－３所示为在分布式ＥＣ架构中实现自适应视频流业务的示意图，其中，每个??ＥＣ服务器都可以实现视频的缓存和转码，分布式部署的ＥＣ服务器之间可以实现协??作式的缓存和转码，从而实现资源的高效利用，进一步提升视频分发效率和用户体??１２??
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本文编号：2880933