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基于P2P的流媒体内容分发关键技术研究与应用
其他题名RESEARCH AND APPLICATION ON KEY
江勇
学位类型工学博士
导师张树武
2013-11-29
学位授予单位中国科学院大学
学位授予地点中国科学院自动化研究所
学位专业计算机应用技术
关键词P2p 内容分发 预获取 缓存替换 缓存调度 仿真系统 P2p Content Distribution Pre-fetching Cache Replacement Cache Simulation System
摘要中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的最新统计报告显示,截至 2013 年 6 月底,中国网民规模达到 5.91 亿,中国网络视频用户数量增至 3.89 亿。网络视频用 户数量的急剧增长,给流媒体服务系统运营商既带来了机遇也带来了挑战。由于流 媒体服务具有带宽资源消耗大、传输实时性要求高和会话持续时间长等特点,所以 为用户提供高质量的流媒体服务富有挑战性。传统 CDN (Content Delivery Network) 模式的流媒体分发的成本随用户数呈线性增长,并且这种分发模式依然存在系统性 能瓶颈。 P2P 技术在流媒体分发中的应用为流媒体服务带来了新的变革。如今将 CDN 与 P2P 相结合的流媒体分发模式成为一种最经济而又可靠的流媒体分发模式。 CDN 中的边缘代理服务器为用户提供了可靠的流服务保障,同时,P2P 可以利用用户节 点自身的存储、CPU 和带宽等闲置资源为其他用户节点提供流服务,从而可以减轻 CDN 中边缘代理服务器的负载。如何将 P2P 与 CDN 更好地结合,充分发挥 P2P 和 CDN 各自的优势,建立一个安全、可靠、高效、经济的流媒体内容分发网络是一个 具有挑战性的研究方向,已经成为一个研究热点。 本文针对目前基于 P2P 的流媒体内容分发中存在的关键问题,包括如何在异构 网络环境中,最大化利用用户节点的闲置资源为整个系统服务,以及如何在用户存 在频繁 VCR 操作的情况下,最小化 VCR 交互所带来的用户等待时间等问题,进行 了深入地研究。提出了一个优化资源使用的高效可扩展 P2P 流媒体内容分发架构, 称为 ORUVoD(Optimal Resource Utilizing Video on Demand) ,并在此架构基础上, 提出了具有 Seeking 位置引导的视频最优预获取策略以及基于时间序列预测的缓存 算法,使得基于 P2P 的流媒体内容分发网络中用户节点的闲置资源得到了充分利用, 并且 VCR 交互带来的用户等待时间得到了有效减少,有效地减少了服务器端的负 载,提高了系统流媒体服务的质量。本论文主要贡献包括: 1. 提出了一种能够优化资源使用的新型 P2P 流媒体内容分发架构。 在该架构中, 我们引入了一类重要的新节点——用户流媒体节点。用户节点按其能力大小被细分 为三种角色,分别为普通节点、位于公网且计算能力较强的超级节点和存储空间和 带宽较大的用户流媒体节点。超级节点承担了为普通节点提供缓存索引与资源检索 服务、对视频 VCR 日志进行统计分析以及对视频进行需求预测等重要的计算任务,分担了系统中大部分计算负载。而用户流媒体节点则由于具有更大的缓存空间,可 以缓存更多的视频内容,以及具有较高的带宽,可以支持更多的并发视频请求。再 结合本文提出的缓存替换算法以及缓存调度策略,可以使用户流媒体节点具有更强 的流服务能力。 此架构的特点可以概括为: 1)具有高经济性。用户节点三种角色的 划分能够充分利用用户节点的空闲资源,提高整个系统的服务容量,降低服务器的 负载; 2)具有高可靠性。 接收者节点可以快速地从多个发送者节点中动态选择可靠 节点为其提供可靠流服务; 3)具有高可扩展性。 所有服务器都采用分布式架构,不 存在单点故障,并且此架构中的所有节...
其他摘要It was reported by China Internet Network Information Center (CNNIC) that the number of network user in China had reached 591 million and the number of online video users in China had increased to 389 million by the end of June 2013. The rapid growth of online video users brings both opportunities and challenges to streaming media service system operators. Since streaming media services have the characteristics of high bandwidth consumption, strict real-time transmission requirements, long session duration, et al, it’ s a big challenge to provide high quality of streaming media service for users. The cost of streaming media distribution of traditional CDN (Content Delivery Network) model increases linearly with the number of user, and the system performance bottlenecks still exist. P2P streaming media distribution technology in the application of streaming media services brought new changes. Nowadays, the streaming media distribution model which combines CDN and P2P has become one of the most economical and reliable model to provide services. CDN can guarantee the quality of streaming media service for users, meanwhile, P2P users can utilize their idle resources, such as storage, CPU, bandwidth, et al, to provide streaming media services for other users, which can reduce the load of CDN edge proxy server. How to better combine P2P with CDN, bring their advantages into full play , and build a safe, reliable, efficient and economical streaming media content delivery network is a challenging research direction, which has become a research hotspot. We study the key problems of the current P2P-based streaming media content distribution in depth, including how to maximize the utilization of user node’ s idle resources to serve the system in a heterogeneous network environment, and how to minimize users’ waiting time when they perform frequent VCR operation. By proposing an high efficient and scalable P2P streaming media content delivery architecture, called ORUVoD (Optimal Resource Utilizing Video on Demand), and based on this architecture, proposing an optimized pre-fetching scheme with guided seeks and cache algorithms based on time series prediction, we make full use of user node’ s idle resources in P2P-based streaming media content delivery network and effectively reduced users’ wait...
馆藏号XWLW1960
其他标识符201118014629003
语种中文
文献类型学位论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/6568
专题毕业生_博士学位论文
推荐引用方式
GB/T 7714
江勇. 基于P2P的流媒体内容分发关键技术研究与应用[D]. 中国科学院自动化研究所. 中国科学院大学,2013.
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