论文部分内容阅读
近年来,随着互联网技术和多媒体技术的飞速发展,用户使用互联网在线观看各种视频已成为一种普遍现象。如何满足人们日益增长的对视频资源的需求,使广大用户获得更好的视频观看体验成为当下的研究热点,引起了众多研究者的广泛关注。云视频分发网络(Cloud video delivery networks,CVDNs)将云计算技术应用于视频分发网络(Video delivery networks,VDNs),这种新型的网络架构充分利用VDNs和云计算的优势,以较低的成本为用户提供了高质量的视频内容分发服务。CVDNs提供商将用户频繁访问的视频内容缓存到云数据中心,有效地降低了源服务器的负载,缓解了网络拥塞现象,受到了业界的广泛认可。然而,现存的CVDNs也存在诸多问题。首先,现存的CVDNs不能保证服务质量(Quality of Service,QoS)。CVDNs分发的对象多是在线视频,用户对视频延迟的要求较高,需要较高的QoS,而CVDNs只是简单地提供视频内容分发服务,并未考虑用户请求多样性及用户对QoS的要求。其次,现存CVDNs分发机制对视频内容分类及用户间协作考虑较少,且使用费用较高,不能吸引用户使用,成为制约CVDNs技术发展的瓶颈。针对上述问题,本文首先提出一种支持链路切割和基于优先级的视频内容分发方法,该方法能够提高CVDNs提供商的QoS和收益;其次本文提出一种基于内容感知和团购策略(Content-aware and Group-buying,CG)算法,该方法能够有效降低用户成本。本文的主要工作及创新点概况如下:1.针对CVDNs无法满足用户多样性需要和QoS的问题,提出支持链路切割和基于优先级的方法。首先,支持链路切割的方法允许视频内容通过不同的链路分发到用户,该方法能够提高CVDNs的网络拓扑接受率。其次,在CVDNs中使用基于优先级的方法将用户分为两类:普通用户和付费用户,付费用户享有较高的优先级,在竞争使用链路时享有优先权。最后,提出完整的目标函数和约束条件并把问题规划成一个混合整数规划(Mixed Integer Programming,MIP)问题。2.针对用户获取视频内容成本较高的问题,提出一种基于内容感知和团购策略的CG算法。首先,使用内容感知的方法对云计算中心存储的视频内容进行分类定价,并且允许用户组成团购联盟以一定折扣购买视频内容;其次,通过定义成本公式和用户购买量约束、链路约束等,将视频内容分发问题规划成一个MIP问题并使用GNU Linear Programming Kit(GLPK)工具解决。实验结果表明,使用本文的方法提高了CVDNs网络拓扑的接受率,提高了QoS,降低了用户使用成本。