论文部分内容阅读
近年来3G移动网络发展迅速、无线视频业务日趋丰富,传统的流媒体服务器系统的可用性受到严峻挑战。首先在异构网络中,不同的设备往往采用不同的流媒体协议,而且3G设备同时扮演视频播放和视频采集的角色,传统流媒体服务器仅针对特定的环境和协议实现,无法实现统一的服务。其次,面对海量的视频内容,视频的转码等操作需要大量的复杂计算,而传统的转码服务器无法灵活的应对视频运算需求。论文结合《南京广电集团3G审片系统平台》和《太湖环境视频监测船(车／艇)载网系统研发》项目,围绕流媒体应用及视频转码技术实现展开,设计并实现了可灵活扩展的通用流媒体服务系统；同时结合云计算技术,将Map Reduce的集群应用于视频的转码处理,从根本上解决了流媒体系统的通用性问题。论文分析了流媒体系统中H.264编码和典型流媒体传输协议的技术要求,解读了MapReduce计算框架,并提出基于Hadoop的视频转码并行化处理方案,同时分析传统树形网络拓扑对集群性能的影响,并结合新型的TPL2-SW网络模型提出新的路由算法。论文设计并实现了基于SPSC架构的通用流媒体系统。论文的贡献在于：1)设计并实现了分布式的流媒体视频应用平台。该平台可以根据负载灵活的增加或者删除节点来满足不同规模的并发请求。2)提出了统一的视频源和流媒体发布接口。可以灵活定义多种源,视频处理模块和流媒体发布协议,针对异构的网路环境,对不同的终端提供统一的流媒体服务。3)设计并实现了基于线程池的混合网络并发模型,系统的吞吐量提高到7OOMbps,优于ASIO和ACE。4)将云计算的集群思想引入视频计算,利用Hadoop并行框架实现视频转码运算,解决了转码应用中计算能力不足的问题。5)针对TPL2-SW网络拓扑提出了新的路由算法,避免“小世界网络”中网络节点过热的问题。论文的成果已应用于无锡太湖水质监管系统,可推广应用至其它领域,如智能交通、小区监控和环境监测等。