【摘要】：隨著高速互聯(lián)網(wǎng)的廣泛普及和多媒體技術(shù)的飛速發(fā)展,通過互聯(lián)網(wǎng)在線觀看視頻已成為最受歡迎的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用之一。傳統(tǒng)上,視頻服務(wù)提供商主要基于內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)和對等網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)來構(gòu)建大規(guī)模視頻服務(wù)系統(tǒng)。然而,內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)半靜態(tài)的資源配置方式使得系統(tǒng)可擴展性較差,資源利用率較低和服務(wù)成本高昂,難以應(yīng)對不斷增長的用戶請求。而對等網(wǎng)絡(luò)依賴用戶上傳的互相配合,難以保證服務(wù)的可靠性,無法保障用戶對視頻觀看體驗的更高要求。相對于這些傳統(tǒng)技術(shù),新興的云計算提供了一種可靠、彈性和低成本的資源配置方式,這為視頻服務(wù)商帶來了新的解決方案。本文考慮利用云計算平臺構(gòu)建新一代的大規(guī)模視頻服務(wù)系統(tǒng)。視頻服務(wù)提供商通過按需動態(tài)調(diào)整配置的云計算資源,來應(yīng)對高度異構(gòu)和動態(tài)的視頻需求并同時降低運營成本。本文針對基于云的大規(guī)模視頻服務(wù)系統(tǒng)中面臨的動態(tài)資源配置、請求調(diào)度、內(nèi)容部署和網(wǎng)絡(luò)管理等問題進行了深入研究,通過建立數(shù)學(xué)模型來描述系統(tǒng),在模型下利用相關(guān)優(yōu)化理論推導(dǎo)出系統(tǒng)的最優(yōu)控制策略。具體的研究工作概括如下：1)考慮云計算服務(wù)商以虛擬機為單位向視頻服務(wù)商提供計算資源,并提供多種租用定價方案。視頻服務(wù)商通過按需調(diào)整所租用的虛擬機數(shù)量,來應(yīng)對用戶動態(tài)的視頻請求并降低運營成本。本論文將上述問題建模成滿足服務(wù)質(zhì)量約束下系統(tǒng)應(yīng)配置的虛擬機最小數(shù)量問題和多種定價模型下各種類型虛擬機的最優(yōu)采購方案問題。將服務(wù)質(zhì)量約束表示成系統(tǒng)過載的概率需要在設(shè)定的閾值范圍內(nèi),并利用大偏差原理估計過載概率,進而基于在線測量得出虛擬機的最優(yōu)配置數(shù)量。然后通過分析比較多種定價模型,利用整數(shù)規(guī)劃求出每個時隙虛擬機的最優(yōu)租用方案,并提出了一個動態(tài)調(diào)整長期預(yù)留型虛擬機數(shù)目的優(yōu)化策略。通過實驗仿真驗證了算法的有效性。2)研究了視頻服務(wù)商利用多個分布各地的云數(shù)據(jù)中心來構(gòu)建大規(guī)模視頻服務(wù)系統(tǒng)向多地區(qū)的用戶進行服務(wù)的優(yōu)化問題。為了提升用戶觀看體驗質(zhì)量以最大化系統(tǒng)收益并同時降低運營成本,需要以一定策略調(diào)度并服務(wù)來自多地區(qū)的用戶請求,并同時不斷按需調(diào)整內(nèi)容部署和資源配置。本文利用Markov決策過程來建模描述多數(shù)據(jù)中心云視頻服務(wù)系統(tǒng)的動態(tài)運行過程。利用平均性能準則來反映系統(tǒng)長期運行的平均利潤,其中利潤為系統(tǒng)收益減去運營成本,系統(tǒng)收益通過一個效用函數(shù)反映了用戶的觀看體驗質(zhì)量。通過尋求一個動態(tài)的請求調(diào)度、視頻部署和資源配置聯(lián)合優(yōu)化策略來最大化平均利潤。利用性能靈敏度分析,本文設(shè)計了一個基于樣本軌道的策略迭代算法來找到最優(yōu)策略,并證明了算法的最優(yōu)性。接著從實際系統(tǒng)運行的角度對該算法進行了詳細的分析,并通過一系列仿真實驗驗證了本文的算法有效性。3)考慮先進的軟件定義網(wǎng)絡(luò)(Software Defined Network, SDN)技術(shù)和云計算技術(shù)的結(jié)合。本文提出了一個SDN功能化的媒體云架構(gòu),云數(shù)據(jù)中心之間通過SDN功能化的網(wǎng)絡(luò)互相連接。針對網(wǎng)絡(luò)擁塞對視頻服務(wù)傳輸時延以及對用戶觀看體驗的影響,通過將路由策略與請求調(diào)度和資源分配策略聯(lián)合優(yōu)化,以降低移動云視頻服務(wù)商的運營成本并提升視頻播放質(zhì)量。借助效用函數(shù)來反映視頻播放質(zhì)量的兩個方面：用戶的滿意度和平均延遲。系統(tǒng)目標函數(shù)定義為最大化視頻服務(wù)商的利潤(即效用收益減去運行成本),并通過一個統(tǒng)一的流量管理模型合并用戶請求調(diào)度和視頻流路徑選擇決策,將聯(lián)合優(yōu)化問題描述成一個混合整數(shù)規(guī)劃問題�；趯ε挤纸夂痛翁荻鹊姆椒�,提出了一個迭代算法來求解混合整數(shù)規(guī)劃問題,該算法可以有效地得到內(nèi)容部署和流量管理的最優(yōu)決策。以實際環(huán)境的參數(shù)設(shè)置進行仿真實驗,驗證了該算法的有效性。實驗結(jié)果表明,本文提出的算法可以同時實現(xiàn)優(yōu)化運營成本和用戶體驗之間的良好平衡。
[Abstract]:With the popularity of high-speed Internet and the rapid development of multimedia technology, watching video online over the Internet has become one of the most popular Internet applications. Traditionally, video service providers mainly build large-scale video service systems based on the architecture of content distribution networks and peer-to-peer networks. Static resource allocation makes the system less scalable, lower resource utilization and high service cost, which makes it difficult to cope with increasing user requests. Peer-to-peer networks rely on the cooperation of user uploads, which makes it difficult to guarantee the reliability of the service and the higher requirements of users for video viewing experience. Technology, emerging cloud computing provides a reliable, flexible and low-cost way of resource allocation, which brings new solutions for video service providers. This paper considers building a new generation of large-scale video service systems using cloud computing platforms. In this paper, the dynamic resource allocation, request scheduling, content deployment and network management problems in cloud-based large-scale video service systems are studied in depth. A mathematical model is established to describe the system and the related optimization theory is used to derive the model. The detailed research work can be summarized as follows: 1) Considering that cloud computing service providers provide computing resources to video service providers in virtual machines, and provide a variety of rental pricing schemes. In this paper, the above-mentioned problems are modeled as the minimum number of virtual machines to be configured to satisfy the quality of service constraints and the optimal procurement scheme for various types of virtual machines under various pricing models. Based on the overload probability, the optimal number of virtual machines is obtained by on-line measurement. Then the optimal rental scheme of each slot virtual machine is obtained by analyzing and comparing various pricing models, and an optimization strategy is proposed to dynamically adjust the number of long-term reserved virtual machines. Effectiveness. 2) This paper studies the optimization problem of video service providers using cloud data centers to construct large-scale video service systems to serve multi-regional users. In order to improve the quality of user viewing experience to maximize system benefits and reduce operating costs, it is necessary to schedule and serve multi-regional users with a certain strategy. In this paper, Markov decision process is used to model and describe the dynamic operation process of cloud video service system in multi-data center. The average performance criterion is used to reflect the average profit of long-term operation of the system, in which the profit is the system income minus the operation cost and the system income. A utility function is used to reflect the quality of viewing experience of the user.A joint optimization strategy of dynamic request scheduling, video deployment and resource allocation is sought to maximize the average profit.Using performance sensitivity analysis, a strategy iteration algorithm based on sample trajectory is designed to find the optimal strategy, and the algorithm is proved. Then the algorithm is analyzed in detail from the point of view of the actual system operation, and the effectiveness of the algorithm is verified by a series of simulation experiments. 3) Considering the combination of advanced software Defined Network (SDN) technology and cloud computing technology, this paper proposes a SDN functionalized media cloud framework. Cloud data centers are interconnected via SDN functionalized networks. In view of the impact of network congestion on the transmission delay of video services and the viewing experience of users, the routing strategy is optimized in combination with the request scheduling and resource allocation strategy to reduce the operating costs of mobile cloud video service providers and improve the quality of video playback. Utility function reflects two aspects of video playback quality: user satisfaction and average delay. The system objective function is defined as maximizing the profit of video service providers (i.e. utility revenue minus running cost). A unified traffic management model is used to merge user request scheduling and video stream path selection decisions, and the joint optimization is achieved. The problem is described as a mixed integer programming problem. Based on the dual decomposition and subgradient method, an iterative algorithm is proposed to solve the mixed integer programming problem. The algorithm can effectively obtain the optimal decision-making of content deployment and traffic management. Experimental results show that the proposed algorithm can achieve a good balance between optimal operating costs and user experience.
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.09

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本文編號：2242121