【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(guò)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(duì)等網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)來(lái)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(kuò)展性較差,資源利用率較低和服務(wù)成本高昂,難以應(yīng)對(duì)不斷增長(zhǎng)的用戶請(qǐng)求。而對(duì)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(wú)法保障用戶對(duì)視頻觀看體驗(yàn)的更高要求。相對(duì)于這些傳統(tǒng)技術(shù),新興的云計(jì)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(lái)了新的解決方案。本文考慮利用云計(jì)算平臺(tái)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(guò)按需動(dòng)態(tài)調(diào)整配置的云計(jì)算資源,來(lái)應(yīng)對(duì)高度異構(gòu)和動(dòng)態(tài)的視頻需求并同時(shí)降低運(yùn)營(yíng)成本。本文針對(duì)基于云的大規(guī)模視頻服務(wù)系統(tǒng)中面臨的動(dòng)態(tài)資源配置、請(qǐng)求調(diào)度、內(nèi)容部署和網(wǎng)絡(luò)管理等問(wèn)題進(jìn)行了深入研究,通過(guò)建立數(shù)學(xué)模型來(lái)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(jì)算服務(wù)商以虛擬機(jī)為單位向視頻服務(wù)商提供計(jì)算資源,并提供多種租用定價(jià)方案。視頻服務(wù)商通過(guò)按需調(diào)整所租用的虛擬機(jī)數(shù)量,來(lái)應(yīng)對(duì)用戶動(dòng)態(tài)的視頻請(qǐng)求并降低運(yùn)營(yíng)成本。本論文將上述問(wèn)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(jī)最小數(shù)量問(wèn)題和多種定價(jià)模型下各種類型虛擬機(jī)的最優(yōu)采購(gòu)方案問(wèn)題。將服務(wù)質(zhì)量約束表示成系統(tǒng)過(guò)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(jì)過(guò)載概率,進(jìn)而基于在線測(cè)量得出虛擬機(jī)的最優(yōu)配置數(shù)量。然后通過(guò)分析比較多種定價(jià)模型,利用整數(shù)規(guī)劃求出每個(gè)時(shí)隙虛擬機(jī)的最優(yōu)租用方案,并提出了一個(gè)動(dòng)態(tài)調(diào)整長(zhǎng)期預(yù)留型虛擬機(jī)數(shù)目的優(yōu)化策略。通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證了算法的有效性。2)研究了視頻服務(wù)商利用多個(gè)分布各地的云數(shù)據(jù)中心來(lái)構(gòu)建大規(guī)模視頻服務(wù)系統(tǒng)向多地區(qū)的用戶進(jìn)行服務(wù)的優(yōu)化問(wèn)題。為了提升用戶觀看體驗(yàn)質(zhì)量以最大化系統(tǒng)收益并同時(shí)降低運(yùn)營(yíng)成本,需要以一定策略調(diào)度并服務(wù)來(lái)自多地區(qū)的用戶請(qǐng)求,并同時(shí)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(guò)程來(lái)建模描述多數(shù)據(jù)中心云視頻服務(wù)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)運(yùn)行過(guò)程。利用平均性能準(zhǔn)則來(lái)反映系統(tǒng)長(zhǎng)期運(yùn)行的平均利潤(rùn),其中利潤(rùn)為系統(tǒng)收益減去運(yùn)營(yíng)成本,系統(tǒng)收益通過(guò)一個(gè)效用函數(shù)反映了用戶的觀看體驗(yàn)質(zhì)量。通過(guò)尋求一個(gè)動(dòng)態(tài)的請(qǐng)求調(diào)度、視頻部署和資源配置聯(lián)合優(yōu)化策略來(lái)最大化平均利潤(rùn)。利用性能靈敏度分析,本文設(shè)計(jì)了一個(gè)基于樣本軌道的策略迭代算法來(lái)找到最優(yōu)策略,并證明了算法的最優(yōu)性。接著從實(shí)際系統(tǒng)運(yùn)行的角度對(duì)該算法進(jìn)行了詳細(xì)的分析,并通過(guò)一系列仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文的算法有效性。3)考慮先進(jìn)的軟件定義網(wǎng)絡(luò)(Software Defined Network, SDN)技術(shù)和云計(jì)算技術(shù)的結(jié)合。本文提出了一個(gè)SDN功能化的媒體云架構(gòu),云數(shù)據(jù)中心之間通過(guò)SDN功能化的網(wǎng)絡(luò)互相連接。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)擁塞對(duì)視頻服務(wù)傳輸時(shí)延以及對(duì)用戶觀看體驗(yàn)的影響,通過(guò)將路由策略與請(qǐng)求調(diào)度和資源分配策略聯(lián)合優(yōu)化,以降低移動(dòng)云視頻服務(wù)商的運(yùn)營(yíng)成本并提升視頻播放質(zhì)量。借助效用函數(shù)來(lái)反映視頻播放質(zhì)量的兩個(gè)方面：用戶的滿意度和平均延遲。系統(tǒng)目標(biāo)函數(shù)定義為最大化視頻服務(wù)商的利潤(rùn)(即效用收益減去運(yùn)行成本),并通過(guò)一個(gè)統(tǒng)一的流量管理模型合并用戶請(qǐng)求調(diào)度和視頻流路徑選擇決策,將聯(lián)合優(yōu)化問(wèn)題描述成一個(gè)混合整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題�；趯�(duì)偶分解和次梯度的方法,提出了一個(gè)迭代算法來(lái)求解混合整數(shù)規(guī)劃問(wèn)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(shí)際環(huán)境的參數(shù)設(shè)置進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了該算法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的算法可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)優(yōu)化運(yùn)營(yíng)成本和用戶體驗(yàn)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(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.09

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 ;慈方數(shù)字名醫(yī)服務(wù)系統(tǒng)—2000位數(shù)字名醫(yī)會(huì)診系統(tǒng)[J];中華中醫(yī)藥雜志;2005年03期

2 聞;盲人報(bào)紙進(jìn)入家庭[J];國(guó)際新聞界;1993年03期

3 陳廣華,袁文霞,李紅建;銀行卡全天候?qū)ν夥⻊?wù)系統(tǒng)的解決方案[J];中國(guó)信用卡;2000年11期

4 尤軍,吳煒,鄒樹(shù)峰,李昌義,陳艷春;山東決策氣象服務(wù)的Web服務(wù)系統(tǒng)[J];山東氣象;2001年03期

5 張克升;客戶證券保證金服務(wù)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)[J];中國(guó)金融電腦;2001年11期

6 胡雷;“電子營(yíng)業(yè)服務(wù)系統(tǒng)”應(yīng)用方案[J];電信網(wǎng)技術(shù);2004年04期

7 ;寧波大學(xué)產(chǎn)學(xué)研亮點(diǎn):“防偽稅控共享服務(wù)系統(tǒng)”解廣大中小企業(yè)燃眉之急[J];寧波大學(xué)學(xué)報(bào)(理工版);2005年03期

8 洪棋新;;美國(guó)城市311市民服務(wù)系統(tǒng)的建設(shè)經(jīng)驗(yàn)[J];信息化建設(shè);2006年05期

9 謝國(guó)琴;顏正恕;;手機(jī)智能飯店訂餐服務(wù)系統(tǒng)[J];電腦學(xué)習(xí);2006年05期

10 李婭;陳大峰;;電信貼心服務(wù)系統(tǒng)框架的研究與實(shí)現(xiàn)[J];福建電腦;2007年08期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 李研;毛弘毅;欒慧先;;如何構(gòu)建可靠的云服務(wù)系統(tǒng)[A];2011年通信與信息技術(shù)新進(jìn)展——第八屆中國(guó)通信學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2011年

2 趙哲;;長(zhǎng)春市行政機(jī)關(guān)辦公決策服務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法[A];OA’97全國(guó)辦公自動(dòng)化學(xué)術(shù)與經(jīng)驗(yàn)交流會(huì)論文集[C];1997年

3 覃文圣;李林;;數(shù)字課程教材教與學(xué)服務(wù)系統(tǒng)版權(quán)管理設(shè)計(jì)[A];全國(guó)第20屆計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議(CACIS·2009)暨全國(guó)第1屆安全關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（下冊(cè)）[C];2009年

4 池天河;陳華斌;畢建濤;譚玉敏;曹彥榮;張新;;中國(guó)可持續(xù)發(fā)展信息共享服務(wù)系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[A];全國(guó)地圖學(xué)與GIS學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2004年

5 孫麗麗;陳明;;移動(dòng)電話內(nèi)容服務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[A];2006年全國(guó)開(kāi)放式分布與并行計(jì)算學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（一）[C];2006年

6 陳旭;黃澤謙;彭煜瑋;曾承;彭智勇;;網(wǎng)上專利個(gè)性化管理與服務(wù)系統(tǒng)[A];NDBC2010第27屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集(B輯)[C];2010年

7 黃少軍;薛波;宋洪盛;李剛;姜俊玲;;煙臺(tái)市城市環(huán)境氣象預(yù)報(bào)服務(wù)系統(tǒng)[A];城市氣象服務(wù)科學(xué)討論會(huì)學(xué)術(shù)論文集[C];2001年

8 張?zhí)K;;安徽省環(huán)境氣候監(jiān)測(cè)與服務(wù)系統(tǒng)建設(shè)探討[A];推進(jìn)氣象科技創(chuàng)新加快氣象事業(yè)發(fā)展——中國(guó)氣象學(xué)會(huì)2004年年會(huì)論文集（下冊(cè)）[C];2004年

9 陳芨熙;顧新建;祁國(guó)寧;王海軍;;成套家電一對(duì)一服務(wù)系統(tǒng)的研究與開(kāi)發(fā)[A];2008年中國(guó)機(jī)械工程學(xué)會(huì)年會(huì)暨甘肅省學(xué)術(shù)年會(huì)文集[C];2008年

10 林木;唐云;;含熟練度參數(shù)的開(kāi)關(guān)服務(wù)系統(tǒng)[A];第十一屆全國(guó)非線性振動(dòng)學(xué)術(shù)會(huì)議暨第八屆全國(guó)非線性動(dòng)力學(xué)和運(yùn)動(dòng)穩(wěn)定性學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要集[C];2007年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前10條

1 榮德;日本引水服務(wù)系統(tǒng)將動(dòng)大手術(shù)[N];中國(guó)水運(yùn)報(bào);2006年

2 鄧國(guó)芳;杭州公共自行車服務(wù)系統(tǒng)“五一”試運(yùn)行[N];杭州日?qǐng)?bào);2008年

3 記者 岳雨若　通訊員 李決難;廊坊基地啟用“440”服務(wù)系統(tǒng)[N];石油管道報(bào);2011年

4 記者 李艷春;賽迪網(wǎng)推出國(guó)內(nèi)首個(gè)網(wǎng)上調(diào)查服務(wù)系統(tǒng)[N];中國(guó)計(jì)算機(jī)報(bào);2000年

5 王超;大商所：會(huì)員可通過(guò)會(huì)員服務(wù)系統(tǒng)出金[N];中國(guó)證券報(bào);2007年

6 記者 李紅珠邋李磊;大商所會(huì)員即日起可通過(guò)會(huì)員服務(wù)系統(tǒng)出金[N];期貨日?qǐng)?bào);2007年

7 記者 魏曙光;會(huì)員可通過(guò)服務(wù)系統(tǒng)出金[N];證券時(shí)報(bào);2007年

8 張惠;惠州開(kāi)通網(wǎng)上審批服務(wù)系統(tǒng)[N];中國(guó)紀(jì)檢監(jiān)察報(bào);2008年

9 ;眾旺消費(fèi)儲(chǔ)值市場(chǎng)營(yíng)銷服務(wù)系統(tǒng)迎來(lái)營(yíng)銷新春天[N];中國(guó)信息報(bào);2004年

10 記者 康民;人保財(cái)險(xiǎn)啟動(dòng)環(huán)球醫(yī)療保險(xiǎn)服務(wù)系統(tǒng)[N];中國(guó)保險(xiǎn)報(bào);2009年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前8條

1 張政歡;云視頻服務(wù)系統(tǒng)的資源配置和調(diào)度優(yōu)化[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2016年

2 安靜;知識(shí)密集型服務(wù)系統(tǒng)的服務(wù)價(jià)值共創(chuàng)實(shí)現(xiàn)模式研究[D];吉林大學(xué);2010年

3 鄂海紅;SSME中服務(wù)工程與服務(wù)系統(tǒng)的若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D];北京郵電大學(xué);2010年

4 朱海華;客戶需求驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品服務(wù)系統(tǒng)在航空MRO領(lǐng)域的研究[D];南京理工大學(xué);2013年

5 樂(lè)冠;面向服務(wù)系統(tǒng)的自適應(yīng)資源管理技術(shù)研究[D];北京郵電大學(xué);2013年

6 楊琴;汽車4S店維修服務(wù)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)調(diào)度[D];西南交通大學(xué);2011年

7 王康周;生產(chǎn)與服務(wù)系統(tǒng)性能分析和管理策略研究[D];上海交通大學(xué);2014年

8 陳覺(jué);面向大批量定制的服務(wù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究[D];浙江工商大學(xué);2008年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 李萍萍;AIS船岸服務(wù)系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)[D];大連海事大學(xué);2015年

2 王萬(wàn)強(qiáng);分布式深海浮標(biāo)數(shù)據(jù)服務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];山東大學(xué);2015年

3 葛善偉;基于微信平臺(tái)的患者就醫(yī)服務(wù)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與實(shí)現(xiàn)[D];南京師范大學(xué);2015年

4 孫偉超;濰坊市煙草公司市場(chǎng)監(jiān)管服務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];山東大學(xué);2015年

5 劉紀(jì)遵;服務(wù)系統(tǒng)變更分析與求解的研究[D];山東大學(xué);2015年

6 吳小偉;面向腦卒中的遠(yuǎn)程醫(yī)療協(xié)同服務(wù)系統(tǒng)[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

7 許福量;城市社區(qū)空巢老年人精神養(yǎng)老服務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與研究[D];浙江大學(xué);2015年

8 魏明雅;面向老年人健康監(jiān)測(cè)產(chǎn)品的服務(wù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D];浙江大學(xué);2015年

9 劉利;面向新媒體廣播的慢錄剪輯服務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院（沈陽(yáng)計(jì)算技術(shù)研究所）;2015年

10 王虎;面向云教育的視頻服務(wù)系統(tǒng)[D];電子科技大學(xué);2014年

，

本文編號(hào)：2242121