對流媒體服務(wù)平臺(tái)性能影響最大的因素包括：流媒體服務(wù)器的最大吞吐量、流媒體服務(wù)器的Internet接入速率、流媒體存儲(chǔ)系統(tǒng)的最大吞吐量。內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)與緩存服務(wù)器將流媒體服務(wù)的訪問點(diǎn)從流媒體服務(wù)器變?yōu)榭拷脩羲趨^(qū)域的緩存服務(wù)器，降低了Internet主干網(wǎng)絡(luò)帶寬波動(dòng)對流媒體服務(wù)質(zhì)量的影響，同時(shí)也降低了對流媒體服務(wù)器接入速率的要求�？蛻舳薖2P數(shù)據(jù)共享機(jī)制減小了流媒體服務(wù)器的訪問負(fù)載，降低了對流媒體服務(wù)器吞吐量與Internet接入速率的要求。而流媒體存儲(chǔ)系統(tǒng)作為流媒體服務(wù)平臺(tái)的核心部件卻研究較少，流媒體的軟實(shí)時(shí)特性使得流媒體存儲(chǔ)系統(tǒng)和一般的高性能存儲(chǔ)系統(tǒng)的性能指標(biāo)存在很大不同，在流媒體服務(wù)中直接應(yīng)用一般的高性能存儲(chǔ)系統(tǒng)并不能獲得最好的服務(wù)性能，必須針對流媒體應(yīng)用的特性設(shè)計(jì)對應(yīng)的高性能存儲(chǔ)系統(tǒng)。 本文研究面向Internet的大規(guī)模流媒體服務(wù)所需的存儲(chǔ)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，其目標(biāo)是以較低的成本提供高性能、支持QoS確保機(jī)制的流媒體存儲(chǔ)服務(wù)。主要內(nèi)容如下： 1．分析主要的流媒體服務(wù)平臺(tái)體系結(jié)構(gòu)以及已有的各種高性能存儲(chǔ)系統(tǒng)直接應(yīng)用于流媒體服務(wù)時(shí)存在的不足，指出了研究面向流媒體服務(wù)的高性能存儲(chǔ)系統(tǒng)的重要性。 2．通過系統(tǒng)仿真手段研究了流媒體服務(wù)的負(fù)載特性，以此為基礎(chǔ)研究了存儲(chǔ)系統(tǒng)服務(wù)性能與緩存容量、數(shù)據(jù)訪問粒度、磁盤帶寬之間的關(guān)系，獲得了存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的設(shè)計(jì)規(guī)則。 3．提出了數(shù)據(jù)條帶化分片存儲(chǔ)與并行訪問相結(jié)合的高性能存儲(chǔ)系統(tǒng)，通過采用并行元數(shù)據(jù)服務(wù)器結(jié)構(gòu)，獲得了比類似系統(tǒng)更高的可用性和更高的性能。4．提出了基于三級(jí)目錄結(jié)構(gòu)的元數(shù)據(jù)檢索機(jī)制，提高了檢索性能。通過元數(shù)據(jù)服務(wù)器中的快表機(jī)制，提高了熱點(diǎn)元數(shù)據(jù)的查詢性能。通過在元數(shù)據(jù)服務(wù)中引入元數(shù)據(jù)預(yù)取機(jī)制，減小了影片服務(wù)過程中查詢元數(shù)據(jù)信息的次數(shù)。通過在元數(shù)據(jù)服務(wù)的使用者中引入元數(shù)據(jù)信息緩存機(jī)制，避免了對同一個(gè)數(shù)據(jù)對象多次請求元數(shù)據(jù)信息而伴隨的開銷。 5．為了進(jìn)一步提升存儲(chǔ)系統(tǒng)的服務(wù)性能，在流媒體服務(wù)器與存儲(chǔ)系統(tǒng)之間引入了獨(dú)立的分布式緩存層。通過統(tǒng)一管理分布式緩存層的各個(gè)節(jié)點(diǎn)的緩存空間，構(gòu)建了全局可見的數(shù)據(jù)緩沖池。分布式緩存層顯著改善了存儲(chǔ)系統(tǒng)的訪問性能，特別是熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的訪問性能。 6．提出了一種結(jié)合了可變比例區(qū)分服務(wù)模型、接納控制、多描述編碼的服務(wù)質(zhì)量確保機(jī)制，為流媒體存儲(chǔ)系統(tǒng)提供了服務(wù)質(zhì)量確保能力。 7．針對流媒體服務(wù)的運(yùn)營商向Internet上不同區(qū)域的多個(gè)存儲(chǔ)系統(tǒng)部署影片的需求，提出了一種基于最優(yōu)化服務(wù)帶寬分配策略，可以適應(yīng)Internet網(wǎng)絡(luò)帶寬波動(dòng)的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)協(xié)同數(shù)據(jù)分發(fā)機(jī)制，通過目標(biāo)節(jié)點(diǎn)相互提供對方所需的數(shù)據(jù)，提高了影片分發(fā)性能，降低了數(shù)據(jù)源節(jié)點(diǎn)的負(fù)載。
【學(xué)位單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2009
【中圖分類】：TP333
【部分圖文】：

的質(zhì)量129‘32]�；� eDN(eontentnelive:Network)的流媒體服務(wù)系統(tǒng)提高客戶端服務(wù)質(zhì)量的思想與緩存服務(wù)器類似[33一35]。采用這兩種技術(shù)的流媒體服務(wù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1一1所示，該結(jié)構(gòu)較好地支持了流媒體點(diǎn)播服務(wù)，但是由于缺乏客戶端服務(wù)帶寬復(fù)用機(jī)制，應(yīng)用在流媒體直播系統(tǒng)中的成本較高。流媒體服務(wù)器流媒體服務(wù)器圖1一1靠近客戶端就近部署緩存服務(wù)器根據(jù) 1.2節(jié)提到的流媒體服務(wù)的集中性以及流媒體數(shù)據(jù)流動(dòng)的非對稱性，從上面兩個(gè)特性出發(fā)，設(shè)計(jì)的基于 PZP(PeertoPeer)的流媒體服務(wù)系統(tǒng)得到了廣泛的應(yīng)用 [36-39]。5)客戶端客戶端客戶端圖1一2基于PZP技術(shù)的流媒體服務(wù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖在圖1一2所示的PZP流媒體服務(wù)系統(tǒng)中，大量的PZP流媒體客戶端可以從其它多個(gè)客戶端獲取所需的流媒體數(shù)據(jù)，而不必直接從流媒體服務(wù)器獲取所需數(shù)據(jù)，降低了流媒體服務(wù)器的負(fù)載，減輕了Iniemet骨干網(wǎng)的壓力

的質(zhì)量129‘32]。基于 eDN(eontentnelive:Network)的流媒體服務(wù)系統(tǒng)提高客戶端服務(wù)質(zhì)量的思想與緩存服務(wù)器類似[33一35]。采用這兩種技術(shù)的流媒體服務(wù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1一1所示，該結(jié)構(gòu)較好地支持了流媒體點(diǎn)播服務(wù)，但是由于缺乏客戶端服務(wù)帶寬復(fù)用機(jī)制，應(yīng)用在流媒體直播系統(tǒng)中的成本較高。流媒體服務(wù)器流媒體服務(wù)器圖1一1靠近客戶端就近部署緩存服務(wù)器根據(jù) 1.2節(jié)提到的流媒體服務(wù)的集中性以及流媒體數(shù)據(jù)流動(dòng)的非對稱性，從上面兩個(gè)特性出發(fā)，設(shè)計(jì)的基于 PZP(PeertoPeer)的流媒體服務(wù)系統(tǒng)得到了廣泛的應(yīng)用 [36-39]。5)客戶端客戶端客戶端圖1一2基于PZP技術(shù)的流媒體服務(wù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖在圖1一2所示的PZP流媒體服務(wù)系統(tǒng)中，大量的PZP流媒體客戶端可以從其它多個(gè)客戶端獲取所需的流媒體數(shù)據(jù)，而不必直接從流媒體服務(wù)器獲取所需數(shù)據(jù)，降低了流媒體服務(wù)器的負(fù)載，減輕了Iniemet骨干網(wǎng)的壓力

量過多而降低整個(gè)區(qū)域內(nèi)所有客戶端的可用下行帶寬，并最終影響流媒體服務(wù)的質(zhì)量[40]。為了解決上面的問題，當(dāng)前的流媒體服務(wù)系統(tǒng)普遍采用了圖1一3的體系結(jié)構(gòu)，由客戶端所在hitemet區(qū)域的緩存服務(wù)器對客戶端提供服務(wù)，又在客戶端之間引入PZP數(shù)據(jù)共享機(jī)制，降低緩存服務(wù)器的負(fù)載。由于將客戶端的PZP流量限制在了同一個(gè)Intemet區(qū)域內(nèi)，克服了單獨(dú)使用PZP技術(shù)的流媒體服務(wù)系統(tǒng)可能由于跨區(qū)域流量過多而最終降低流媒體服務(wù)質(zhì)量的缺點(diǎn)14‘叫。用戶群1A用戶群1B用戶群2A用戶群2B用戶群3A用戶群3B用戶群刁A用戶群刁B圖1一3典型的大規(guī)模流媒體服務(wù)器部署方案需要指出的是，圖1一1、1一2、1一3中不論是流媒體服務(wù)器還是緩存服務(wù)器都不局限于單機(jī)結(jié)構(gòu)，也可能是基于LAN/認(rèn)叭N的集群或者分布式結(jié)構(gòu)。由于繪圖空間的限制，圖1一1、1一2、1一3中省略了為流媒體服務(wù)器和緩存服務(wù)器提供流媒體節(jié)目的存儲(chǔ)服務(wù)器。值得提出的是
【引證文獻(xiàn)】

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1 劉統(tǒng)閣;劉波;楊志文;;Hadoop在VOD系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[J];計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化;2012年06期

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1 胡國棟;基于網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)的流媒體服務(wù)器系統(tǒng)[D];浙江大學(xué);2012年

2 李超;面向流媒體應(yīng)用的實(shí)時(shí)可執(zhí)行概率獲取技術(shù)研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2010年

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