發(fā)布時間：2020-11-12 15:54

　　 隨著移動互聯(lián)網(wǎng)技術的快速發(fā)展,移動網(wǎng)絡數(shù)據(jù)流量呈現(xiàn)了爆發(fā)式的增長趨勢,尤其是移動視頻業(yè)務在移動互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務中所占的比重越來越高,移動視頻業(yè)務被認為是5G網(wǎng)絡中eMBB場景中的典型業(yè)務。視頻流量的增長給移動網(wǎng)絡造成了巨大挑戰(zhàn),要求移動網(wǎng)絡提供更高數(shù)據(jù)傳輸速率和更低網(wǎng)絡延遲,從而為用戶提供更好的服務質(zhì)量體驗(Quality of Experience,QoE)。為應對未來移動網(wǎng)絡所面臨的巨大挑戰(zhàn),業(yè)界提出了自適應比特流(Adaptive Bit Rate,ABR)技術和邊緣計算(Edge Computing,EC),旨在為用戶提供高體驗質(zhì)量、低時延、高帶寬和多樣化的視頻服務。聯(lián)合ABR和EC來優(yōu)化視頻內(nèi)容分發(fā),對于提高網(wǎng)絡性能和用戶體驗質(zhì)量具有重要意義。盡管目前學術界和產(chǎn)業(yè)界對EC與ABR技術聯(lián)合的研究已做了大量的工作,但仍基于傳統(tǒng)的網(wǎng)絡架構,無法解決傳統(tǒng)TCP/IP網(wǎng)絡架構帶來的固有缺陷。且對于面向視頻流的內(nèi)容分發(fā)優(yōu)化而言,不僅包括視頻內(nèi)容的合理放置、視頻請求的響應策略,還包括用戶到視頻源之間視頻的有效轉(zhuǎn)發(fā)和交付,這些因素對于影響網(wǎng)絡的性能和用戶的視頻觀看體驗都有著至關重要的作用。在本文中,我們研究了新型網(wǎng)絡體系架構信息中心網(wǎng)絡(Information Centric Networking,ICN),并基于邊緣計算網(wǎng)絡和ICN的融合,設計了新型視頻分發(fā)系統(tǒng)架構,對網(wǎng)絡節(jié)點進行了相應的改造�；谔岢龅男滦瓦吘売嬎憔W(wǎng)絡視頻分發(fā)系統(tǒng)架構,我們進一步設計了新型的內(nèi)容處理流程和分組轉(zhuǎn)發(fā)流程,并綜合考慮了視頻內(nèi)容分發(fā)過程中網(wǎng)絡側和用戶側的整體性能,設計了成本高效和QoE保障的內(nèi)容調(diào)度策略,以實現(xiàn)視頻內(nèi)容的放置和處理決策,以及基于服務質(zhì)量(Quality of Service,QoS)優(yōu)化的路由轉(zhuǎn)發(fā)策略,以實現(xiàn)視頻請求和內(nèi)容的轉(zhuǎn)發(fā)交付。最后我們引入了模擬退火算法(Simulated Annealing Algorithm,SA)和遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)分別對以上優(yōu)化問題進行了求解。
【學位單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TN929.5
【部分圖文】：

向視頻流的計算、緩存與網(wǎng)絡資源的聯(lián)合優(yōu)化問題，均衡地對緩存、計算和帶寬資??源進行合理編排，對優(yōu)化系統(tǒng)整體性能具有重要意義。??圖２－１為一個自適應視頻流場景下的ＥＣ部署架構圖，ＥＣ服務器的位置部署在??基站之后，其中部署了緩存和計算資源，可以對視頻文件進行緩存和轉(zhuǎn)碼，當用戶??的請求到達ＥＣ時，？若緩存命中或轉(zhuǎn)碼命中，就可以在本地對請求進行響應，如圖??２－１中的⑷和（ｂ），而不需要經(jīng)過圖２－１中（ｃ）所示的回傳網(wǎng)和核心網(wǎng)的傳輸，從源服務??器獲取視頻文件。這樣一來，既顯著降低了用戶請求響應的時延，保證用戶體驗，??同時還可以避免網(wǎng)絡擁塞，節(jié)省回傳網(wǎng)和核心網(wǎng)的資源。??－、廠＇’??！?＾?回傳網(wǎng)?源服務器??；緩存?轉(zhuǎn)碼??圖２－１自適應視頻流場景下的ＥＣ部署架構??９??

１、在云端的緩存轉(zhuǎn)碼聯(lián)合優(yōu)化??媒體云作為當前一種有效實現(xiàn)自適應流分發(fā)的框架，在基于云的體系架構中，動??態(tài)按需編排虛擬化存儲和計算資源，為顯著降低系統(tǒng)成本提供了可能性，圖２－２為在??媒體云中應用自適應視頻流業(yè)務的緩存轉(zhuǎn)碼示意圖，如圖所示，媒體云的流媒體引??擎從媒體庫中獲取視頻內(nèi)容，并進行視頻內(nèi)容的緩存和轉(zhuǎn)碼，進而實現(xiàn)自適應視頻??流向用戶的分發(fā)。Ｊｉｎ?Ｙ．等人在文獻［１８］中研宄了媒體云中緩存和轉(zhuǎn)碼的最優(yōu)化策略??問題，旨在動態(tài)調(diào)度各種資源，從而最小化某個節(jié)點響應單個請求的總運營成本。??具體來說，在緩存策略方面，該方案考慮了視頻的流行度，即對流行度最高的若干??視頻內(nèi)容緩存全部比特率版本，對流行度次高的一部分視頻內(nèi)容緩存最高比特率版??本。當在節(jié)點緩存命中時，直接利用緩存響應請求；當轉(zhuǎn)碼命中時，比較轉(zhuǎn)碼成本??和帶寬成本，選擇成本較小的方式提供服務；當本地緩存不可用時，則從源服務器??獲取內(nèi)容。文獻［１８］將緩存、轉(zhuǎn)碼和帶寬成本之間的權衡問題建模成一個凸優(yōu)化問題

有效提高網(wǎng)絡的整體性能，并顯著改善用戶體驗。其中，ＥＣ中緩存和轉(zhuǎn)碼的聯(lián)合優(yōu)??化問題己成為一個重要的研究課題。??圖２－３所示為在分布式ＥＣ架構中實現(xiàn)自適應視頻流業(yè)務的示意圖，其中，每個??ＥＣ服務器都可以實現(xiàn)視頻的緩存和轉(zhuǎn)碼，分布式部署的ＥＣ服務器之間可以實現(xiàn)協(xié)??作式的緩存和轉(zhuǎn)碼，從而實現(xiàn)資源的高效利用，進一步提升視頻分發(fā)效率和用戶體??１２??
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本文編號：2880933