發(fā)布時(shí)間：2017-12-14 16:37

  本文關(guān)鍵詞：云環(huán)境下視頻流應(yīng)用優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)研究

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【摘要】：作為一種新型商業(yè)計(jì)算模式,云計(jì)算以實(shí)時(shí)按需服務(wù)的方式為用戶提供高可靠性、動(dòng)態(tài)可擴(kuò)展的虛擬計(jì)算資源。云計(jì)算資源的高性價(jià)比優(yōu)勢(shì)吸引了越來越多的個(gè)人和企業(yè)將自身的應(yīng)用服務(wù)遷移到云端去部署執(zhí)行。在這些應(yīng)用中,視頻媒體流應(yīng)用以其龐大的用戶群體,獨(dú)特的應(yīng)用需求特征,廣泛的應(yīng)用場景成為最具代表性的云上應(yīng)用。事實(shí)上,視頻媒體流在過去十多年里獲得了極大的發(fā)展,其產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)流量己經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)總流量中占據(jù)了絕大份額。各類小型化智能移動(dòng)設(shè)備的普及進(jìn)一步推動(dòng)了視頻媒體流的發(fā)展,相關(guān)的各種高帶寬需求的新興應(yīng)用層出不窮。當(dāng)前不斷發(fā)展的視頻媒體流已經(jīng)給應(yīng)用提供商的服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)造成了越來越大的壓力。云計(jì)算是處理上述問題的一種理想方式:近乎無限的彈性云計(jì)算資源迎合了視頻媒體流應(yīng)用規(guī)模大、需求波動(dòng)大等特點(diǎn),分布式的數(shù)據(jù)中心可以提供為用戶提供低訪問時(shí)延等應(yīng)用服務(wù)質(zhì)量。如何更好地優(yōu)化云計(jì)算環(huán)境下視頻媒體流應(yīng)用的性能是一個(gè)極具挑戰(zhàn)和價(jià)值的問題。在云計(jì)算環(huán)境下為企業(yè)和用戶提供優(yōu)化的視頻流所需解決的挑戰(zhàn)有:1)由于市場競爭等因素,不同云視頻服務(wù)提供商提供的云視頻服務(wù)通常都是各有特色,這導(dǎo)致云環(huán)境下具有相似功能但QoS品質(zhì)各異的候選云視頻服務(wù)數(shù)量越來越多。一個(gè)云視頻服務(wù)卻可以基于用戶的需求實(shí)時(shí)地更新自身的QoS水平。這種實(shí)時(shí)可調(diào)節(jié)性極大地增強(qiáng)了應(yīng)用的性能表現(xiàn),同時(shí)也相應(yīng)地增大了云視頻服務(wù)選擇的難度。2)通過云資源的彈性伸縮特性調(diào)整資源預(yù)留量可以提升云資源的使用率。在調(diào)整過程中,云需要幾分鐘的時(shí)間去更新配置信息,啟動(dòng)新的虛擬機(jī)實(shí)例。這導(dǎo)致視頻媒體提供商需要根據(jù)需求預(yù)測(cè)信息提前主動(dòng)進(jìn)行調(diào)整操作。但是,已有的預(yù)測(cè)方法并不能保證完全準(zhǔn)確的用戶需求預(yù)測(cè)。這種不匹配信息會(huì)影響視頻應(yīng)用的服務(wù)水平協(xié)議。3)作為移動(dòng)設(shè)備互聯(lián)網(wǎng)接入的支撐基礎(chǔ)技術(shù),蜂窩接入網(wǎng)絡(luò)技術(shù)充當(dāng)了關(guān)鍵的角色。但是,這些無線網(wǎng)絡(luò)條件隨著用戶移動(dòng)而波動(dòng)變化,或者隨著天氣等外部環(huán)境變化而變化。這種無線網(wǎng)絡(luò)條件的動(dòng)態(tài)隨機(jī)特性會(huì)影響實(shí)時(shí)視頻流的穩(wěn)定性和流暢性。4)便攜式移動(dòng)設(shè)備讓用戶能夠隨處即時(shí)分享用戶視頻或者隨時(shí)觀看高質(zhì)量點(diǎn)播視頻。用戶的高視覺體驗(yàn)對(duì)當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)和移動(dòng)接入網(wǎng)絡(luò)造成了極大的壓力。已有的D2D通信研究通�；谟脩綦S機(jī)移動(dòng)性或者蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的位置快照。用戶的隨機(jī)移動(dòng)性導(dǎo)致通信時(shí)長和質(zhì)量的動(dòng)態(tài)變化,使得該網(wǎng)絡(luò)只能以盡力的方式進(jìn)行視頻傳輸。這種隨機(jī)移動(dòng)特性實(shí)際上使得D2D通信對(duì)于視頻傳輸服務(wù)來說是低效率的。基于上述挑戰(zhàn),本文針對(duì)云計(jì)算環(huán)境下視頻媒體流應(yīng)用優(yōu)化問題展開研究。具體而言,本文的主要工作包括以下幾項(xiàng):1)為實(shí)現(xiàn)云計(jì)算環(huán)境下視頻應(yīng)用構(gòu)建、視頻應(yīng)用部署優(yōu)化、移動(dòng)云視頻的優(yōu)化接入以及移動(dòng)用戶之間的合作調(diào)度一體化過程,本文提出了一種云計(jì)算環(huán)境下云視頻流應(yīng)用優(yōu)化框架。面向用戶的應(yīng)用需求,該框架分為四個(gè)層次:云視頻應(yīng)用構(gòu)建層、云視頻應(yīng)用優(yōu)化層、云視頻服務(wù)接入層以及云視頻服務(wù)用戶層。具體而言,云視頻應(yīng)用構(gòu)建層基于用戶需求,以分布式服務(wù)代理架構(gòu)為基礎(chǔ),調(diào)用底層云視頻服務(wù),構(gòu)建實(shí)現(xiàn)具有期望功能的云視頻應(yīng)用。云視頻應(yīng)用優(yōu)化層根據(jù)具體的應(yīng)用使用情形,不同的使用用戶群體等輔助信息,對(duì)云視頻應(yīng)用的部署和底層資源使用進(jìn)行優(yōu)化,提升應(yīng)用和市場等的契合度。云視頻服務(wù)接入層則是負(fù)責(zé)根據(jù)用戶的視頻應(yīng)用需求,優(yōu)化用戶接入網(wǎng)絡(luò),提升用戶使用視頻應(yīng)用的質(zhì)量。最后,云視頻服務(wù)用戶層充分利用用戶的移動(dòng)等特性,分析用戶合作行為模式對(duì)視頻應(yīng)用成本等的影響,優(yōu)化視頻應(yīng)用的質(zhì)量。2)云計(jì)算的龐大彈性計(jì)算存儲(chǔ)能力使得越來越多的傳統(tǒng)視頻編碼等服務(wù)遷移至云上實(shí)現(xiàn),不同云平臺(tái)上的這些云視頻服務(wù)可以被調(diào)用去構(gòu)建跨云視頻應(yīng)用。但是,一個(gè)云視頻服務(wù)通常有著多種彈性QoS品質(zhì)。這種特性極大地提升了從候選云視頻服務(wù)中進(jìn)行選擇去構(gòu)建一個(gè)視頻應(yīng)用的難度和時(shí)間開銷。有鑒于此,我們提出了一個(gè)快速可信云服務(wù)選擇方法。該方法將效用值作為評(píng)估指標(biāo),基于用戶需求從大量云視頻服務(wù)中快速的搜索最優(yōu)或近優(yōu)服務(wù)組合。具體而言,為了提高用戶真實(shí)需求和取得的服務(wù)組合方案的匹配程度,用戶對(duì)每個(gè)QoS指標(biāo)的偏好被形式化為一個(gè)偏好區(qū)間。一個(gè)增強(qiáng)的前k迭代服務(wù)組合過程被用于尋求可信的最優(yōu)或近優(yōu)服務(wù)組合。該快速可信服務(wù)組合方法提升了服務(wù)組合解的可行性和效率。與傳統(tǒng)的服務(wù)組合方法相比,該方法主要有著兩方面的優(yōu)勢(shì)。首先,與傳統(tǒng)類似于規(guī)劃方法相比,該方法可以降低時(shí)間復(fù)雜度,并從理論上保證概率最優(yōu)性。其次,該方法可以為一個(gè)用戶提供多個(gè)最優(yōu)或者次優(yōu)服務(wù)組合解,增強(qiáng)視頻應(yīng)用的可靠性。3)隨著過去幾十年里互聯(lián)網(wǎng)視頻媒體應(yīng)用的發(fā)展,視頻媒體大數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)用提供商的網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施造成了極大的壓力。為了克服這個(gè)障礙,越來越多的傳統(tǒng)視頻媒體流應(yīng)用已經(jīng)從私有服務(wù)器群集上遷移到云上實(shí)現(xiàn)。借助于云計(jì)算的彈性資源配置和集中管理,視頻媒體應(yīng)用提供商的成本可以大幅減少。據(jù)我們所知,現(xiàn)有視頻媒體應(yīng)用的云遷移解決方案并沒有充分考慮諸如用戶硬件條件等信息。有鑒于此,我們提出了一種利用用戶本地存儲(chǔ)的云視頻使用優(yōu)化部署方案。我們將該問題形式化為一個(gè)NP-Hard的優(yōu)化問題。考慮到這種問題難處理特性,我們提出了一種具有低時(shí)間復(fù)雜度的近似算法。具體來說,我們將原始問題展開為兩個(gè)近乎獨(dú)立的子問題,即粗粒度遷移子問題和細(xì)粒度調(diào)度子問題。然后,對(duì)這兩個(gè)子問題,我們給出了對(duì)應(yīng)的具有理論性能保證的Offline和Online近似算法。我們提出的算法可以減少總帶寬預(yù)留量,大大提高帶寬資源的利用率。4)借助于日益強(qiáng)大的智能手機(jī)等用戶智能移動(dòng)設(shè)備,用戶可以在任何時(shí)間和任何地方觀看他所感興趣的內(nèi)容,享受豐富的聽覺和視覺體驗(yàn)。作為對(duì)這些富媒體內(nèi)容傳播的支持,蜂窩接入技術(shù)發(fā)揮著至關(guān)重要的作用角色,為用戶提供可靠的無處不在的互聯(lián)網(wǎng)接入。但是,這些無線網(wǎng)絡(luò)信道的條件極容易受天氣、用戶移動(dòng)性、用戶干擾等因素的影響。這種不穩(wěn)定性極大地降低了用戶觀看視頻的質(zhì)量。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn),我們提出在未來網(wǎng)絡(luò)中使用Crowdsourcing眾包技術(shù)去提高每個(gè)移動(dòng)用戶的帶寬條件,減少個(gè)人網(wǎng)絡(luò)狀況的波動(dòng)。同時(shí),我們研究了眾包場景下資源分配調(diào)度問題,并提出了相應(yīng)的最優(yōu)調(diào)度技術(shù)。該技術(shù)可以最大化用戶的QoE滿意度,為用戶提供高成本效益比的視頻觀看質(zhì)量體驗(yàn)。5)智能移動(dòng)設(shè)備的普及推動(dòng)了3D立體視頻和移動(dòng)云游戲等新式視頻應(yīng)用的發(fā)展。這些視頻應(yīng)用對(duì)當(dāng)前移動(dòng)接入網(wǎng)絡(luò)造成了更大的壓力。為了彌補(bǔ)這種網(wǎng)絡(luò)支持和用戶需求之間的差距,D2D通信范式被視為是極有前途的技術(shù)。但是,現(xiàn)有的D2D通信研究通常是基于蜂窩網(wǎng)絡(luò)中用戶的隨機(jī)移動(dòng)性或位置快照。這種用戶的隨機(jī)移動(dòng)特性導(dǎo)致波動(dòng)變化的用戶間通信質(zhì)量,使得D2D通信對(duì)于視頻傳輸?shù)葢?yīng)用來書的效率特別低。為了應(yīng)對(duì)這個(gè)挑戰(zhàn),我們引入眾包技術(shù),通過對(duì)眾包用戶的移動(dòng)優(yōu)化控制去提升D2D通信在視頻傳輸中的效率。特別地,我們對(duì)現(xiàn)實(shí)中的4G/LTE網(wǎng)絡(luò)吞吐量進(jìn)行研究�；谘芯糠治鼋Y(jié)果,我們形式化了一個(gè)用戶移動(dòng)控制決策優(yōu)化問題。對(duì)于單雇傭用戶情形,我們提出了一個(gè)偽多項(xiàng)式時(shí)間復(fù)雜度的最優(yōu)用戶調(diào)度解。然后,對(duì)于多雇傭用戶的一般情形,我們提出了一種基于圖劃分的調(diào)度算法。這種圖劃分方法可以降低用戶的轉(zhuǎn)移成本,取得高性價(jià)比的系統(tǒng)效用。
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP393.09;TN919.8

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本文編號(hào)：1288618