本文選題：流媒體播放任務(wù) + 調(diào)度�。� 參考：《清華大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：視頻點播系統(tǒng)中的流媒體播放服務(wù)是近年來最熱門的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)之一。這類服務(wù)通常建立在大規(guī)模服務(wù)器集群上,以保障對大量用戶需求的及時響應(yīng)。在傳統(tǒng)的自建型數(shù)據(jù)中心中,對流媒體播放任務(wù)的調(diào)度依據(jù)主要以數(shù)據(jù)局部性為主,并未考慮這類任務(wù)的時間周期變化性,使得集群服務(wù)器未得到最大程度的利用,造成設(shè)備成本、電力資源的浪費;在新興的云平臺虛擬集群中,單一種類的資源配置亦無法充分利用公共設(shè)備按需使用的特性,導(dǎo)致較高的租用成本。針對以上問題,本文提出基于節(jié)能的流媒體播放任務(wù)調(diào)度算法和基于成本控制的資源配置算法,以降低數(shù)據(jù)中心的使用成本,合理利用公共平臺虛擬資源。主要工作從流媒體播放任務(wù)的特征分析與預(yù)測,調(diào)度與集群節(jié)能,以及云平臺上的資源配置與成本控制三個方面展開。1.對視頻點播系統(tǒng)中的流媒體播放任務(wù)特征進(jìn)行分析,給出基于用戶行為特征的任務(wù)長度預(yù)測方法,和基于歷史數(shù)據(jù)特征的任務(wù)量預(yù)測方法,并對預(yù)測方法的準(zhǔn)確性和開銷進(jìn)行了分析。對于流媒體播放任務(wù)的特征預(yù)測在對任務(wù)的調(diào)度和資源配置工作中起到?jīng)Q定性的作用,實驗表明兩種預(yù)測方法均有較高的準(zhǔn)確性和較低的開銷,能夠有效地為后續(xù)算法進(jìn)行服務(wù)。2.基于任務(wù)長度預(yù)測方法,提出了面向節(jié)能的流媒體播放任務(wù)在線調(diào)度算法,建立數(shù)學(xué)模型并利用真實數(shù)據(jù)完成模擬實驗。本文發(fā)現(xiàn)長度特征對流媒體播放任務(wù)調(diào)度的影響,及傳統(tǒng)調(diào)度方式對服務(wù)器集群電力資源造成的浪費;繼而利用長度特征對流媒體播放任務(wù)進(jìn)行分類,并根據(jù)任務(wù)種類通過排序、隔離等方法進(jìn)行調(diào)度。實驗表明該算法可大幅降低數(shù)據(jù)中心的電力開銷,有效利用服務(wù)器集群。3.基于任務(wù)量預(yù)測方法,提出面向成本控制的流媒體播放任務(wù)資源配置算法,利用真實數(shù)據(jù)和商用云平臺完成實驗。該方法結(jié)合流媒體播放任務(wù)量周期性變化的特點,綜合利用不同計價類型的云平臺實例及存儲資源,合理分配各類任務(wù)可使用的資源類型和資源的比例。實驗表明該算法可在開銷極低的情況下將云平臺上各類資源開銷降低至少20%。
[Abstract]:Streaming media service in VOD system is one of the most popular Internet services in recent years. Such services are usually built on large-scale server clusters to ensure timely response to a large number of user needs. In the traditional self-built data center, the scheduling of streaming media play task is mainly based on data locality, and the time cycle variation of this kind of task is not considered, so the cluster server is not utilized to the maximum extent. In the emerging cloud platform virtual cluster, the single type of resource allocation can not make full use of the characteristics of public equipment on demand, resulting in higher rental costs. In order to reduce the cost of using data center and make rational use of virtual resources of common platform, this paper proposes a scheduling algorithm of streaming media playback task based on energy saving and a resource allocation algorithm based on cost control. The main work is to analyze and predict the characteristics of streaming media play task, scheduling and cluster energy saving, and resource allocation and cost control on cloud platform. The task characteristics of streaming media play in VOD system are analyzed. The task length prediction method based on user behavior feature and the task quantity prediction method based on historical data feature are presented. The accuracy and cost of the prediction method are analyzed. The characteristic prediction of streaming media playback task plays a decisive role in task scheduling and resource allocation. Experiments show that the two prediction methods have higher accuracy and lower overhead. Can effectively service the subsequent algorithm. 2. Based on the method of task length prediction, an online scheduling algorithm for streaming media playback tasks for energy saving is proposed. The mathematical model is established and the simulation experiment is carried out using real data. This paper finds out the influence of length characteristics on the scheduling of streaming media playback tasks, and the waste of power resources caused by traditional scheduling methods, and then classifies the tasks of streaming media playing by using length characteristics. And according to the type of tasks through sorting, isolation and other methods to schedule. The experimental results show that the proposed algorithm can greatly reduce the power cost of the data center and make use of the server cluster. 3. 3. Based on the task quantity prediction method, a cost control oriented resource allocation algorithm for streaming media playback task is proposed, and the experiments are carried out using real data and commercial cloud platform. This method combines the characteristics of periodic variation of streaming media playback tasks, synthetically utilizes cloud platform examples and storage resources of different pricing types, and reasonably allocates the types of resources and the proportion of resources that can be used by all kinds of tasks. Experiments show that the algorithm can reduce the overhead of all kinds of resources on cloud platform by at least 20 parts.
【學(xué)位授予單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN948.64

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本文編號：1891008