【摘要】：隨著網(wǎng)絡(luò)的普及,互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為影響我國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展和人民生活的關(guān)鍵行業(yè),而Web2.0技術(shù)的發(fā)展則促使網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容從單純的文本發(fā)展成為包含圖像、聲音、文字等多種內(nèi)容的多媒體內(nèi)容,其中最典型的多媒體內(nèi)容就是在線視頻。為滿足廣大網(wǎng)絡(luò)用戶對在線視頻的觀看需求,視頻點(diǎn)播系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。由于視頻文件的大小遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)的文本文件,海量的視頻點(diǎn)播需求給互聯(lián)網(wǎng)帶來了巨大的數(shù)據(jù)傳輸壓力,由此導(dǎo)致互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)大量的擁塞、丟包現(xiàn)象,嚴(yán)重影響了互聯(lián)網(wǎng)的整體性能,并極大地降低了視頻點(diǎn)播系統(tǒng)的用戶體驗(yàn)。本文從減輕互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸壓力、提高視頻點(diǎn)播系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量的角度出發(fā),研究視頻點(diǎn)播系統(tǒng)的層級式緩存的優(yōu)化問題,以提高緩存系統(tǒng)的使用效率、降低緩存系統(tǒng)的部署成本。面對視頻點(diǎn)播系統(tǒng)層級式緩存具有的緩存節(jié)點(diǎn)眾多、緩存層次各異、存儲設(shè)備復(fù)雜、視頻流行度多變等挑戰(zhàn),本文著重研究了其中的視頻流行度預(yù)測、混合存儲設(shè)備數(shù)據(jù)部署和多緩存節(jié)點(diǎn)相互協(xié)作等問題。本文的主要工作與研究成果可歸結(jié)為如下三點(diǎn)：1)提出了一種基于歷史訪問信息指數(shù)加權(quán)的視頻流行度預(yù)測算法。由于視頻用戶的點(diǎn)播興趣總是不斷變化的,由此導(dǎo)致視頻的流行度也隨時(shí)間不斷變化。隨著當(dāng)前視頻總量的日益膨脹,視頻流行度的時(shí)變性日趨增強(qiáng),基于傳統(tǒng)算法難以及時(shí)、準(zhǔn)確地預(yù)測視頻流行度。本文提出了一種基于歷史訪問信息指數(shù)加權(quán)的視頻流行度預(yù)測算法,對視頻不同時(shí)刻的訪問信息施加隨時(shí)間變化的動(dòng)態(tài)權(quán)重,越老舊的訪問信息其權(quán)重越低。算法既能夠充分利用視頻的歷史訪問信息來抑制用戶行為的隨機(jī)性對流行度預(yù)測的影響,又能通過逐步降低歷史訪問信息的權(quán)重來追蹤視頻流行度的動(dòng)態(tài)變化,并且計(jì)算復(fù)雜度較低,從而實(shí)現(xiàn)了對視頻流行度的準(zhǔn)確、快速預(yù)測。2)提出了一種基于寫負(fù)荷負(fù)反饋的混合存儲設(shè)備數(shù)據(jù)部署算法。緩存節(jié)點(diǎn)的存儲設(shè)備的硬件性能對緩存節(jié)點(diǎn)的響應(yīng)速度和并發(fā)服務(wù)能力有著重要的影響。傳統(tǒng)的普通硬盤容量大、成本低,但是讀寫性能較差,而新興的固態(tài)硬盤讀性能較高,但是成本高、寫壽命有限。由普通硬盤和固態(tài)硬盤結(jié)合而形成的混合存儲設(shè)備能夠充分利用兩種硬盤的互補(bǔ)特性。本文提出了一種基于寫負(fù)荷負(fù)反饋的混合存儲設(shè)備數(shù)據(jù)部署方法,把混合存儲設(shè)備的數(shù)據(jù)部署問題描述成不同存儲設(shè)備之間的基于閾值的數(shù)據(jù)遷移問題,并把固態(tài)硬盤的寫負(fù)荷作為一種負(fù)反饋信息提供給遷移算法,從而使得遷移算法能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)遷移的閾值,最終實(shí)現(xiàn)了在固態(tài)硬盤寫壽命受限條件下的混合存儲設(shè)備的數(shù)據(jù)部署優(yōu)化。3)提出了一種基于存儲收益的層級式緩存分布式協(xié)作算法。在層級式緩存系統(tǒng)中,由于于同一層緩存節(jié)點(diǎn)的服務(wù)區(qū)域位置鄰近而不同層緩存節(jié)點(diǎn)的服務(wù)區(qū)域相互覆蓋,不同緩存節(jié)點(diǎn)觀測到的視頻流行度具有很強(qiáng)的相似性。因此,各個(gè)緩存節(jié)點(diǎn)需要相互協(xié)作來降低存儲內(nèi)容的冗余。層級式緩存系統(tǒng)的最優(yōu)協(xié)作問題是一個(gè)復(fù)雜的全局最優(yōu)化問題。本文首先提出了視頻在緩存節(jié)點(diǎn)上的存儲收益的概念,進(jìn)而利用存儲收益把多緩存節(jié)點(diǎn)協(xié)作的全局優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化成單個(gè)緩存節(jié)點(diǎn)上的存儲收益排序問題和不同層級緩存節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)遷移問題,極大地降低了層級式緩存系統(tǒng)緩存協(xié)作的復(fù)雜度,同時(shí)提高了緩存系統(tǒng)的使用效率。本文對所提算法進(jìn)行了大量仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明所提出的流行度預(yù)測算法的字節(jié)命中率高于傳統(tǒng)的緩存算法、混合存儲設(shè)備數(shù)據(jù)部署算法能夠嚴(yán)格滿足存儲設(shè)備的使用壽命限制、分布式協(xié)作算法的整體性能高于傳統(tǒng)的協(xié)作算法。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)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：2369157