p2p vod系统网络拓扑模型研究

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时间:2019-03-19

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1、中国科学技术大学硕士学位论文P2PVOD系统网络拓扑模型研究姓名:周景昊申请学位级别:硕士专业:计算机系统结构指导教师:顾乃杰20090501摘要在视频点播(VOD)系统中采用P2P技术,通过节点间相互协作可以有效提高整个系统的服务能力。现有的P2PVOD系统网络结构主要分为树形和mesh形,树形又可分为单树和多树。单树结构效率很高,但是节点的动态加入和退出容易造成播放中断。多树结构一般和视频编码结合在一起,增强了系统的鲁棒性和容错性,但同时也带来了更多的维护开销。mesh结构具有很好的鲁棒性和稳定性,但不适合请求数据较分散的VOD系统。两种结构中,服务器均需要处理大

2、量的交互式(VCR)操作请求信息,不能很好满足VOD系统中VCR操作的实时性需求。针对现有系统中VCR操作延迟较大、系统可扩展性较差的问题,本文采用分段分簇策略,提出了一种可扩展性强、稳定性高的视频点播系统模型CS—VOD。本系统具有以下特点:1)节点根据其请求数据时间加入到不同时间段中,系统根据节点缓冲区情况选择节点作为段服务器节点,为段内节点提供服务,缓解服务器负载。2)每个节点在其簇内维护多个请求数据时间相近的节点信息,在合作者节点失效时,能够快速恢复播放。3)节点通过维护部分下一簇节点和下一段的节点信息,实现了高效的交互式跳转操作。4)服务器根据各段段服务器节

3、点数目周期性地对一些段合并或者分割,由此提高节点数据缓冲区利用率、均衡系统负载。仿真实验表明,在动态性较强的网络中,节点数目达到1000时,CS-VOD系统比RINDY系统服务器负载降低了40%左右。基于对用户行为分析,在CS—VOD模型基础上,提出了一种自适应的数据预取策略。该策略充分结合现有策略的优点,首先预取紧急数据,克服单点失效带来的播放停顿,之后以不同的概率预取稀有数据和跳转操作的启动数据,增加稀有资源冗余度、减少用户跳转操作延迟。实验证明,采用自适应数据预取策略能更好适应网络的异构性、有效利用节点带宽、降低服务器负载:CS—VOD系统采用预取数据策略后,V

4、CR跳转操作平均延迟比RINDY系统降低了15%左右。关键词:视频点播P2P网络分段分簇策略交互式操作数据预取策略AbstractABSTRACTIntroducingthetechnologyofP2PinVODsystemcaneffectivelyimprovethesystem’scomprehensiveservicecapabilitiesthroughmutualcooperationofnodes.Therearemainlytwokindsofoverlaynetwork:tree.basedoverlayandmesh—basedoverly.Th

5、etree-basedoverlaycallfuturedividedintosingle.treeandmulti-tree.Thesingle-treeisefficient,butitisdifficulttomaintaincontinuousplaybackbecauseofthenode’Sdynamicdepartureandjoining.Themulti.treewhichusuallycombinesvideodataencodingsstrengthenstherobustnessofthesystem,butitalsobringsmorema

6、intenanceoverhead.Theadvantagesofmesh—basedoverlayarerobustandstability,however,itisnotsuitableforthedisperseddatarequestofVODsystem.Bothoverlaysfailtomeetthereal·timedemandofVCRoperation.AimingattheoversizedlatencyofVCRoperationandpoorsystemscalabilityinexistingVODsystem,anewVODsystemm

7、odel,namedCS·VOD,withhighstabilityandgoodexpansibilityisproposedbyusingclusteringandpartitioningstrategy.Thecharacteristicsofthissystemareshownasfollows.1)Thenodesinthesystemjoinindifferentsectionwhichrepresentafixedregionofpresentationtimeaccordingtothetimeofrequestdata.Thesys

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