基于云平臺(tái)的流媒體緩存策略研究.pdf

1、視頻流媒體系統(tǒng)中，視頻數(shù)據(jù)的緩存策略影響到用戶的體驗(yàn)質(zhì)量。由于各個(gè)視頻的熱度存在差異性，對(duì)視頻數(shù)據(jù)緩存時(shí)，對(duì)熱度高的視頻需要生成副本并進(jìn)行副本緩存，對(duì)熱度低的視頻則要進(jìn)行副本的刪除與替換。目前視頻數(shù)據(jù)副本緩存的方式有部分緩存和完全緩存兩種。部分緩存能夠在存儲(chǔ)空間有限時(shí)，存儲(chǔ)更多的視頻數(shù)據(jù)，但是緩存的視頻不完整，應(yīng)用時(shí)沒(méi)有緩存的部分需要從源服務(wù)器再次傳輸，易造成 I/O瓶頸。完全緩存緩存完整的視頻文件，由于視頻文件數(shù)據(jù)量大，所能緩存的視頻

2、數(shù)目有限。論文結(jié)合兩種緩存方式的特點(diǎn)，研究視頻副本數(shù)據(jù)部分緩存和完全緩存相結(jié)合的混合緩存策略及相關(guān)技術(shù)來(lái)提高系統(tǒng)的性能。
　　論文具體的研究工作如下：
　?。?）副本生成方面，首先提出一種基于視頻時(shí)長(zhǎng)的自適應(yīng)前綴分割算法。仿真結(jié)果表明，相對(duì)于固定前綴緩存算法，自適應(yīng)前綴緩存有效提高了視頻點(diǎn)播的命中率。然后提出了一種基于Last-k時(shí)間段的副本熱度預(yù)測(cè)算法，根據(jù)預(yù)測(cè)的熱度值，更加精確的計(jì)算各個(gè)視頻所需的副本個(gè)數(shù)。
　?。?/p>

3、2）副本放置方面，首先提出一種基于加權(quán)熵的最優(yōu)存儲(chǔ)服務(wù)器的選擇算法。相比于Round robin，最小負(fù)載優(yōu)先，最小連接數(shù)優(yōu)先等算法，所提算法同時(shí)綜合考慮了存儲(chǔ)均衡，熱度均衡，帶寬均衡三個(gè)方面的因素，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)性能的綜合最優(yōu)。然后在存儲(chǔ)空間不足時(shí)，提出一種基于時(shí)間窗閾值和視頻容量的平滑刪除策略，綜合考慮了視頻副本的放置時(shí)間，副本的容量，熱度變化波動(dòng)性。在存儲(chǔ)空間一定時(shí)，平滑刪除替換能有效避免因熱度波動(dòng)性帶來(lái)的誤刪，保證了用戶的點(diǎn)播體驗(yàn)。