流媒體服務(wù)器集群的副本存儲策略.pdf

1、近年，隨著Internet和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的普及以及數(shù)字壓縮技術(shù)的進步，各種流媒體應(yīng)用如視頻點播(Video On Demand)，IP電話，視頻會議紛紛興起。然而，由于流媒體應(yīng)用通常具有單連接占用帶寬高，客戶端連接眾多，且網(wǎng)絡(luò)資源有限等特點，帶寬，客戶請求數(shù)等因素變化很容易造成流媒體服務(wù)器負載壓力過重。相對于一般的Web服務(wù)器，流媒體服務(wù)器對性能優(yōu)化措施的要求更為強烈。因此，如何有效優(yōu)化流媒體服務(wù)器性能，合理分配服務(wù)器資源，降低服務(wù)器壓力，

2、成為流媒體技術(shù)的主要研究課題之一。
　　流媒體服務(wù)器集群系統(tǒng)中，如何分布視頻數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)調(diào)度是影響系統(tǒng)性能的關(guān)鍵因素之一。而數(shù)據(jù)請求強度與分布，影片熱門度分布，視頻傳輸會話長度的分布以及數(shù)據(jù)視頻的比特率都將影響到服務(wù)器集群的傳輸特性，進而影響視頻放置調(diào)度算法的性能。最直觀的影響如熱門影片分布不均將直接導(dǎo)致部分服務(wù)器過載，而其他服務(wù)器負載遠小于服務(wù)能力。而現(xiàn)實世界中數(shù)據(jù)請求強度與分布，影片熱門度分布，傳輸會話長度分布以及數(shù)據(jù)比特率

3、等因素通常不是定值。加大了模擬服務(wù)器負載的難度。
　　本文基于Erlang-B公式，針對流媒體服務(wù)器集群上的副本放置，給出了一種流媒體服務(wù)器集群上的副本放置算法，較好地解決了實際情況下各因素可變時視頻文件放置問題。算法首先將用戶整體的請求視為一個泊松過程，利用Erlang-B公式計算全局最小請求被拒率，隨后將用戶對單個視頻的請求視為泊松過程求解在全局最小被拒率時所需的資源，并將資源數(shù)映射為服務(wù)器上的副本。
　　仿真實驗表明，