【摘要】：在大規(guī)模在線流媒體分發(fā)系統(tǒng)中,服務(wù)端需處理來自全球各區(qū)域的海量用戶請求。現(xiàn)有混合云架構(gòu)不能很好地滿足日益增加的動態(tài)流媒體內(nèi)容分發(fā)要求,需結(jié)合私有數(shù)據(jù)中心、云和內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)3類平臺,充分挖掘各平臺的優(yōu)勢以降低費用并提高服務(wù)質(zhì)量。針對基于3種平臺的混合云,該文給出了多資源分配問題的描述,將其轉(zhuǎn)化為Nash議價問題,從幾何角度獲取問題的高效求解算法,并基于實際商用環(huán)境中海量流媒體采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行了模擬實驗。實驗結(jié)果表明:相比傳統(tǒng)的混合云架構(gòu),該算法可顯著提升服務(wù)質(zhì)量,在動態(tài)和靜態(tài)內(nèi)容混合情況下可降低平均約40%的費用,可在包括大量動態(tài)流媒體內(nèi)容場景中進(jìn)行快速有效的資源分配。
[Abstract]:In a large scale online streaming media distribution system, the server needs to deal with a large number of user requests from all regions of the world. The existing hybrid cloud architecture can not meet the increasing demand of dynamic streaming media content distribution. It needs to combine private data center cloud and content distribution network to fully exploit the advantages of each platform in order to reduce the cost and improve the quality of service. For the hybrid cloud based on three platforms, this paper presents a description of the multi-resource allocation problem, which is transformed into a Nash bargaining problem, and an efficient solution algorithm for the problem is obtained from the geometric point of view. Simulation experiments are carried out on the basis of mass streaming media sampling data in commercial environment. The experimental results show that compared with the traditional hybrid cloud architecture, the proposed algorithm can significantly improve the quality of service and reduce the average cost by about 40% in the case of dynamic and static content mixing. Fast and efficient resource allocation can be made in scenarios that include a large number of dynamic streaming media content.
【作者單位】： 河南工業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61472460,61702162,U1504607) 河南省高�？萍紕�(chuàng)新團(tuán)隊支持計劃(17IRTSTHN011) 河南省教育廳科學(xué)技術(shù)研究重點項目(17A520004,16A520006) 河南省科技廳科技攻關(guān)項目(172102110013) 河南工業(yè)大學(xué)自然科學(xué)基礎(chǔ)研究重點培育計劃項目(2014JCYJ04,2015XTCX03);河南工業(yè)大學(xué)博士基金(2012BS011) 糧食信息處理與控制教育部重點實驗室開放基金課題(KFJJ-2016-104)
【分類號】：TP393.09

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7 李e，

本文編號：2416668