隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量呈現(xiàn)了爆發(fā)式的增長趨勢,尤其是移動(dòng)視頻業(yè)務(wù)在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)中所占的比重越來越高,移動(dòng)視頻業(yè)務(wù)被認(rèn)為是5G網(wǎng)絡(luò)中eMBB場景中的典型業(yè)務(wù)。視頻流量的增長給移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)造成了巨大挑戰(zhàn),要求移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)提供更高數(shù)據(jù)傳輸速率和更低網(wǎng)絡(luò)延遲,從而為用戶提供更好的服務(wù)質(zhì)量體驗(yàn)(Quality of Experience,QoE)。為應(yīng)對未來移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)所面臨的巨大挑戰(zhàn),業(yè)界提出了自適應(yīng)比特流(Adaptive Bit Rate,ABR)技術(shù)和邊緣計(jì)算(Edge Computing,EC),旨在為用戶提供高體驗(yàn)質(zhì)量、低時(shí)延、高帶寬和多樣化的視頻服務(wù)。聯(lián)合ABR和EC來優(yōu)化視頻內(nèi)容分發(fā),對于提高網(wǎng)絡(luò)性能和用戶體驗(yàn)質(zhì)量具有重要意義。盡管目前學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界對EC與ABR技術(shù)聯(lián)合的研究已做了大量的工作,但仍基于傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),無法解決傳統(tǒng)TCP/IP網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)帶來的固有缺陷。且對于面向視頻流的內(nèi)容分發(fā)優(yōu)化而言,不僅包括視頻內(nèi)容的合理放置、視頻請求的響應(yīng)策略,還包括用戶到視頻源之間視頻的有效轉(zhuǎn)發(fā)和交付,這些因素對于影響網(wǎng)絡(luò)的性能和用戶的視頻觀看體驗(yàn)都有著至關(guān)重要的作用。在本文中,我們研究了新型網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)信息中心網(wǎng)絡(luò)(Information Centric Networking,ICN),并基于邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)和ICN的融合,設(shè)計(jì)了新型視頻分發(fā)系統(tǒng)架構(gòu),對網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行了相應(yīng)的改造�；谔岢龅男滦瓦吘売�(jì)算網(wǎng)絡(luò)視頻分發(fā)系統(tǒng)架構(gòu),我們進(jìn)一步設(shè)計(jì)了新型的內(nèi)容處理流程和分組轉(zhuǎn)發(fā)流程,并綜合考慮了視頻內(nèi)容分發(fā)過程中網(wǎng)絡(luò)側(cè)和用戶側(cè)的整體性能,設(shè)計(jì)了成本高效和QoE保障的內(nèi)容調(diào)度策略,以實(shí)現(xiàn)視頻內(nèi)容的放置和處理決策,以及基于服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service,QoS)優(yōu)化的路由轉(zhuǎn)發(fā)策略,以實(shí)現(xiàn)視頻請求和內(nèi)容的轉(zhuǎn)發(fā)交付。最后我們引入了模擬退火算法(Simulated Annealing Algorithm,SA)和遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)分別對以上優(yōu)化問題進(jìn)行了求解。
【學(xué)位單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TN929.5
【部分圖文】：

向視頻流的計(jì)算、緩存與網(wǎng)絡(luò)資源的聯(lián)合優(yōu)化問題，均衡地對緩存、計(jì)算和帶寬資??源進(jìn)行合理編排，對優(yōu)化系統(tǒng)整體性能具有重要意義。??圖２－１為一個(gè)自適應(yīng)視頻流場景下的ＥＣ部署架構(gòu)圖，ＥＣ服務(wù)器的位置部署在??基站之后，其中部署了緩存和計(jì)算資源，可以對視頻文件進(jìn)行緩存和轉(zhuǎn)碼，當(dāng)用戶??的請求到達(dá)ＥＣ時(shí)，？若緩存命中或轉(zhuǎn)碼命中，就可以在本地對請求進(jìn)行響應(yīng)，如圖??２－１中的⑷和（ｂ），而不需要經(jīng)過圖２－１中（ｃ）所示的回傳網(wǎng)和核心網(wǎng)的傳輸，從源服務(wù)??器獲取視頻文件。這樣一來，既顯著降低了用戶請求響應(yīng)的時(shí)延，保證用戶體驗(yàn)，??同時(shí)還可以避免網(wǎng)絡(luò)擁塞，節(jié)省回傳網(wǎng)和核心網(wǎng)的資源。??－、廠＇’??！?＾?回傳網(wǎng)?源服務(wù)器??；緩存?轉(zhuǎn)碼??圖２－１自適應(yīng)視頻流場景下的ＥＣ部署架構(gòu)??９??

１、在云端的緩存轉(zhuǎn)碼聯(lián)合優(yōu)化??媒體云作為當(dāng)前一種有效實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)流分發(fā)的框架，在基于云的體系架構(gòu)中，動(dòng)??態(tài)按需編排虛擬化存儲(chǔ)和計(jì)算資源，為顯著降低系統(tǒng)成本提供了可能性，圖２－２為在??媒體云中應(yīng)用自適應(yīng)視頻流業(yè)務(wù)的緩存轉(zhuǎn)碼示意圖，如圖所示，媒體云的流媒體引??擎從媒體庫中獲取視頻內(nèi)容，并進(jìn)行視頻內(nèi)容的緩存和轉(zhuǎn)碼，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)視頻??流向用戶的分發(fā)。Ｊｉｎ?Ｙ．等人在文獻(xiàn)［１８］中研宄了媒體云中緩存和轉(zhuǎn)碼的最優(yōu)化策略??問題，旨在動(dòng)態(tài)調(diào)度各種資源，從而最小化某個(gè)節(jié)點(diǎn)響應(yīng)單個(gè)請求的總運(yùn)營成本。??具體來說，在緩存策略方面，該方案考慮了視頻的流行度，即對流行度最高的若干??視頻內(nèi)容緩存全部比特率版本，對流行度次高的一部分視頻內(nèi)容緩存最高比特率版??本。當(dāng)在節(jié)點(diǎn)緩存命中時(shí)，直接利用緩存響應(yīng)請求；當(dāng)轉(zhuǎn)碼命中時(shí)，比較轉(zhuǎn)碼成本??和帶寬成本，選擇成本較小的方式提供服務(wù)；當(dāng)本地緩存不可用時(shí)，則從源服務(wù)器??獲取內(nèi)容。文獻(xiàn)［１８］將緩存、轉(zhuǎn)碼和帶寬成本之間的權(quán)衡問題建模成一個(gè)凸優(yōu)化問題

有效提高網(wǎng)絡(luò)的整體性能，并顯著改善用戶體驗(yàn)。其中，ＥＣ中緩存和轉(zhuǎn)碼的聯(lián)合優(yōu)??化問題己成為一個(gè)重要的研究課題。??圖２－３所示為在分布式ＥＣ架構(gòu)中實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)視頻流業(yè)務(wù)的示意圖，其中，每個(gè)??ＥＣ服務(wù)器都可以實(shí)現(xiàn)視頻的緩存和轉(zhuǎn)碼，分布式部署的ＥＣ服務(wù)器之間可以實(shí)現(xiàn)協(xié)??作式的緩存和轉(zhuǎn)碼，從而實(shí)現(xiàn)資源的高效利用，進(jìn)一步提升視頻分發(fā)效率和用戶體??１２??
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本文編號(hào)：2880933