论文研究-基于节点状态模型的传输模式自适应选择算法.pdf

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针对现有的流媒体传输方法不能在高效分发数据的同时保证数据接收质量的问题, 提出了一种传输模式自适应选择算法。该算法首先根据节点状态模型, 将节点状态分为数据接收质量和综合状态值两部分, 对各节点本身稳定状态和节点重要性进行综合判定, 再结合现有数据缓冲模型进行传输模式自适应选择。仿真结果表明, 该算法有效地提高了数据在传输过程中的分发效率, 同时通过对服务器负载一定程度的控制, 在保证数据接收质量的同时, 提高了系统的可扩展性。
1800· 计算机应用研究 第30卷 送特定请求,节点数据山服务器直接推送。而服务器则实时地 3节点缓冲模型( node caching model) 根据其状态变化,对推送的节点列表进行对应的删选,满足式 文献[8-10将节点的数据缓冲区分为推区域和拉区域(8)的加入列表或保持,不满足的则退出列表,并发给变动节 两个部分,如图1所示。根据在进行调度时数据在缓冲区中所点对应通知。 处的位置选择对应的传输模式。其屮拉区域又分为紧急区和 算法1节点的具体算法 非紧急区。如果紧急区屮还有回啟数据尚未填充,则向服务器 if节点是服务器的推送节点 发送紧急数据请求,拉取数据;当紧急区中的数据已经完全填 将收到的数据,根据子节点的订阅情况进行转发 充后,才以拉模式填充非紧急区中缺少的数据、通过推模式获 根据收到的数据请求,返回对应的数据; 计算节点的状态值; 得推区域中未填充的数据。 发送当前状态值至服务器 当前播放时问 else 将收到的数据,根据子节点的订阅情况进行转发; 紧急边界 根据收到的数据请求,返回对应的数据; 推拉边界 if紧急区域已经填满 拉窗口→←非紧急区一 一拉区域- -摧区域 运算Δ时间内的数据接收质量,并进行对应的缓冲区调整 图1节点缓冲区结构 根据调整后的区域,发送对应的请求或者订阅消息; 由于流媒体数据的不断回放,播放节点不断随着时间的增 数据接收质量大于等于阈值 长向右滑动,整个缓冲区作为一个固定窗口也向右不断地滑 进一步计算节点的状态值; 动。流体数据按照时间片划分,每个时间片都是先进入推区 if式(8)成立 域,数据的传输首选推模式,当节点状态稳定、数据接收情况好 请求成为服务器的推送节点 时,推送的数据可以及时有效地接收,则该时间片的数据在进 end if 入拉区域时就已经被正确填充;反之,节点状态不稳定、数椐接 收情況不好,数据在一定时间内未能有效地接收,则该时间片 数据在进入拉区域时很可能未被完全填允,那么节点将会根据 end if 数据在网络中的资源分冇情况,发出请求拉取对应数据。如果 在数据进入紧急区还未完全填充,则向服务器发出紧急请求, 向服务器发送对应数据的紧急请求; 请求拉取对应数据。 end if 4自适应传输模式选择算法( adaptive transmission end if mode selection algorithm, ATMS) 算法2服务器的具体算法 根据式(7)运算当前服务器的输出状态值 对于刚刚加入播放的节点,首先进入开始缓冲。这个过程 将接收到的加入推送列表的请求进行处理 中,整个数据缓冲窗∏为拉窗∏,数据的接收模式为拉模式 将收到的请求和原队列里有的节点状态值用式(8)进行判断; 在节点开始回放后,根据式(1)计算刚刚过去的△时间 将满足要求的加入或保持在列表里,不满足的退岀列表; 内的数据接收质量,设定数据接收质量阀值纟。若数据接收质 发送对应的回复或通知 量R小于阈佰ξ,说明数据接收质量较差,需要增大节点缓 根据更新后的列表准送数据; if有空余输出带宽 冲区的范围,则缓冲区的推拉边界向右调整,调整的大小为实 际接收数据量υ Data receiveμ与应该接收数据量 Datare- 根据收到的紧急请求返回紧急数据 calve的差值同等大小的数据时同片段,直至所有的时间片 nd if 都进入拉区域;反之,若数据接收质量RQ2大丁阈值纟,则反问 if有空余输出带宽 调整,直至非紧急区消失。 传输模式从拉模式向推模式切换的具体过程为:数据节点 根据收到的数据订阅推送对应的数据; 作为子节点,向其进行拉请求的父节点进行数据的订阅,父节 end if 点收到数据后检查子节点的订阅范围.若数据在订阋范围内则 if有空余输出带宽 父节点直接推送数据到子节点。 根採收到的数据请求返回对应的数据; 由于数据节点的不稳定性,数据推送的树结构中的树干节 点的状态变动将会对众多子节点产生较大的影响。因此使用 end正f 式(2)~(8)等公式进行更精细的稳定性判断,对于数据接收 质量较好的节点,进行进步的处理。 5仿真分析 SV:≥d×OSV 式(8)屮的d为参数,如果成立则表示在A的时间间隔 为了证明自适应传输模式选择算法对于性能的提高,使用 内数据节点讠的状态较好,且在整个流媒体分发拓扑中为稳定开放源代码的仿真器P2 Pstrmsim(peer- to_peer stream simula 的关鍵树干节点。为了保证该节点稳定性,该节点向服务器发tor)对系统分发过程中所有节点的平均延迟和服务器负载进 第6期 柯璘,等:基于节点状态模型的传输模式自适应选择算法 1801 行仿真硏究。这里的视频速率设为100kbps,系统观测时间为ATMS在网络拓扑结构较为稳定的情况下,对稳定节点进行数 300s,系统网络结构为30个路出节点随机生成的网状结构,两据推送和对网络中重要节点进行数据推送,达到提高分发效率 台CDN代理服务器随机接亼其中的两个路由节点,其上行带宽的日的,而在网络拓扑发生剧烈变化的情况下,通过减少服务 10Mls,下行带宽2Ⅶ,用户节点一共有100个,其中60器直接推送的节点,降低分发效率,优先保证紧急请求的数据 个观测的吋候就已经在观看节目,另外400个节点在观测时间传输,整个过程通过一定程度地控制服务器负载,保证了系统 为15~l60s的时候开始观看,用广节点的带宽分别有15%的的可扩展性。这种传输模式的自逅应选择较现有的流媒体调 概率是上行带宽400kbp,下行带宽1Mbps,35%的概率是上行度模式,能够更好地达到“在高效分发数据的同时保证数据的 带宽200kbps,下行带宽400kbs,50%的慨率是上行带宽200接收质量”的目的。但是,由于研究的复杂性,对于具体模型 kbps,下行带宽200kbps,每个节点的缓冲区大小为20s。 的研究仍有待深入。另外,后续工作上还需要结合具体的数据 将提岀的自适应传输模式选择调度(ATMs)对比传统的选择算法,达到更良好的数据调度效果 P2P调度和 iGridMedia的延迟,结果如图2所小。在数据节点 18000÷油山 较为稳定的情况下,ATMS的传输延迟最小, iGrid media次之, ↓MS 14000 12007 三16 P2P最长,而且在数据节点数量剧增后,明显发现平均延迟的910 增加上,ATMS和 iGridMedia增加较小,平均增加8ms,而60m11 10 P2P增加较大,平均增加2400ms。而在数据节点激增的150s 000 至稳定前的20s之间.ATMS和 iGridMedia延迟较小而P2P 0100150200250300050100150200250 较大,其中ATMS比 iGridMedia的延迟略大一点,在160~200s 观测时间/s 时间 平均大了240ms。这是由于节点较为稳定的时候,ATMS和 佟2延迟对比 图3服务器负载对比 iGrid Media中大量节点和数据的传输采用了推模式,而PP中参考文献: 使用的是拉模式,在延迟上,尤其是离数据源节点跳数较多的[Ⅰ』奏丰林,刘琚、PP网络流媒体关键技杺[J].电子信息学报, 节点,延迟的增加是累积的。而ATMS比起 iGridMedia在节点 2011.39(4):91992 稳定的情况下,数据缓冲窗口的拉窗口减小,推窗口增加,以此L2』郝敏,彦超,周应超,等视频流调度策略的研究LJ.计算机工 达到加大数据被推送的比例,减小数据的传输延迟。此外 程,2004,30(24):141-143 ATMS中实时选择传输过程中,综合状态较好、对系统分发较「3 MANSY A, AMMAR M. Analysis of adaptive streaming for hybrid CDN/P2P live video systems[ C //Proc of the 19th IEEE Internatio 为重要的节点由服务器直接推送数据,以此达到从整休角度减 nal Conference on Network Protocols. 2011: 276-285 小一定传输延迟的作用。但是由于ATMS中对于服务器推送 [4 LUO Jun Practical algorithm for minimum delay peer-to-peer media 节点的删选,与服务器负载相关,因此出现了ATMS在节点激 streaming[ C//Proe of IEE.F. Internat ional Conference on Multimedi 增时比 iGridMedia的延迟略大的情况 and Expo.2010:986991 ATMS对比传统的P2P和 iGridMedia的服务器负载,结果5] yin Hao, LIU Xue-ming,∠ HAN Tong-yu,etat. Design and deploy 妇图3所示。在数据节点较为稳定的情况下P2P负载最小,平 merl of a hybrid CDN-P2P systerm for live video slrearning: experience 均4Ⅶbp;ATMS次之,平均12.1Mbps; iGridMedia最大,平均 with Live Sky[C]//Proc of the 17 th ACM International Conference on 13.3Mbps。而在数据节点数量剧增后,PP依旧最小,而AT- Multimedia. New York. ACM Press. 2009: 25-34 MS变成比CmdM略大,在100时大了0.04M。分析. eng,1mga10. et al. A peer-to-peer ne 其主要原因,由于P2P中节点间的数据分发主要靠拉模式传 work for live media streaming using a push-pull approach[Cl//Proe of the 13 th annual acm international conference on multimedia, New 输,数据父节点的选择上对于服务器的依赖性较小,仅在某些 ess,2005:287-290 情况下向服务器发送些紧急请求,因此服务器负载较小;而[7]臧运港,东光喜,基于PP和CDN的混合流媒体公发模型及分析 ATMS和 iCridMedia的服务器除了返回紧急请求的数据,还扣 [J].计算杌应月研究,2010,27(6):208-2214 负着更多的数据分发任务,在服务器负载情况较好时,ATMS[8] ZHANG Meng. igridMedia: providing dela- guaranteed peer-to-peer 会根据情况选择性地只对分发网络中起到较为重要作用的节 live streaming service on Internet[C//Proc of Global Telecommuni 点进行薮据的推送,而如果负载较重,则会减少推送节点的数 rations Conference 2008:1741-1745 量,因此在稳定的情况下,负截较 GridMedia略轻,且在节点的9) ZHANG Meng,UN:eu,xxBu,ea. iGridMe: the system 多少对于负载影响较小,前后均值差为0.03Mbps但是在节 to provide low delay peer-to-peer live streaming service over Internet [C//Proc of IEEE Global Telecommunications Conference 2008 点剛增的过程中,由干向服务器发送的紧急请求数量的增加, 12-24 这时候对于负载的减轻起到的作用较网络稳定情况时就比较10任浩,王劲k,尤生莉,基于数据接收质量的PP流媒体自造应推 微弱了。整个过程中ATMS就是通过对服务器推送节点的挑 拉调度算法[J].镦计算杌应用,2011,30(4):1-8. 选和数量的控制,达到减小服务器负载的日的。 [Il MACHAREI \, REJAIE R, CUO Yang Mesh or multiple-tree: a com parative study of live streaming approaches LC ] //Proc of the 26th 6结束语 IEEE International Conference on Computer Communications. 2007 1424-1432 本文提出的自适应传输模式选择算法(ATMS)基于新的 [12 LU Zhi-hui, GAO Xiao-hong, HUA NG Si-jia, et al. Scalable: and relia 节点状态模型。该自适应调整节点数据的传输模式通过对数 ble live streaming service through coordinating CDN and P2P[C// 据接收质量和综合状态值两个值作出对应的调螯,达到在具体 Proc of the i th International conference on parallel and distributed 节点和整个网络的数据分发中减小延迟的目的。仿真表明: SySTemis.2011:581-588

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