【摘 要】
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为优化流媒体视频点播系统中客户端对数据的缓存调度，使整个系统的播放质量与资源利用率趋向最优，本文提出一种Tracker引导的缓存调度方法，Tracker收集缓存服务器的负载信息和网
【机 构】
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中国科学技术大学 计算机科学与技术学院,安徽 合肥 230026
【出 处】
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先进制造技术与工业信息学博士生学术论坛
论文部分内容阅读
为优化流媒体视频点播系统中客户端对数据的缓存调度，使整个系统的播放质量与资源利用率趋向最优，本文提出一种Tracker引导的缓存调度方法，Tracker收集缓存服务器的负载信息和网络中的数据请求信息，采用基于流行度的预测方法推测下一阶段网络中需要的副本数，以此为根据对客户端缓存建议请求予以响应。客户端以Tracker的建议和自身在邻域网络内感知到的副本数为依据，使用兼顾全局和局部利益的决策算法进行视频数据的缓存操作。模拟结果表明，Tracker引导的缓存调度方法能够有效的保证网络中客户端节点的播放质量，并在一定程度上降低缓存服务器的负担，使整个系统的缓存调度趋向最优。
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