P2P流媒体系统中数据调度算法和节点选择策略的研究

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随着网络的日益发展,使用流媒体系统观看节目成为不可抵挡的趋势,它在逐渐抢占传统有线电视的媒体市场。基于P2P的流媒体系统在充分利用了网络中大量节点资源的条件下,确保了流媒体服务质量、提高了播放的性能,因此目前的流媒体系统P2P模式逐渐取代了C/S模式。在P2P流媒体系统中,直播系统使用户观看节目的交互性受到了限制,用户对流媒体点播技术的需求更大。但由于流媒体点播中有播放异步性和高度交互性需求,因此相对于直播技术其实现难度较高。P2P流媒体系统中,数据调度策略的优化可以提高播放连续度、减小启动延迟。节点选择策略的改进能增强流服务质量、优化系统的性能。因此,数据调度和节点选择策略的优化成为国内外研究的热点。本文主要的贡献及内容:第一,提出了一种基于节点动态带宽自适应的多级反馈队列方式的数据调度策略。综合考虑了节点的高动态性、异构性、数据要求实时性等特点,针对节点服务能力的动态变化,数据片段弹性时间的不同,来选择合适的数据片段和调度策略进行调度。减少了系统无意义带宽的消耗,系统的播放实时性和连续性得到了提升。第二,不同播放阶段,节点缓冲区划分为不同部分,在节点初始播放阶段,在紧急区缓存即将播放的数据,降低缓冲时间。同时稳定播放过程中,已播缓冲区缓存若干已播放过的视频,增加了节点的服务范围,从而降低了服务器的负载,减少了运营成本。第三,提出了一种未知覆盖网拓扑结构的节点选择算法。针对P2P流媒体系统中节点的高度的动态性、以及合作节点非正常退出系统等情况,使用路由相似思想探测节点所属区域,根据历史信息对合作节点服务能力的做动态评估,选择服务节点集,减少了丢包率,增强了流服务质量。
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