可变码率 (VBR) 视频已经成为当今宽带网络的主要业务流之一,它可以更加充分地利用带宽并提供更高的影像质量,现在广泛用于电影点播、视频监控和视频会议等领域。VBR视频的数据率会在一个相当宽的区间内波动,对网络带来瞬间的压力,这种突发性对于网络和应用程序的设计提出了新的挑战。流媒体服务程序必须能够合理的为VBR视频业务分配资源,达到既保证服务质量又减少资源浪费,还要对VBR视频进行流量控制。这些问题的解决,依赖于对于VBR视频业务的正确建模和分析。研究发现,VBR视频业务具有很强的短程相关和长程相关性,传统时间序列分析工具可以描述序列中的短程相关性;而描述长程相关性需要引入自相似的概念。自相似描述自然界中许多现象在不同时间尺度下保持特征的相似,在计算机科学的很多领域都发现了自相似现象。VBR视频存在天然的长程相关和自相似结构,传统的时间序列分析无法对其做出准确的建模。分数自回归滑动平均模型将长程相关性引入了时间序列分析,可以很好的用于VBR视频的建模。使用这个模型对来自实际视频监控系统的视频进行了建模和分析。在理论模型的基础上,构建了一个实时流媒体服务器,该服务器在实时流媒体数据源与流媒体客户端之间提供数据代理,可以用于视频会议和视频监控系统。服务器包括数据接受、数据分发和客户接受三个部分,为了让它们灵活高效地协作,系统使用了反应器模式、接收器-连接器模式、主动对象模式和非阻塞缓冲输入/输出模式来保证效率、可维护性和可重用性。由于VBR视频的数据突发性以及应用中上行带宽和下行带宽之间的不对称,服务器中必须使用缓冲队列。为了选择良好的并发策略和正确的缓冲队列参数,在利用VBR视频的自相似模型进行排队分析之后,根据从实际视频流测量所得的自相似参数,对视频流通过流媒体服务器时对系统缓冲队列的需求进行了定量计算,对不同应用场合、不同硬件、网络条件下可以提供的服务质量做了说明,最后结合实际应用的需要提出了不同的服务器架构和缓冲队列参数。