基于P2P的流媒体分发技术研究

来源 :中国地质大学(北京) | 被引量 : 0次 | 上传用户:xi19870623
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
近年来,流媒体在互联网上大量应用。然而,媒体的质量并不让人满意。主要是由于传统C/S模式过分依赖媒体服务器的性能和带宽。于是,研究人员想出了很多的解决办法。其中比较有代表性的有如下几种:组播技术、多媒体代理服务器技术和CDN(内容发布技术)。组播技术是最早提出来解决这个问题的办法。其主要内容就是在网络层提供把数据包发送到共享相同IP地址的一个主机组。但是由于组播技术本身的一些限制,到目前为止,仍然没有得到大规模的商业化应用。这些问题主要体现在:协议本身的复杂性、网络异构性、以及缺少支持组播的可靠的、具有扩展性的拥塞控制机制等。多媒体代理服务器技术就是将缓存技术应用到代理服务器中,就是将用户经常访问的数据放到距离用户比较近的代理服务器中,这样就可以缓解主服务器的压力,但是媒体代理服务器与主服务器的内容的同步问题没有很好的解决。于是CDN被提出来了。它是一个建立并覆盖在Internet之上、由分布在不同区域的节点服务器群组成的虚拟网络。但是CDN部署的高昂费用大大的限制了它的广泛使用。   为了更好的解决流媒体在互联网的分发问题,基于P2P的流媒体分发技术(P2PStreaming)被提出来了。它的核心思想就是将组播的功能在应用层上实现。本文首先阐述了P2PStreaming的技术框架,并对P2PStreaming的典型模型进行了分析。通过比较各种模型的优劣,本文提出一种新的模型BTstream,该模型融合了P2P技术和C/S技术的优点,可以在网络带宽效率、延时和可靠性三者之间做出更好的权衡。BTstream通过C/S的方式组织结点而通过P2P的方式分发数据,其主要特点为:1)易于实现,结点通过服务器集中管理,无需构造和维护复杂的组播树,也不需要部署复杂的P2P组通讯协议。2)健壮性,结点不依赖于任何其它特定的结点。3)扩展性,通过P2P的方式分发数据,用户越多,分发越快。4)带宽适应性,通过部署FGC,用户可以根据带宽情况控制自己的QoS。
其他文献
语音识别技术经过几十年的艰苦探索和研究,已经获得了极大的发展,并开始逐步应用于日常生活中。但语音识别技术中存在的一些问题,特别是儿童语音识别,成为阻碍该技术进一步推广的
大规模的双语句子对齐语料库及双语词典等数据资源是构建高质量统计机器翻译系统的重要数据基础.本文提出了若干统计机器翻译预处理中数据资源的使用策略,目的在于尽可能地挖
无线传感器网络集成了计算能力、无线传输能力以及对物理世界的感知能力,具有广泛的应用范畴。在大规模的周期性数据收集型传感器网络中,如何高效的利用传感器节点的能量、保证
学位
随着互联网、通信等信息技术的飞速发展,全球数据正在以前所未有的速度积累,如何从这些海量数据中挖掘有价值的信息已成为学术界和工业界关注的焦点。数据规模的快速增长伴随着
众核处理器的片上网络对于提高处理器的性能与可扩展性具有重要作用。随着处理器芯片规模的增长,片上网络面临着诸多问题的挑战:一方面,多应用同时运行使得每个应用的网络性能
人类基因组中超过70%的区域能发生转录,但只有1%~2%的部分区域能编码出蛋白质,其余大面积的区域称为非编码区域,这些区域转录出的RNA分子都不具备蛋白编码能力(无蛋白质产物生成),被称
随着计算机技术的不断发展,软件复杂度有了很大的提高。软件中存在的问题越来越突出。因此,提高软件质量及可靠性已成为当前软件工程领域的重要任务。软件测试是保障软件质量
信息技术的飞速发展引发了人类生活方式的巨大转变,RFID、穿戴式传感设备、智能家居等新技术的普及加速了物理世界和赛博空间的融合。三元计算理论是在这一背景下出现的新型计
自1950年图灵测试提出以来,问答系统一直是人工智能领域研究的重要课题之一。相对于英文问答系统的迅速发展以及语义信息处理技术的广泛应用,目前语义分析的方法在汉语问答系统
语音识别噪音场景库的建设对于语音识别技术及评测技术都具有重要的研究意义.噪音场景库的设计包括对噪音场景进行分布估计、聚类分析、自动分类等流程.本文首先用统计学的抽