[发明专利]云计算下能量消耗和视频质量联合优化的数据包调度方法

权利要求书

1.一种云计算下能量消耗和视频质量联合优化的数据包调度方法，其特征在于：假设一个云计算视频调度系统模型，定义视频失真减小量与能量消耗的效用函数，在兼顾服务器的能量消耗和用户接收的视频质量的情况下，对视频数据包进行优化调度，实现云计算中视频调度系统目标时刻的效用最大化，其具体步骤如下：

(1)、假设一个云计算视频调度系统模型，该模型的云数据中心收集用户请求，用户将请求的信息发送给视频调度器，视频调度器根据用户请求对用户请求队列进行视频调度优化；

(2)、对上述视频数据采用DAG模型描述可调度帧集合中帧                                               与帧之间的依赖关系；

(3)、在每个时隙，将上述的每个帧集合中帧与帧之间的依赖关系与系统状态最优调度优先级融合，视频调度器将当前帧集合中数据包按最优调度顺序向用户发送视频数据包。

2.根据权利要求书1所述的云计算下能量消耗和视频质量联合优化的数据包调度方法，其特征在于，上述步骤(1)所述的一个云计算视频调度系统模型，该模型的云数据中心收集用户请求，将用户请求的信息发送给视频调度器，视频调度器根据用户请求对用户请求队列进行视频调度优化，所述的一个云计算视频调度系统模型包括个用户、一个云数据中心，该数据中心包含个服务器、个视频调度器，每个服务器存储不同的视频数据包，其具体步骤如下：

(1-1)、计算每个时隙服务器的请求队列长度，假设云数据中心收集用户视频请求，视频调度器在每个时隙接收用户的视频请求数，记为，每个时隙服务器的请求队列长度为，其表达式为：

                        (1)

其中， ，表示的下一个时刻，，表示每个时隙到达用户请求队列的最大用户请求数，表示在时刻从用户请求队列中离开的用户请求数量；

(1-2)、计算时刻从用户请求队列中离开的用户请求数量的转移概率。假设每个时隙每个服务器VM对一个用户请求服务，其表达式为：

                                         (2)

其中，表示时刻服务器负载，，在每个时隙，服务器负载随着用户

请求队列长度的变化，将服务器负载的状态转移组成一个有限状态的马尔科夫链，其转移概率为：

                            (3)

其中， 表示服务器的负载的状态转移概率，表示时刻的服务器负载，表示时刻的服务器负载；

(1-3)、采用一个二次式模型对服务器的能量消耗和单位时间内调度的数据包数量之间的非线性关系进行如下估计，其估计表达式为：  

   ，         (4)

其中， 表示在每个时隙内视频调度器从服务器的视频数据中调度给用户的数据包数量，表示可传输的最小数据包数量，表示服务器调度个数据包所消耗的最小能量，和为折扣因子。