[发明专利]一种CDN-P2P混合架构下效用最优协同缓存管理方法有效

专利信息
申请号: 202110709682.3 申请日: 2021-06-25
公开(公告)号: CN113453038B 公开(公告)日: 2022-03-29
发明(设计)人: 刘平山;刘韶星;孙业民;俞中舒;黄桂敏 申请(专利权)人: 桂林电子科技大学
主分类号: H04N21/231 分类号: H04N21/231;H04N21/218;H04L67/568;H04L67/5682;H04L67/1097;H04L67/104
代理公司: 桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司 45112 代理人: 陶平英
地址: 541004 广*** 国省代码: 广西;45
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摘要:
搜索关键词: 一种 cdn p2p 混合 架构 效用 最优 协同 缓存 管理 方法
【说明书】:

发明公开了一种CDN‑P2P混合架构下效用最优协同缓存管理方法,该方法首先构建一个超级节点群,支持P2P技术与内容分发网络相结合,利用P2P覆盖网的高可拓展、部署成本低特性,为其他节点提供服务;其次,根据ISPs域间的资源供需关系,基于全局效用值构建相应数学模型,并利用资源分配贪心算法对模型进行优化;最后,基于效用最优模型设计一个协同缓存管理方法,基于发送节点上传带宽以及接收节点下载带宽和磁盘容量,通过超级节点群内节点间协同缓存、超级节点群与CDNs节点间协同缓存,将流行度高的视频资源放置在靠近用户侧,从而减少ISPs间回程链路流量,提高用户的播放流畅度和缓存命中率。

技术领域

本发明涉及计算机网络、对等网络技术、流媒体技术领域,具体是一种CDN-P2P混合架构下效用最优协同缓存管理方法。

背景技术

网络视频是互联网主要应用之一,也是网络中主要流量来源之一,用户规模庞大且不断增长,庞大的用户规模会产生巨大的带宽成本。近几年来,HTTP自适应流媒体技术简称DASH,其融合了传统的实时流协议(Real Time Streaming Protocol,RTSP)/(Real TimeProtocol,RTP)技术和HTTP渐进式下载技术的优点。由于具有部署简单、易于拓展等特点,受到的广泛应用。商业部署的代表性产品,包括微软的平滑流技术(Smooth Streaming,SS)、苹果公司的HLS(HTTP Live Streaming,HTTP直播流)、Adobe的HDS(HTTP DynamicStreaming,HTTP动态流)。流媒体传输的最大好处在于,它在播放前并不会将整个媒体文件下载下来,只是缓存部分媒体内容,用户不必等到整个流媒体资源下载完成才能播放,用户只需要等待短暂的启动时延即可观看,实现边下边播。

P2P技术与内容分发网络(Content Delivery Network,CDN)结合构建一个混合的CDN-P2P体系结构。CDNs节点采用P2P方式进行组织,CDNs节点之间以P2P连接方式进行共享、缓存数据,可以有效缓解中心服务器的压力。然而,CDN技术进行视频的分发,本质上仍是终端/服务器架构当用户规模庞大时,带宽成本随之变得很昂贵。对等网络技术在流媒体领域已被证明是一种降低带宽成本和提高系统可拓展性的技术,如果将对等网络技术与HTTP自适应流媒体技术融合,那么既可以利用前者低成本、高可拓展性等优点,也可利用后者部署简单、易于拓展等优点。

在P2P流媒体系统中,节点所需要的流媒体视频片段来自于临近节点或者服务器。当一个节点的临近节点无相应流媒体片段资源时,才会向服务器请求。随着广大智能终端设备(智能手机、ipad、手提电脑等)的普及,很多设备都拥有着大的容量以及高的带宽。如果多种类型的终端能够采用同一种流媒体技术和互相协作的内容分发策略,基于设备缓存特性采用协作缓存方案,将有助于共享传输流媒体视频。现有的很多固定终端设备(台式电脑、电视机等)都存在一个磁盘缓冲区,该缓冲区能对视频进行存储并保存相当长一段时间,这使得一些流行视频的服务时间变得更长。然而并不是每个终端节点都有能力服务其他节点,因此,从终端设备中选取一些性能良好的节点进行服务能够卸载部分回程流量。考虑单个终端节点的服务能力较弱,如何组织终端节点聚合成节点群是一个需要考虑的问题。网络中存在的大多数流量费用是通过跨ISPs域传输数据所产生,根据ISPs间的视频资源的供需关系,如何构建一个基于效用数学的模型并对该模型进行优化是一个重要的问题。基于效用最优模型,如何利用CDNs节点与终端节点决策待缓存视频的去留是一个重要的问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足,而提供一种CDN-P2P混合架构下效用最优协同缓存管理方法。

实现本发明目的的技术方案是:

一种CDN-P2P混合架构下效用最优协同缓存管理方法,该方法首先构建一个超级节点群;其次,根据ISPs域间的资源供需关系,基于全局优化目标构建相应数学模型,并利用资源分配贪心算法对模型进行优化;最后,基于效用最优模型设计一个协同缓存管理方法;

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