<计算机网络自顶向下> CDN

本文探讨了视频服务在处理规模性异构用户需求时的挑战,如不同接入方式和带宽限制。通过分布式应用层面的基础设施CDN、多媒体流化服务如DASH以及内容分发策略,文章介绍了如何提高视频传输效率,降低延迟。还分析了CDN在承载量、网络结构和内容分发中的作用,以及如何选择合适的CDN节点以优化用户体验。

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视频服务挑战

  • 规模性
  • 异构性:不同用户有不同的能力(比如有线接入和移动用户;贷款丰富和受限用户)
  • 解决方法是:分布式的应用层面的基础设施CDN

多媒体:视频

  • 视频是固定速度显示的一系列图像的序列,图像又是一系列像素点的序列
  • 视频占的带宽太大所以不经过压缩就在网络上传输基本是不可能的
  • 压缩的基础
    • 空间的冗余度:一个帧当中一些范围的像素点颜色一样,空间描述的时候可以说某个像素点在那一范围出现
    • 时间上的冗余度:一些相邻的帧的像素点颜色一样,传输的时候仅仅把动的对象传输即可
  • CBR (constant bit rate): 以固定速率编码
  • VBR (variable bit rate): 视频编码速率随时间的变化而变化

存储视频的流化服务

  • Download and play太慢了
  • streaming服务边下载边看(就相当于我现在看b站下面有一个进度条还有一个比进度条跑的更快的白条,这个白条就是下载条)
  • 多媒体流化服务:DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)
    • 服务器:将视频文件分割为多个chunk,每个chunk独立存储,编码于(8-10种)不同码率,告示文件(manifest file)提供不同
内容概要:本文详细介绍了如何使用Matlab对地表水源热泵系统进行建模,并采用粒子群算法来优化每小时的制冷量和制热量。首先,文章解释了地表水源热泵的工作原理及其重要性,随后展示了如何设定基本参数并构建热泵机组的基础模型。接着,文章深入探讨了粒子群算法的具体实现步骤,包括参数设置、粒子初始化、适应度评估以及粒子位置和速度的更新规则。为了确保优化的有效性和实用性,文中还讨论了如何处理实际应用中的约束条件,如设备的最大能力和制冷/制热模式之间的互斥关系。此外,作者分享了一些实用技巧,例如引入混合优化方法以加快收敛速度,以及在目标函数中加入额外的惩罚项来减少不必要的模式切换。最终,通过对优化结果的可视化分析,验证了所提出的方法能够显著降低能耗并提高系统的运行效率。 适用人群:从事暖通空调系统设计、优化及相关领域的工程师和技术人员,尤其是那些希望深入了解地表水源热泵系统特性和优化方法的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要对地表水源热泵系统进行精确建模和优化的情景,旨在找到既满足建筑负荷需求又能使机组运行在最高效率点的制冷/制热量组合。主要目标是在保证室内舒适度的前提下,最大限度地节约能源并延长设备使用寿命。 其他说明:文中提供的Matlab代码片段可以帮助读者更好地理解和复现整个建模和优化过程。同时,作者强调了在实际工程项目中灵活调整相关参数的重要性,以便获得更好的优化效果。
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