28、IP网络中QoS/QoE映射、监测及可行化方案解析

IP网络中QoS/QoE映射、监测及可行化方案解析

1. 引言

在当今多媒体和基于IP的用户友好型服务日益普及的时代,体验质量(QoE)成为了关注焦点。相较于传统面向内容的电信系统,IP网络以媒体数据包的形式传输干净的媒体内容,这使得在运行时利用在线基于参数的质量模型来测量QoE成为可能。本文将深入探讨IP网络中基于参数的QoS/QoE映射模型、可行化QoE解决方案以及QoS和QoE监测的相关内容。

2. IP导向的基于参数的QoS/QoE映射模型

2.1 视频服务的网络层QoE/QoS映射模型

网络层QoS/QoE映射模型仅依赖于从TCP/IP栈(除应用层外,即传输层、网络层、链路层和物理层)收集的NQoS指标。以下是两个相关模型:
- Ketyko等人的模型(2010年) :用于估计3G环境下的视频流质量,涉及音频和视频数据包丢失率(AL和VL)、音频和视频数据包抖动(AJ和VJ)以及接收信号强度指示(RSSI)。
- Kim和Choi的模型(2014年) :这是一个用于3G网络IPTV的两阶段QoE/QoS映射模型。第一阶段将一组基本QoS参数组合成一个指标;第二阶段计算QoE值,其中考虑了数据包丢失、突发级别、数据包抖动、数据包延迟和带宽等参数,以及与接入网络类型相关的预定义加权系数。

2.2 视频服务的应用层QoE/QoS映射模型

除了NQoS参数,应用层QoE/QoS映射模型还使用在应用层收集的指标(AQoS),并且可以考虑用户与给定视频内容交互时的行为。以下是几个相关模型:
-

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优部分,结合代码调试监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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