43、按需策略资源分配与短延迟视频流技术解析

按需策略资源分配与短延迟视频流技术解析

1. 按需策略资源分配中的PTT - BB方案

在按需策略的资源分配过程中,为实现可扩展的资源管理,提出了PTT - BB(Path - Tree - based Bandwidth Broker)方案。该方案基于网络资源的分层管理,将带宽代理操作分布在多个互斥的组件中,从而实现了可扩展性。

  • PTT - BB的组成与功能
    • 边缘带宽代理(eBB) :实现逐路径的资源管理,负责逐路径的准入控制。
    • 集中带宽代理(cBB) :主动为路径分配和释放链路资源。

为了实现上述功能,设计了一系列算法:
- 在eBB中实现逐路径的准入控制。
- 主动调整分配给每条路径的资源量。
- 在cBB中实现逐链路的资源分配和释放。

  • 实验验证与性能分析
    通过大量实验将使用PTT - BB的系统与使用单个带宽代理(BB)的系统进行性能对比,结果表明:
    • 可扩展性 :PTT - BB系统比单个BB系统更具可扩展性。随着系统吞吐量的增加,PTT - BB对请求的平均响应时间几乎保持稳定,而单个BB则不然。
    • 呼叫阻塞概率 :PTT - BB的呼叫阻塞概率与单个BB相似,但需要仔细选择两个参数来控制呼叫阻塞概率,即适应时间间隔和带宽单位(配额)大小。

下面用表格对比两者的性能:
| 系统类型 | 可扩展性 | 平均响应时间稳定性 | 呼叫阻塞概率控制 |
| — | — | — | — |
| PTT - BB | 高 | 高(吞吐量增加时稳定) | 需要选择适应时间间隔和带宽单位大小 |
| 单个BB | 低 | 低(吞吐量增加时不稳定) | 较难控制 |

2. 实时视频流服务面临的挑战与解决方案概述

随着宽带网络技术的进步、处理器速度和磁盘容量的增长,实时视频流服务越来越受欢迎,但构建经济高效、健壮且可扩展的视频流系统仍面临诸多挑战。

  • 传统视频流架构的问题
    大部分视频流架构采用客户端 - 服务器设计,服务器的带宽增长难以跟上观众数量的增长,容易导致带宽耗尽,给系统和底层网络带来巨大的通信带宽需求。

  • 现有解决方案及其局限性

    • IP组播广播热门视频 :虽然服务器的广播活动独立于请求的到达,适合在特定时间段内吸引大量观众的热门视频,但由于路由器的控制开销和计算复杂度增加,IP组播至今尚未广泛应用,短期内也不太可能广泛使用。
    • 应用层组播(ALM) :在应用层实现组播功能,无需对IP路由器进行额外修改,可直接应用于当前互联网。然而,它可能会使一些对等节点过载,因为对等节点的容量有限,尤其是上游带宽,很多情况下无法为其他节点提供全速率的流。
  • P2P视频流系统的特点

    • 对等节点容量有限,如上游带宽受限。
    • 对等节点的带宽贡献具有异构性,因此每个流会话可能涉及多个供应对等节点。
3. 相关工作回顾 - Xu的视频数据分配方案

Xu首次提出了在一个流会话中将视频数据分配给多个供应对等节点的方法,目标是确保请求对等节点能够快速启动并连续播放视频。但该工作假设供应对等节点提供的上游带宽必须是视频消费率b的特定值,如b/2、b/4、b/8… b/2m(m为正整数),这种假设不够灵活。

其具体分配方式如下:
如果有n个供应对等节点,按上游带宽降序排序,最低带宽为b/2m,则计算前2m个段的分配,后续视频文件每2m个段重复该分配。段分配顺序为逆序,如2m、2m - 1、…、1,分配策略是从上到下、从右到左,最小等待时间为n乘以段的长度。

4. 新的实时视频流数据分配策略

为解决Xu方案的局限性,提出了一种新策略,用于从多个具有任意和受限上游带宽的对等节点检索长时长视频,以最小化请求对等节点的等待时间。

  • 基本原理
    考虑从上游带宽为bi的供应对等节点检索视频数据,等待时间为w。为保证连续播放,检索剩余部分的时间x必须不大于该段的整个播放时长,即:
    [ \frac{x}{b} \leq \frac{x + w}{b_i} ]
    满足此条件可确保在任何时刻检索剩余部分都不会影响播放的连续性。由此可得段的最长长度为:
    [ x = \frac{wb_i}{b - b_i} ]

  • 视频检索策略的设计与分析

    • 递归方程推导 :根据上述原理,当供应对等节点p1的上游带宽为b1,等待时间为w时,段S1的最长长度x1满足(b_1(x_1 + w) = bx_1)。播放段S2的等待时间为(w + x_1),段S2的最长长度x2满足(b_2(x_2 + x_1 + w) = bx_2)。以此类推,可得到段1到n的递归方程。
    • 通用递归公式 :最终归纳出用于确定最小等待时间w的递归公式:
      [
      \begin{cases}
      L = \sum_{i = 1}^{m} x_i \
      x_p = \frac{(x_{p - 1} +… + x_1 + w)b_p}{b - b_p}, \text{ if } m \bmod n = p \text{ and } 1 \leq p \leq n \
      x_p = \frac{(x_{p - 1} +… + x_{p - n + 1})b_p}{b - b_p}, \text{ if } m \bmod n = p \text{ and } n < p \leq 2n \
      \cdots
      \end{cases}
      ]

下面是该策略的mermaid流程图:

graph TD;
    A[开始] --> B[确定供应对等节点数量n和带宽bi];
    B --> C[设定初始等待时间w];
    C --> D[根据递归方程计算各段长度xi];
    D --> E{是否满足总视频长度L = Σxi};
    E -- 是 --> F[输出最小等待时间w];
    E -- 否 --> G[调整等待时间w];
    G --> D;
    F --> H[结束];
  • 应用于可变比特率(VBR)视频
    由于VBR视频的消费率通常随时间变化,为保证连续播放,必须在完成整个段的检索后再开始播放。因此,段S的大小必须不大于等待时间w内检索的数据大小,方程(\frac{x}{b} \leq \frac{x + w}{b_i})需修改为:
    [ \sum_{j \in S} f_j \geq wb_i ]
    其中(f_i)是帧序列,以比特为单位。

满足此条件后,可计算段的最长长度,同时归纳出用于分割视频并分配给供应对等节点的递归公式。

通过以上内容,我们详细介绍了按需策略资源分配中的PTT - BB方案以及实时视频流服务中的新数据分配策略,这些技术为解决网络资源管理和视频流服务中的问题提供了有效的方法。

按需策略资源分配与短延迟视频流技术解析

5. 性能对比

新策略的目标是将整个视频数据分割成m个段,并将这些段分配给各个供应对等节点,以最小化访问时间w。下面将新策略与Xu的方案在观众等待时间方面进行对比。

假设段的数量m在100到1000之间,给出两组供应对等节点上游带宽的任意示例:
| 示例 | 供应对等节点上游带宽 |
| — | — |
| 示例一 | b/2, b/4, b/8, b/8 |
| 示例二 | b/4, b/4, b/8, b/8, b/8, b/16, b/16 |

通过实验对比,结果如下:
- 示例一 :新策略可将观众的等待时间大幅缩短67%。
- 示例二 :新策略仍能将等待时间缩短59%。

以下是对比结果的可视化图表说明:
| 示例 | 新策略等待时间改善比例 |
| — | — |
| 示例一 | 67% |
| 示例二 | 59% |

从上述数据可以清晰看出,新策略在减少观众等待时间方面具有显著优势。

6. 综合总结

在当今网络环境中,按需策略的资源分配和实时视频流服务是两个重要的研究领域。

  • PTT - BB方案的优势

    • 可扩展性强 :通过将带宽代理操作分布在多个互斥组件中,PTT - BB方案在系统吞吐量增加时,仍能保持平均响应时间的稳定,相比单个BB系统具有更好的可扩展性。
    • 灵活的资源管理 :分层管理的方式,使得边缘带宽代理(eBB)和集中带宽代理(cBB)能够分别实现逐路径和逐链路的资源管理,提高了资源分配的效率和灵活性。
  • 新视频数据分配策略的创新

    • 突破传统限制 :针对传统方案中供应对等节点上游带宽假设不够灵活的问题,新策略允许供应对等节点具有任意和受限的上游带宽,更符合实际网络环境。
    • 显著减少等待时间 :通过优化视频数据的分配和检索方式,新策略能够大幅缩短请求对等节点的等待时间,提升了用户观看视频的体验。
7. 未来展望

虽然目前的PTT - BB方案和新视频数据分配策略已经取得了一定的成果,但仍有进一步优化和研究的空间。

  • 参数动态优化 :对于PTT - BB方案中主动路径带宽自适应算法所使用的参数,未来可以进行动态优化,以在最小化呼叫阻塞概率的同时,优化网络资源的使用。
  • 适应复杂网络环境 :随着网络技术的不断发展,网络环境变得越来越复杂。新视频数据分配策略可以进一步研究如何更好地适应不同的网络拓扑结构和带宽波动,提高策略的鲁棒性和通用性。
8. 技术应用建议

对于相关技术的应用者,可以参考以下操作步骤来实施这些策略:

  • PTT - BB方案的实施步骤

    1. 规划网络架构,确定边缘带宽代理(eBB)和集中带宽代理(cBB)的部署位置和数量。
    2. 配置eBB和cBB的参数,包括准入控制规则、资源分配算法等。
    3. 部署和启动PTT - BB系统,并进行初步的测试和调试。
    4. 监控系统运行状态,根据实际情况调整参数,优化系统性能。
  • 新视频数据分配策略的实施步骤

    1. 收集供应对等节点的上游带宽信息,并进行排序。
    2. 根据视频的总长度和消费率,设定初始等待时间。
    3. 使用递归公式计算各段的长度,并将视频数据分配给供应对等节点。
    4. 启动视频流服务,监控等待时间和播放连续性,根据实际情况调整策略。

通过以上步骤,应用者可以更好地将这些技术应用到实际网络环境中,提高网络资源的利用效率和用户的视频观看体验。

下面是新视频数据分配策略实施的mermaid流程图:

graph TD;
    A[收集供应对等节点带宽信息] --> B[排序带宽信息];
    B --> C[设定初始等待时间];
    C --> D[使用递归公式计算段长度];
    D --> E[分配视频数据到对等节点];
    E --> F[启动视频流服务];
    F --> G[监控等待时间和播放连续性];
    G -- 需调整 --> C;
    G -- 无需调整 --> H[结束];

综上所述,按需策略资源分配中的PTT - BB方案和实时视频流服务中的新数据分配策略为网络资源管理和视频流服务提供了有效的解决方案。随着技术的不断发展和优化,这些策略将在未来的网络环境中发挥更加重要的作用。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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