一种基于云存储的CDN视频副本部署策略

发布时间：2025-05-29 00:05

　　 在线视频服务无法离开CDN(content delivery network)的支持.与传统CDN相比,使用云存储节点作为CDN的节点对视频内容进行分发可以节省大量运营费用.在线视频服务的内容文件要尽量预先部署到离用户较近的边缘节点上,以保证用户的QoS(quality of service).现有的GS(greedy site)内容预部署算法在有历史记录的前提下,有着较小的货币开销,且能满足QoS需求.然而,GS算法会导致云存储节点的负载均衡情况较差.为此,提出了一种称为GUCP(greedy user core preallocation)的部署算法,该算法利用k-means算法将负载过重节点上的用户分配到负载较轻的节点以平衡负载,解决GS算法在负载均衡方面存在的不足.实验表明,GUCP算法在系统使用费用、QoS性能方面与GS算法十分接近,在负载均衡性能上远远优于GS算法.

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

图１云ＣＤＮ中的副本放置问题Ｆｉｇ．１ＴｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｒｅｐｌｉｃａｐｌａｃｅｍｅｎｔｉｎｃｌｏｕｄＣＤＮ

下，ＣＤＮ构建者有着建立所有潜在副本站点任意拓扑结构的自由．这个拓扑可能不同于基本的网络拓扑．因此，云ＣＤＮ中的副本放置是一个建立分布式路径与复制的综合问题，与传统ＣＤＮ的副本放置问题有着一定区别．定义从其他站点ｕ复制内容到ｖ的费用为ｄ（ｕ；ｖ）．传统ＣＤＮ使用无向图的边，即ｄ（....

图２α与负载调整次数对应关系Ｆｉｇ．２Ｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎαａｎｄｎｕｍｂｅｒｓｏｆａｄｊｕｓｔｍｅｎｔｓ

用１００个以上的云存储节点进行仿真实验，对本文的结论不会产生本质影响．假定云ＣＤＮ对１００部视频内容提供副本缓存服务，内容文件大小为０～１０Ｇｂ之间的随机值，每个用户请求的内容数量为０～１０个．负载阈值影响着系统的负载状况值η以及出现负载不均后，系统所需要进行的调整次数．合理的阈....

图３α与负载状况值对应关系Ｆｉｇ．３Ｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎαａｎｄｌｏａｄｓｉｔｕａｔｉｏｎ

，内容文件大小为０～１０Ｇｂ之间的随机值，每个用户请求的内容数量为０～１０个．负载阈值影响着系统的负载状况值η以及出现负载不均后，系统所需要进行的调整次数．合理的阈值将保证负载状况值较低同时确保调整次数较少．为了确定动态负载因子α的取值，假定有６００个用户使用云ＣＤＮ．图２、图３....

图４最小二乘法拟合Ｆｉｇ．４Ｔｈｅｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓｆｉｔｔｉｎｇ

５％开始，系统进行负载调整次数变得较为平稳，负载状况值相对较小，因此动态负载因子α可取为２５％，负载阈值可定义为Ｔｈ＝Ｗ′Ｌ＊０．２５．依据节点与用户的分布情况，假定用户与节点之间平均距离为１０，所以将ＱｏＳ阈值Ｑ定为１０，即平均路由距离的上限为１０．表１为仿真实验参数．表１实验....

本文编号：4048412