大规模分布式VoD中可扩展的影片缓存配置策略

提出了在VoD系统中减少综合性资源开销的一种灵活的分布式层次化影片缓存(Cache)配置策略。在采用单播传输情况下分析了标志着系统集成、服务器的流支持、存储及网络连接等的综合性资源开销。性能分析结果表明：用该策略构成的系统比传统的方案具有更小的开销，并且可以用较低的代价获得更多影片的服务。     

分布式视频服务器系统中的协同缓存策略

在分布式视频服务器系统中,利用协同缓存(CooperativeCaching)技术,可以达到充分利用系统中各服务器上的空闲内存,以形成一个更大的、逻辑上完整的协同缓存,提升总体的缓存命中率,进而提升整个系统性能的目的。文章就来对这一背景下的协同缓存技术进行研究,分析采用协同缓存的动因,比较几种传统的协同缓存机制,并提出了一种适合于分布式视频服务器系统的协同缓存策略。     

一个基于机群的可扩展的Web缓存服务器

解决分层缓存系统较高层缓存器的瓶颈问题可用扩展性好的机群系统来实现。文章在分析了目前已有的两种典型的机群缓存服务器的基础上,提出了一个新的Web缓存服务器系统。在新系统里引入了摘要缓存机制,使系统形成单一缓存映像,达到快速访问的目的。摘要信息文件的缩短和单一入口点只传输请求不传输响应的机制,减轻了系统里请求分配器的负担,系统可扩展性好。解决缓存系统的热点文件和机群系统的异构性问题的动态负载平衡算法有利于提高系统的吞吐率。     

一种适宜于传输的视频编码方案

可伸缩视频编码方案因其能够适应不同带宽的网络以及不同的终端,近年得到了极大的发展,本文介绍了可伸缩编码方案所用的关键技术-基于运动补偿的时域滤波器(MCTF)、空域可伸缩、SNR域可伸缩,并提出了一种新的码流组织与选取方案.     

网络视频直播缓存系统设计

目前,Intemet上的视频直播主要是以单播(Unicast)的方式传送的,这对于宝贵的网络带宽而言,无疑是巨大的浪费.文章分析了当前网络视频的概况及网络视频直播的特点,遵从实时传输协议(RTP)和实时流协议(RTSP),设计了一个旨在节省网络带宽、提高网络性能的网络视频直播缓存系统.该直播缓存系统监听并接受客户请求,对于已经存在的媒体流,不再与源服务器交互,而是利用缓存的内容直接为其提供服务,从而节省了网络带宽,同时也减轻了源服务器的负担.     

基于细粒度标签的在线视频广告投放机制研究

随着互联网的发展,对精彩视频点进行标注、评论和分享成为趋势.这类群体智慧信息的有效利用将有助于提升视频广告的投放效果.首先将用户提供的细粒度视频标签收集起来,通过视频时间轴加权计算生成视频热点,进而利用视频热点描述信息基于分类匹配的思想来选取广告,最后找出视频热点内用户对视频关注度下降幅度最大的时间点投放广告.实验证明,在数量为百万级的视频集合中,该方法选取的广告与视频的相关性达到85%左右.用户在广告播放过程中关闭广告的概率小于10%.与目前广泛应用的广告投放方式相比,广告的平均播放时间能提升21.5%,广告点击率能从0.65%提高至0.73%.     

一种可伸缩性视频加密方案

随着网络的不断普及和发展,数字视频在网络中有了越来越多的应用,随之也提出了视频安全性问题,通过视频加密可以很好地解决此问题.为了满足网络对视频加密的要求,设计了一种可伸缩性视频加密的方案.考虑到小波的多尺度性,建立了一个基于小波变换的视频压缩平台,在此平台上进行了仿真加密实验,即在压缩的过程中从小波系数置乱、系数随机翻牌、运动矢量置乱等方面进行加密,并与其他算法进行了比较实验.实验结果表明,该方案具有加密效果好,密钥量较低,安全性好等优点,同时对压缩比和压缩效率有较好的保持,是一种高效的视频加密方案。     

用于可分级视频编码的MCTF方法

提出用于可分级视频编码的3带小波提升与运动模型自适应结合的方法,将3带小波的提升步与运动补偿自适应相结合来实现时间域的小波变换,扩展了经典的运动补偿时域滤波,实现了时间分级的灵活性,同时又可以根据实际的视频序列选择适当的运动模型,从而达到更好的编码效果。仿真结果验证了该方法的有效性和性能的优越性。     

Multimedia Caching Strategies for Heterogeneous Application and Server Environments

In a multimedia system, storage and bandwidth are critical resources since any presentation requires a large volume of data to be delivered in real-time. Caching of multimedia documents in local storage can alleviate large retrieval bandwidth requirements. An important requirement for a multimedia caching policy is to guarantee continuous delivery even when a stream is served from cache. It should also cope with dynamic changes in workload and heterogeneity arising from large and small multimedia files. The proposed Generalized Interval Caching (GIC) policy, that caches intervals between successive streams of a large file as well as entire small files, satisfies all the above criteria. A caching policy needs to cope with additional challenges in a large scale distributed multimedia environment consisting of many heterogeneous servers. The issues include a) routing of requests to ensure good cache hits in each server, and b) balancing of loads across servers. For routing of requests, we introduce the notion of an asset group and propose an affinity routing policy based on this concept. Finally, we adapt the GIC policy for load balancing across servers.     

基于代理缓存的视频传输综述

通过高速网络传输视频已被广泛关注,但视频的存储量较大,为防止网络拥塞,应采取一系列有效的策略来解决视频传输问题。文章介绍了基于代理缓存技术的视频传输策略：代理前缀缓存、基于段的代理缓存、视频切分技术和中介等。从不同侧面解决视频传输过程中的拥塞问题,以保证良好的视频传输。     

Frame Selection for Dynamic Caching Adjustment in Video Proxy Servers

By caching video data, a video proxy server close to the clients can be used to assist video delivery and alleviate the load of video servers. We assume a video can be partially cached and a certain number of video frames are stored in the proxy server. In our setting, the proxy server is allowed to cache the passing data from the video server. A video provides several options (levels) in terms of bandwidth requirement over the server-proxy path. For each video, the proxy server decides to cache a smaller amount of data at a lower level or to accumulate more data to reach a higher level. The proxy server can dynamically adjust the cached video data by choosing an appropriate level based on the network condition or the popularity of the video. We propose a frame selection scheme, Dynamic Chunk Algorithm, to determine which frames are to be cached in the proxy server for the dynamic caching adjustment scenario. The algorithm guarantees the rate constraint over the server-proxy path to be satisfied for each level. This approach also maintains the set of cached frames at a higher level as a superset of the cached frames at a lower level. Hence, it enforces the proxy server to simply cache more data without dropping frames when it intends to reduce network bandwidth consumption for a video and vice versa.     

一种面向SVC的码率控制算法

H.264/AVC可伸缩性扩展视频编码系统(JSVM)提供了一种可伸缩视频编码(SVC)的解决方案,然而它本身并没有提供一种有效的码率控制算法.文中基于JSVM的分层预测结构,提出了一种全新的码率控制算法.首先在码率分配方面,考虑到分层B帧预测(或运动补偿时间域滤波(MCTF))结构,给出一种分层的码率分配方案;然后,针对不同类型和不同时间分解层各自的统计特性,分别为它们设计了不同的率失真(R-D)模型.实验结果表明,文中算法能够有效地控制码率,使得目标码率跟实际产生码率之间的偏差最大不超过2%;同时文中算法较大地提高了解码图像的质量,使得峰值信噪比(PSNR)在低码率端可提高1dB;另外,JSVM是通过不断调整量化参数(QP)使得实际产生的码率逐次逼近目标码率,较之这种尝试型的码率控制算法,文中基于模型的码率控制是在一次编码中产生最终的目标码率,从而大大降低了计算复杂度.     

可伸缩视频编码的自适应QP级联算法

针对可伸缩视频编码标准中采用的分级B帧预测结构,提出一种图像级的内容自适应量化参数(QP)级联算法。在该算法中,任意一帧图像的最终QP值由分级预测的结构及该图像内所有宏块的运动预测模式决定。实验结果证明,与目前SVC标准采用的技术相比,该算法最多可以提升0.363 dB的编码性能。     

细粒度扩展视频均等质量流化算法

细粒度扩展(fine-granularity-scalability,简称FGS)编码具有很强的灵活性和较好的视频流化性能,故已被MPEG-4和H.26L等标准所采用.FGS编码的一个突出特点是可以随意裁减以适应网络带宽的变化.但是,简单的裁减方法容易造成连续图像质量抖动过大,而用户通常希望流化视频的图像质量尽可能地平滑.在相关研究的基础上,针对非实时流化应用,分别讨论了在无损和有损条件下进行FGS编码均等质量流化的算法.该算法基于FGS的分段线性率失真模型和滑动窗口,在无损条件下,使用二分法,在当前窗口中的所有帧之间进行速率分配,以实现均等质量流化;在有损条件下,通过自适应的启发式算法,并结合前向纠错(forward error correction,简称FEC)技术来达到同样的目的.实验结果表明:在两种情况下,该算法均可以获得较好的流化效果,使流化视频的图像质量更加平滑.     

Metafile-Based Scalable Caching and Dynamic Replacing Algorithms for Multiple Videos Over Quality-of-Service Networks

This paper presents metafile-based scalable caching and dynamic replacing algorithms for multiple videos over quality-of-service networks. A metafile for each video includes the cached-frame sequence, which is made by scalable caching algorithm minimizing client's buffer size and channel bandwidth under the general video traffic condition. Based on the metafiles, we propose a caching algorithm for multiple videos to effectively reduce both the buffer size and the required bandwidth and replacing algorithm to dynamically update the cached frames when user access pattern changes. Finally, experimental results are provided to compare the proposed algorithms with various existing caching and replacing algorithms.     

Kubernetes异构资源细粒度调度策略的设计与实现

在异构资源环境中高效利用计算资源是提升任务效率和集群利用率的关键。Kuberentes作为容器编排领域的首选方案,在异构资源调度场景下调度器缺少GPU细粒度信息无法满足用户自定义需求,并且CPU/GPU节点混合部署下调度器无法感知异构资源从而导致资源竞争。综合考虑异构资源在节点上的分布及其硬件状态,提出一种基于Kubernetes的CPU/GPU异构资源细粒度调度策略。利用设备插件机制收集每个节点上GPU的详细信息,并将GPU资源指标提交给调度算法。在原有CPU和内存过滤算法的基础上,增加自定义GPU信息的过滤,从而筛选出符合用户细粒度需求的节点。针对CPU/GPU节点混合部署的情况,改进调度器的打分算法,动态感知应用类型,对CPU和GPU应用分别采用负载均衡算法和最小最合适算法,保证异构资源调度策略对不同类型应用的正确调度,并且在CPU资源不足的情况下充分利用GPU节点的碎片资源。通过对GPU细粒度调度和CPU/GPU节点混合部署情况下的调度效果进行实验验证,结果表明该策略能够有效进行GPU调度并且避免资源竞争。     

异构大数据网络的多维关联细粒度数据挖掘算法

为了解决具有密度高、关联复杂的异构大数据网络的数据挖掘效率低下问题,基于多维关联架构,结合细粒度控制提出了数据挖掘算法.首先,在异构大数据网络存储与转发、处理的数据个性特征和差异化的基础上,给出了异构大数据网络数据定义和多维关联模型.接着,基于大数据网络多维关联初始化进程,通过大数据单位重构、维度置换、细粒度化和粒度均衡等,提出了多维关联细粒度数据挖掘算法.最后,通过与粗粒度算法、线性化结构数据挖掘算法对比了在不同网络规模和数据规模下的执行效率.实验结果表明,所提算法具有更佳的执行效率.     

Efficient and Scalable Consistency Maintenance for Heterogeneous Peer-to-Peer Systems

Consistency maintenance mechanism is necessary for the emerging Peer-to-Peer applications due to their frequent data updates. Centralized approaches suffer single point of failure, while previous decentralized approaches incur too many duplicate update messages because of locality-ignorant structures. To address this issue, we propose a scalable and efficient consistency maintenance scheme for heterogeneous P2P systems. Our scheme takes the heterogeneity nature into account and forms the replica nodes of a key into a locality-aware hierarchical structure, in which the upper layer is DHT-based and consists of powerful and stable replica nodes, while a replica node at the lower layer attaches to a physically close upper layer node. A d-ary update message propagation tree (UMPT) is dynamically built upon the upper layer for propagating the updated contents. As a result, the tree structure does not need to be maintained all the time, sav-ing a lot of cost. Through theoretical analyses and comprehensive simulations, we examine the efficiency and scalability of this design. The results show that, compared with previous designs, especially locality-ignorant ones, our approach is able to reduce the cost by about 25-67 percent.     

多线性子空间可伸缩视频编码方法

针对DCT方法用单一变换核处理所有图像块而忽略图像信号的复杂统计分布的问题,通过论证视频中的图像数据和运动预测残差存在的多线性子空间分布特性,提出一种可伸缩性视频编码方法.该方法用广义主成分分析(GPCA)取代传统视频编码中所采用的DCT来对I帧和预测残差图像编码,通过对编码结果进行适当排序,使得码流可以在任意点被截断,实现精细粒度的质量可伸缩性;并借助多线性子空间的分割,实现依据人类视觉注意特性的差错保护及更好的错误隐藏.对文中方法和基于DCT的可伸缩性编码效果进行比较的结果表明,在同等压缩比的情况下,采用该方法普遍可获得比DCT更好的图像质量.