分布存储VOD系统的负载均衡设计及其仿真

为了满足日益增长的VOD用户数量,设计了一种多服务器组成的分布式VOD系统,系统中服务器的负载均衡问题成为亟待解决的问题.为了解决负载均衡问题.从用户行为分析入手,建立了用户行为的数学模型.根据用户的节目选择分布以及点播时长分布,制定了媒体文件按时间分块并分布存储在多服务器上的策略,并根据热度信息的变化,每隔一段时间对各服务器上存储的内容进行重发布,以此达到各服务器的负载均衡.实现了仿真系统,并设计出用户行为仿真程序进行用户点播行为仿真.仿真实验结果显示,使用该重发布策略后,各服务器达到很好的负载均衡,说明策略是有效的.     

基于并行遗传算法的分布式VOD系统负载均衡研究

在大型VOD(Video On Demand)系统中,服务器需要响应来自用户的大量并发请求,不仅视频服务器成为系统的瓶颈,负责负载均衡的应用服务器也日益成为系统的瓶颈.基于分布式VOD系统的结构,采用并行遗传算法对大型分布式VOD系统的负载均衡进行了研究,提出并实现了一种基于并行遗传算法的分布式VOD系统负载均衡调度算法.实验结果表明,与不采用负载均衡和采用串行遗传算法的负载均衡调度算法相比,该算法能够显著提高VOD系统的处理性能和响应能力.     

基于统计学模型的VOD负载均衡设计

现有的负载均衡算法大都基于Web服务,并不适用于视频点播(VOD)。而基于VOD的负载均衡算法没有考虑用户操作以及一个节目不同片段的访问概率差异等因素对系统负载的影响。因此,设计一种基于统计学模型的负载均衡设计方法,从用户的随机性操作出发,统计分析其规律,根据不同节目不同片段的不同点播率对片源进行分块备份存储。通过仿真实验证实了算法较其他算法的优越性,提高了各节点服务器资源利用率,达到了负载均衡的目的。     

视频监控系统中的VOD负载均衡改进算法

在传统轻负载优先调度负载均衡算法中,存在用户点播响应时延长且负载均衡度不高的问题。为解决上速问题,提出一种静态负载调度和动态负载迁移相结合的负载均衡算法。静态调度算法采用基于视频点播(VOD)相似度的轻负载优先算法,将相似的点播请求调度至相同的视频点播上,提高VOD的缓存命中率,以缩短点播响应时延。动态负载迁移算法采用基于缓存考虑的REM负载迁移算法,将负载由高载VOD迁移到低载VOD上,以提高负载均衡程度。实验结果表明,在典型城域视频监控系统500路点播规模下,提出的负载均衡算法与传统轻负载优先算法相比,能够缩短17.5%的点播延迟时间,降低53.4%的集群负载方差,提高了系统的负载均衡度。     

校园网格中VOD系统动态负载均衡算法研究

校园网格中的视频点播系统表现形式的直观性,自主性一直受到校园内师生的广泛关注,但视频服务器节点响应能力低下,视频点播中的缓冲和延迟而导致点播不能适应实时、连续稳定的视频流。通过分析视频点播系统面临的诸多问题,根据校园网格的特点和影响负载均衡的因素,对基于校园网格的负载均衡技术进行了分析,提出一种动态负载均衡算法,实现校园网络中视频资源的共享、均衡校园视频资源的负载。测试表明该算法可行、有效。     

基于MPLS流量工程的负载均衡策略

本文讨论了当前网络所面临的负载不均衡问题和传统的基于IP目的地址的逐跳式路由算法在解决不均衡问题的局限性,并提出了解决此问题的一种可行方案：基于流量工程的负载均衡策略,通过对经过关键链路的路径调整,从而达到负载均衡的目的。     

视频点播系统的负载均衡策略设计

随着视频技术的广泛应用,人们对视频质量的要求越来越高,使点播系统中的视频服务负荷也日益严重。在分析视频点播系统特点的基础上,提出一个负载均衡策略,利用热点分布、FCFS队列等方法,提高系统负荷能力,有较好的实用性。     

流媒体点播系统负载均衡的研究

通过对P2P网络中负载均衡技术的研究,给出基于应用服务器的负载均衡模型.结合各个服务器节点的服务状态、服务性能权值和节点当前服务的用户数,设计一种基于应用服务器的动态负载均衡调度策略,应用于视频点播系统中.     

基于集群的VOD系统视频服务器的负载均衡算法改进

文章针对VOD视频服务中不同的点播方式和视频文件存储调度的特点等问题,改进了三种负载均衡算法-加权最少连接算法、视频服务节点负载排名算法以及视濒文件播放信息算法。     

视频点播系统的负载均衡技术

近年来,随着音视频处理、网络技术的发展,视频点播(VOD)发展迅猛,已经逐渐融入人们的数字娱乐生活中.但不论是广电的CABLE点播,还是以太网的IP点播,都面临着当点播客户端达到一定数量后,服务器的点播响应处理能力受限,成为整个系统瓶颈的问题.建立点播服务器集群,集群内服务器相互监控负载状态的策略,将有效解决这一问题.     

基于禁忌搜索的流式计算平台负载均衡策略

针对大数据流式计算平台原生的调度机制存在计算负载分配不均衡、资源利用率低的问题,提出异构环境下基于禁忌搜索算法的负载均衡策略,并将其应用于Apache Flink平台。首先,通过构建作业拓扑模型将流式计算作业的拓扑结构抽象为有向无环图（directed acyclic graph,DAG）,并将每个任务槽（task slot）抽象为节点,为计算节点的性能评估奠定基础;其次,通过建立性能评估模型将有向无环图中带性能权值的节点导入性能评估模型,进行归一化处理得到节点性能的优劣;再将评估参数传入禁忌调度算法（tabu search for schedule,TBS）进行作业路径优化,从而得出最优作业路径;最后,使用Flink平台提供的CustomPatitionerWrapper接口将数据分配到最优作业路径包含的节点中,完成计算负载的均衡分配,从而提升Flink平台的整体性能。实验结果表明：通过禁忌调度算法优化后的负载均衡策略与原生的Flink平台相比,平均计算延迟降低了10~20 ms,资源利用率显著提高,平均吞吐量提升约15%,有效证明了负载均衡策略的有效性和优化效果。     

Load balancing for video streaming services in hierarchical wireless networks

Wireless networks have focused on voice call services or wireless Internet access services. These days, the application service domain of wireless networks is rapidly expanding, and a wide variety of new services is emerging. Video streaming service is one of the most promising examples, evidenced by 3GPP’s MBMS (Multimedia Broadcast Multicast Service) and IMS (IP Multimedia Subsystem). In this paper, we consider the provision of video streaming services in hierarchical wireless networks with multiple layers of cells. We particularly focus on optimal load balancing among the cells, aiming at the minimization of frame drop ratio for given video streaming sessions. From this objective function, we derive the optimal load balancing condition. Load balancing is essentially the issue of which users are assigned to which cell, i.e., the user assignment problem. In our user assignment algorithm, we compute thresholds to divide users into groups according to the user characteristics, and map the user groups to proper cells. The optimal load balancing condition can be reached by adaptively adjusting the threshold at run time. This process does not require prior knowledge about the system status, such as the system capacity or user traffic requests, which warrants the practicality of the proposed scheme. Via simulations, we demonstrate that the proposed scheme achieves optimal load balancing in various realistic environments.     

基于DVB和IP双结构传输模式流媒体视频点播系统的设计与实现

针对互联网流媒体视频点播传输带宽问题,对数字广播协议原理和多协议封装技术做了简单介绍,提出了一种基于IPOVERDVB传输模式互联网-广播网双结构流媒体视频点播系统的设计方案,并给出了一种Web网页视频点播应用具体实现方法;该系统综合了互联网和广播网的网络特性,具有双向交互、稳定可靠,不受用户规模限制等诸多优点。     

并行入侵检测系统的预测负载均衡方法

数据流的高速化使得网络入侵检测系统(network intrusion detection system,NIDS)往往会出现严重的漏报率,并且面对某连接上突发流量的情况,基于连接的负载均衡很难做出较好的应对措施,针对该问题,提出了一种基于包预测的并行入侵检测的负载均衡方案。该方案通过观察每个探测器上数据包的进出情况,由包预测负载均衡算法预测下一个时刻各探测器上的负载情况,避免了将新连接加入到流量突发探测器的可能,提高了负载均衡的效率。仿真实验结果表明了该方案的可行性及有效性,它能有效的均衡负载,减少系统的丢包率。     

基于负载权值的负载均衡算法

为解决服务器集群负载分配不均的问题,综合考虑节点负载和节点性能信息,提出了基于负载权值的动态反馈负载均衡算法。利用负载权值选择分配负载的节点集合,保证性能高的节点分配到较多的负载;引入负载差值计算节点分配负载的概率,使得负载的分布更加均匀;通过负载增量及负载修正保持系统的稳定性。使用OPNET仿真软件进行测试,结果表明该算法能有效提高负载均衡效率,有较好的负载均衡效果。     

Load balancing strategies for a parallel ray-tracing system based on constant subdivision

Static and dynamic load balancing strategies for a multiprocessor system for a ray tracing algorithm based on constant subdivision are presented. An object space is divided into regular cubes (subspaces), whose boundary planes are perpendicular to the coordinate axes, and these are allocated to the processors in the system. Here, load balancing among the processors is the most important problem. Firstly, in a category of static load balancing, strategies for mapping the subspaces into the processors are evaluated by simulation. Moreover, we propose a hierarchical multiprocessor system in order to realize dynamic load balancing with the static one. Its architecture can overcome the limitation of the static load balancing in a large scale multiprocessor system.     

流媒体点播学习系统自适应性研究

针对为流媒体学习系统提供个性化点播服务的问题,通过研究学习系统自适应性实施的相关文献,给出一个基于朴素贝叶斯分类的自适应流媒体点播系统的实现模型。为了提高分类诊断性能,适合流媒体学习特性,重点讨论为不同知识点类型赋予不同权重的基于概率加权的贝叶斯分类算法和加入时序的贝叶斯分类算法。实验结果表明,算法设计合理、科学。