基于协同缓存管理策略的流媒体发布系统设计与实现

发布时间：2023-05-28 12:39

　　随着人们生活水平的不断提高,互联网已经成为生活中不可或缺的一部分。互联网基础设施和视频编解码技术的逐渐完善,使得流媒体技术快速发展,音视频流在互联网流量中占据了较大的比重,流媒体技术已广泛应用于各行各业。在国内,许多互联网公司开始提供流媒体点播和直播服务。但是大量在线视频流的出现,也使得互联网承受着越来越大的压力,同时用户对视频网站的性能、响应时间和用户体验质量的要求也越来越高。因此如何正确地优化流媒体缓存策略来提高用户体验质量和降低服务器与骨干网的压力变得尤为重要,视频流行度的评估为缓存服务器决策提供依据,实时数据驱动能够对缓存策略进行优化和完善。所以本文总结了流媒体缓存面临的问题,研究流行度预测、协同缓存策略与数据驱动的E2优化框架,主要的工作如下:(1)简述了流媒体的相关理论,以及流媒体发布系统所涉及的相关技术。重点研究和介绍了Apple公司的HTTP Live Streaming(HLS)系统,包括内容准备、内容分发和客户端的实现原理与方法;(2)对当前流媒体发布系统中的缓存管理技术进行研究。对单节点服务器缓存管理,研究与测试了基于历史访问记录指数加权的流行度预测算法(HIPP...

【文章页数】：82 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 论文研究内容
    1.4 论文结构
第二章 相关技术介绍
    2.1 流媒体技术
        2.1.1 实时流式传输
        2.1.2 顺序流式传输
    2.2 流行度评估
    2.3 协同缓存管理策略
    2.4 基于E2的优化框架
    2.5 HLS服务器技术
        2.5.1 内容准备
        2.5.2 内容分发
        2.5.3 客户端
    2.6 本章小结
第三章 流行度评估与协同缓存管理策略研究
    3.1 用户行为特征与流行度评估
        3.1.1 用户访问行为的局部性特征
        3.1.2 用户访问行为的时变性特征
        3.1.3 视频流行度评估
    3.2 缓存需求分析
    3.3 协同缓存策略
        3.3.1 用户请求流程
        3.3.2 协同缓存工作流程
    3.4 仿真实验
    3.5 本章小结
第四章 基于E2的优化框架研究
    4.1 E2框架应用背景
        4.1.1 预测方法的局限性
        4.1.2 应用案例
    4.2 E2框架算法描述
        4.2.1 框架概述
        4.2.2 请求分组逻辑
        4.2.3 每组E2逻辑
    4.3 E2框架架构
        4.3.1 通过前端进行每组控制
        4.3.2 更新后端中的请求组
    4.4 仿真实验
    4.5 本章小结
第五章 基于协同缓存管理策略的流媒体发布系统的实现
    5.1 HLS流媒体服务器的实现
        5.1.1 Nginx安装与配置
        5.1.2 FFmpeg工具与视频切片
        5.1.3 用户网页实现
    5.2 流行度评估模块
    5.3 缓存分配与协同缓存策略
    5.4 E2框架模块
    5.5 系统测试
        5.5.1 用户请求与数据采集
        5.5.2 用户请求处理
    5.6 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 论文总结
    6.2 工作展望
致谢
参考文献
附录 I 攻读硕士学位期间获得的研究成果
附录 II 图版
附录 III 表版



本文编号：3824605