数据流处理中确定性QoS的保证方法

与以往尽最大努力的查询服务提供方式不同,讨论了数据流处理中确定性QoS的保证问题以网络演算为理论基础,提出了一种数据流处理中的QoS建模和QoS保证方法.系统运行前验证所有查询在满足各自的QoS前提下的可调度性.在运行时为通过QoS可调度性验证的每个查询分配代表其QoS需求的服务曲线,从而保证各查询期望的QoS.为了提高查询处理效率,还讨论了保证QoS的批调度和查询共享.实验结果表明,该QoS保证方法能够有效地为数据流上的连续查询提供确定性的QoS保证.

基于QoS控制的连续媒体服务任务调度

连续媒体服务如视频、音频等是一类新的实时应用，要求在一统一的操作系统框架内支持强、弱实时应用（任务），而传统的操作系统（如ＵＮＩＸ或者ＷｉｎｄｏｗｓＮＴ）中的调度策略不能很好的支持该类应用．文中提出了一种新的ＱｏＳ描述方法，并在此基础上提出支持连续媒体流的、基于ＱｏＳ的启发式任务调度算法，该算法综合考虑了多媒体任务的成功率和连续失败数，在资源有限的前提下，尽量保证所有媒体流的服务质量．文中通过模拟、比较对该算法进行了评价．

一种支持QoS的连续媒体CPU调度方法

由于连续媒体流具有突发性的特点，保证连续媒体应用的服务质量（ＱｏＳ）往往使得资源利用率非常低．为解决此问题，文中针对连续媒体的特性提出了一种新的任务模型——周期推延任务模型、及基于此模型的连续媒体ＣＰＵ 调度方法。

基于VBR多媒体流资源管理的研究

在分布式多媒体系统中 ,连续媒体流采用压缩方式传输 ,以减小最昂贵资源网络带宽的使用 .但是压缩媒体流是变化位速率流 (VBR) ,在网络传输中产生突发情况 ,给网络资源管理带来了挑战 .本文在基于未压缩媒体流节资源管理方案基础上 ,提出 VBR节概念 ,把变化尺寸的突发的媒体帧拆分成网络发送包 ,采用周期性调度 ,平滑突发帧的传输 ,给出了 VBR节在保证流 Qo S基础上 ,CPU周期、带宽和缓冲区资源的分配公式 ,显示出通过调整调度包数量和适当增加缓冲区空间 ,可明显地节省网络带宽 。

流媒体连续性与实时性的有效平衡机制

播放的连续性和实时性是交互式流媒体应用的重要QoS需求,需要在连续性和实时性之间取得一个平衡,为此,本文提出一种有效的平衡算法PBB。算法PBB是一种基于缓存动态可调的机制,为每个接收主机引入一个大小可调的缓存,通过缓存的引入来达到减小延迟抖动的目的;另外,为了避免产生不可接受的端到端延迟,由一个指定的控制器根据当前的网络形势来动态调整缓存大小,并通过模拟实验将PBB算法与经典算法比较,结果表明PBB算法可以在流媒体播放的连续性和实时性之间获得较好的平衡。

P2P流媒体服务方案及其关键技术研究

根据近年来P2P流媒体服务方案的研究成果,归纳并总结P2P流媒体的关键技术,包括覆盖网络构建技术、数据调度技术以及各种优化技术。由此可知,P2P流媒体是一种性价比高、扩展性好的流媒体服务体系,并指出P2P流媒体可进一步的研究方向为P2P流媒体的应用与测量、理论分析与建模、体系架构以及与视频编码、移动网络技术的结合等。

实时连续多媒体任务模型及调度算法

传统周期任务模型过于简单,不能适应实时多媒体流任务的多种形式,以用户为中心的连续媒体的调度算法由于未能从全局上考虑任务的服务质量QoS(QualityofService)需求,因而调度效率较低.提出一种改进的以多媒体对象为中心周期任务模型,该任务模型概括了目前多媒体任务的基本表现形式.基于该任务模型,提出了一种以连续多媒体流的整个质量表现过程为中心的任务表现路径模型TPP(TaskPresentationPath) .在全面考虑表现路径中媒体流对象的全局死线、局部死线和任务连续失效率的基础上,给出了连续多媒体流的比例资源分配调度算法PST PP(ProportionalSharebasedonTaskPresentationPath) .实验结果表明了所提出的周期任务模型的合理性,调度算法能提供比传统分时策略以及EDF算法更好的QoS保证.

一种面向多目标的数据流操作符调度算法

针对Aurora数据流管理系统中最小代价(MC)和最小延迟(ML)操作符调度算法的不足,提出一种新的综合算法(MCL),运用运筹学多目标思想,通过调整策略转折时机使总体执行代价和平均元组通过延迟达到综合最优,具有更好的服务质量,尤其在后续处理速度慢时,控制两项指标可以节省资源配合后续处理,进而提高整体性能.通过仿真新算法的有效性得到证明.

利用批处理文件传输提高流媒体服务器资源利用率的方法

设计了一种双模式流媒体服务器(DM-MS)，利用同一个服务平台，为用户提供在线播放和文件传输+离线播放两种服务模式。在线播放模式为每个用户请求提供独立的服务连接。文件传输+离线播放模式合并同一媒体文件的多个用户访问请求，通过一次传输为多个用户提供服务，提高服务的并发程度，降低服务的资源消耗。文章提出了DM-MS的框架模型，并为实时播放模式和文件传输+离线播放模式设计不同的资源调度算法。

一种多区域多目标优化的应急广播流媒体直播算法

针对当前应急广播采用短信转发、话筒语音等直播方式存在操作灵敏度差、使用不便、延迟长等问题,建立手机与广播终端之间的流媒体直播优化模型,提出一种多区域多目标优化的应急广播流媒体直播算法。该算法采用数据分片在节点的缓存时间进行等间隔划分,利用人员级别与等待时间为权重作为马尔可夫链转移概率参数,竞争下一时刻分发任务窗口,确定终端执行广播顺序。经过数据仿真测试验证了该算法在最优情况下,响应时间控制在10 s内,播放延迟时间是其它算法的1/4,在带宽大于20 M情况下,可保证500多个直播终端稳定广播,能满足应急广播的需求。

P2P流媒体系统中数据请求任务转移算法研究

数据请求任务调度是P2P流媒体系统设计时需要考虑的重要问题之一。针对网状拓扑结构中每个节点接收到的请求分布不均问题,提出一种基于带宽和链路延迟的数据请求任务转移算法。实验结果表明,相比于未采用数据请求任务转移的算法,所提算法提高了平均播放质量和上行带宽利用率,从而改善了系统的性能。

基于综合因素的P2P流媒体数据调度算法

为了提高P2P流媒体数据传输的效率,提出一种基于综合因素的P2P流媒体数据调度算法,该算法综合考虑数据块的提供者数量和紧急程度定义数据块优先级,并对与提供者之间的网络带宽进行有效估计,根据优先级和带宽调度P2P数据请求的次序和方向。仿真结果表明,该调度算法在节点吞吐量和系统连续性指标以及启动延迟方面比传统的P2P流媒体调度算法有明显提高。

能耗优化的流媒体传输任务调度研究

随着信息技术和网络技术的迅速发展,三网融合使得智能电视系统迅速发展,随着云计算技术的出现,基于云计算构架的流媒体平台成为智能电视主流发展方向。智能电视系统提供的视频点播业务迅猛增长,其相应的流媒体传输任务无论在性能上,还是能耗上都成为需要解决的问题。针对智能电视系统中视频点播业务的流媒体传输任务调度问题,提出了一种能耗优化的流媒体传输任务调度算法。该算法根据预测任务时间长度区分不同类型的任务并分别分配到各自类型的节点执行,将碎片化的任务集中调度,让尽可能少的服务器以较高负载状态执行任务从而达到整体能耗减少的目的。相关实验结果表明,该算法可以在不影响服务质量的前提下对能耗实现一定程度的优化。