一种新型BitTorrent-like网络系统动力学模型(英文)

针对BitTorrent-like文件共享系统,提出了一个新型动力学模型.新的动力学模型从微观的角度描述了P2P文件共享系统特性,通过采用新的状态去描述系统节点间的交互演化过程.通过该模型,研究了影响系统的诸多因素,主要通过策略因素的形式来体现,其中包括节点选择策略、文件片选择策略、带宽分配策略和节点阻塞策略.最后,通过实验验证模型的正确性.

基于可伸缩编码的高清IPTV系统

随着移动互联网技术与智能手持设备的发展,IPTV面临多屏融合的需求,可伸缩编码技术可以很好地解决网速和设备分辨率的差异问题.本文设计和实现了一套基于H264/SVC标准的高清实时IPTV系统,通过对视频在时间、空间、质量上进行可伸缩编码,以及TS解封装、AVC解码和TS流传输H264/SVC等模块的实现,通过实时编码,使拥有不同带宽和设备分辨率的用户能并发实时地观看节目.实验证明了系统的有效性和稳定性.

P2P文件共享系统的拓扑度分析及其仿真

在P2P系统的研究中,网络的拓扑特性分析是一个重要的研究方向。本文首先针对一个实际的P2P系统,建立了基于事件驱动的演化模型。然后在模型的基础上,通过分析网络中各种基本事件的发生对网络拓扑度的影响,导出了网络度分布方程,借助生成函数将方程转化为微分方程,并对其进行分析求解,得到了度分布的解析表达式。最后通过仿真说明了模型的有效性以及解的物理意义。

基于FGS的P2P流媒体网络编码及调度

为满足异质网络环境下用户对服务质量的不同需求,利用网络编码在P2P网络流媒体中的性能优势,提出基于FGS的P2P流媒体网络编码及调度方法。通过网络编码分级和节点分级管理,使各个异质节点协作工作,由此实现非结构化P2P网络中的分布式数据调度策略。实验结果表明,该方法可以使系统中各节点的播放连续度维持在1.0左右,尤其是在节点接入带宽、起始播放时延、提供的缓冲区较小的情况下,性能明显优于传统方法。

基于改进EDF的多核处理器混合任务调度算法

为解决多核处理器系统中的实时任务调度问题，尤其是实时任务和非实时任务的混合调度问题，在对最早截止时间优先（EDF）算法进行改进的基础上，提出多核处理器混合任务调度算法——EDF．segment算法。EDF—segment算法可以整理调度混合任务时出现的碎片，并通过对碎片的迁移、合并提高处理器的利用率，从而提高系统处理混合任务的性能。通过EDF．segment算法不但可以解决混合任务的调度问题，还可以避免使用EDF算法时造成的多核处理器利用率下降，在保证实时任务处理延迟的前提下提升多核处理器的利用率。经过理论推导和实验分析证明，EDF—segment算法可以有效地应用于多核处理器系统中。

基于用户行为模型的TVOS资源分配算法

现有的智能电视操作系统(TVOS)资源分配多依赖于操作系统本身对任务的资源分配方案,而系统对任务的调度是尽力而为(best-effort)的,以最大化系统的吞吐量为目的,这种资源调度分配方案在实时或多媒体应用系统存在不能保障应用的服务质量(QoS).为此,在研究TVOS用户行为模型的基础上,量化了用户对应用的偏好,并结合应用QoS模型提出了两种资源分配算法RA_DP和RA_PLSH.实验结果表明,基于动态规划的RA_DP算法能够求出问题的最优解,可作为算法间比较的参考,但算法时间复杂度很高;基于资源定价的局部搜索启发式RA_PLSH算法可在短时间内求出问题的近似最优解,与其他启发式算法相比更适合于智能电视资源的实时分配.

面向流媒体的Hadoop调度策略研究

流媒体数据的分布式处理的研究在流媒体处理领域具有重要的意义,电信网、广播电视网、计算机通信网的不断融合促进了媒体数据的广泛传播,随着数据量的不断增大数据处理的速度变慢,而传统的多处理器并行计算难以满足海量流媒体数据的并发处理需求.使用当前流行的开源分布式处理系统Hadoop对流媒体数据进行分布式计算将大大提高流媒体数据的处理速度,虽然Hadoop常用于大数据企业类业务数据处理,但其对实时数据处理支持较差.因此对Hadoop的调度和负载策略进行研究,通过改进Hadoop的实时调度和负载均衡策略,使其可以满足流媒体处理的实时性、并发性和处理速度的要求.实验结果表明提出的算法和策略使得Hadoop能很好的适应实时流媒体的处理,减少了处理的时间.

一种基于分布式LSH的海量视频快速检索方法

针对大规模视频数据库,提出一种快速的视频相似性检索方法.该方法采用基于内存约束的分布式哈希结构,称为MD-LSH,有效地解决了快速与可扩展性问题.首先从视频序列中提取出特征向量集合,然后使用MD-LSH对高维特征向量建立索引,根据返回的相似帧集合对相关的视频进行相似度计算,最后排序得到相似视频的查询结果.实验表明,该方法对大规模视频的快速检索是非常有效的.

一种中间件数据库集群的负载均衡算法

为满足用户对数据库集群系统高输入高输出应用的需求,设计一种采用中间件技术的数据库集群系统,并针对该系统提出一种基于Markov模型的数据库集群负载均衡算法。该算法在执行节点负载信息采样周期内,利用Markov模型预测集群系统各执行节点的负载信息状态,根据预测的执行节点负载信息对集群系统进行负载均衡。实验结果表明,该算法能够有效提高数据库集群的性能。

一种快速有效的海量视频拷贝检测方法

随着网络上视频拷贝的不断增多,快速有效的视频拷贝检测方法变得越来越重要.针对大规模的视频数据库,提出一种快速有效的视频拷贝检测方法.该方法首先利用视频帧内的频域空间信息与帧间的序列时间信息,将每个视频表示为基于离散余弦变换的时空特征并建立鲁棒的压缩二值SimHash签名;然后对视频数据库中的每个视频的SimHash签名进行置换并排序得到多张签名表;最后通过在多张签名表中高效地查找与查询视频的SimHash签名的汉明距离小于给定阈值的签名,并将其对应的视频作为拷贝视频从而完成视频拷贝检测.针对包含10335个视频,大小为272.48GB的实际数据集的实验表明该方法十分有效.

一种面向数字多媒体内容制作业务的分布式计算中间件

随着数字多媒体内容制作业务的增加,大数据量与运算密集的多任务计算越来越普遍.针对大规模用户在数字多媒体内容制作业务中对整合计算资源的迫切需求,本文设计与实现了一个面向数字多媒体内容制作业务的分布式计算中间件.该中间件自动的管理计算资源与计算任务,可以作为一个标准的组件应用于多种多媒体内容制作业务,通过复用该中间件,可以有效地简化分布式环境下实现多媒体内容制作业务的难度.该中间件已经被应用于一个多媒体内容制作平台,并实现了三个重要业务:集群渲染、特效合成、集群转码,有效地证明了该中间件的有效性.

基于代价感知的云任务处理策略

绿色云计算旨在保证服务质量的前提下,最大限度地降低云服务成本.针对这一问题,提出一种兼顾云数据中心高性能和低成本的策略,通过虚拟机动态迁移等技术进行云任务聚合,关闭空闲的节点以最小化能量消耗,同时考虑虚拟机迁移性能,以此保证任务的服务质量.实验结果表明,代价感知的策略可以减少打开节点的个数,兼顾迁移能耗和迁移延迟,在节能的前提下使服务质量得到保证.

云环境中基于异构资源的资源分配算法

随着"云计算"的出现和快速发展,"云"作为一种新型的资源形式被越来越多的用户所使用。云环境中的资源分配问题成为了云计算中不可忽略的问题。在云资源管理平台中,如何既满足用户的任务需求,又节省云资源成本,是云运营商尽快希望解决的问题之一。实际上云用户对云资源的请求是有差异的,而且用户任务的完成通常由多个异构的云资源来实现。文中作者考虑了异构云资源间的差异,提出了一种基于异构资源的资源分配算法。该算法先从任务的全局角度考虑,将用户提交的云任务划成不同的组合,再根据云资源间的差异,为相应的组合分配相应的资源。实验仿真表明,在异构云环境中,该算法能在满足用户需求的前提下,在节省云资源使用上有较好的表现。