PP在流媒体中的应用.docx

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1、P2P在流媒体中的应用摘要:随着现代网络技术的不断发展,流媒体服务得到了广泛的应用,目前主要有两种方式可以实现提供流媒体音视频的服务,即客户端/服务器模式和对等网络模式。其中对等网络作为一种传输技术,使得大范围的音视频在线直播和点播成为可能,成为当前大规模并发流媒体服务的主要技术。虽然对等网络技术推进了流媒体服务的应用,但是仍然存在着许多问题和挑战,限制了流媒体服务性能的提高。本文介绍了P2P模式的流媒体服务技术,它采用智能节点弹性重叠网络流媒体分发模型来合理利用服务器性能和服务端的网络资源,以及用户计算机的空闲能力和用户端的空闲带宽,突破了现有流媒体系统面临的障碍,同时使得流媒体系统以更低的

2、成本提供更高质量和更大容量的流媒体服务。最后对引入P2P技术的升级版P4P,保证了流媒体的高速通信,让现有的网络变得越来越畅通。 关键词:对等网络;流媒体;P4P;用户端;服务器The Application of P2P in Streaming MediaAbstract: With the development of network technologies, streaming services have been widely applied. Nowadays there are two basic and effective methods to implement this

3、application: Client/Server (C/S) and Peer-Peer (P2P). As one kind of transmission technology, P2P makes streaming services on a large scale possible and becomes the popular streaming technology. However, there exist some problems and challenges for P2P streaming framework to impact the development o

4、f streaming.In this paper, we introduce the P2P mode of streaming media services technology, it adopts the intelligent node flexibility overlap network to rationally use the server-side performance and service network resources, as well as the users computer and the spare capacity of idle client ban

5、dwidth, breakthroughs the obstacles in the existing streaming media systems,at the same time allows streaming media systems to lower the cost of providing higher quality and greater capacity of the streaming media service. Finally, we introduce an upgraded version P4P of P2P technology, to ensure a

6、high-speed communications in streaming media and make sure the existing network is becoming clear better and better.Keywords: peer-to-peer, streaming system, P4P, client, server1 概述基于单播C/S 结构的媒体服务器容易成为系统瓶颈,其扩展性不高,不适合流媒体大规模数据的分发。相应的IP 组播1技术存在固有限制难以部署、CDN2分发网络成本过高、只是将瓶颈转移而非消除等问题。因此,P2P 流媒体技术成为研究热点。P2P

7、 网络是一个动态构建的自主网,节点会随时加入或离开网络,节点间的处理能力、存储能力和带宽存在异构性。且流媒体本身具有其独特性质,如数据存储量大、传输持续时间长、带宽占用高以及高QoS 要求等。可见,在P2P 流媒体技术中,需要解决如何充分利用节点资源并减少节点启动延时,保证播放的连续性并有利于系统的扩展性、稳定性等问题。文献3提出单树结构的P2P 流媒体服务体系,采用单发送者方式进行媒体分发。文献4与文献5都提出了构造多棵组播树 (multicast tree)来传输流媒体文件,但系统只适用于小规模网络。文献6提出建立多个分发树来传输流媒体文件,类似于Napster,搜索效率比较高,但存在单点

8、失效问题。引起以上问题的原因是多方面的:首先,P2P技术自身发展就有很多问题(如安全、版权、隐私保护、网络带宽吞噬)需要解决,随着P2P技术的其他方面应用日趋广泛,在提高系统效率的同时,势必将这些问题引入其他系统;更重要的是,P2P技术在给Internet 用户带来方便的同时,也给网络运营商和内容提供商带来了棘手的问题。各类P2P应用的日渐增多,加剧了网络性能的恶化,降低了其他合法用户的服务质量。另外,P2P网络流通的内容缺乏有效的管理,大量的影音、文件被非法传播,给内容提供商带来了巨大的经济损失。因此,如何提出一个安全、可控、可管理、可运营的P2P应用模型,为Internet 用户、网络运营

9、商和内容提供商三方提供共赢的解决方案,是P2P技术长期发展要解决的头等大事。2 P2P智能节点弹性重叠网络模型本文采用基于移动CDN与P2P网络融合方案的智能节点弹性重叠网络流媒体传输模型如 图1所示。系统总体上分为3层:用户层,管理层,控制层。为实现系统规模可扩展的目的,系统采取按域划分的思想,根据地域、机构、用户规模等准则在不同地域设置管理域主节点,通过各管理域主节点管理本域内的各终端(Peer),各域主节点之间交换管理信息,使系统内各Peer节点按一致策略在系统内最优的路线上进行通信,提高系统的通信效率,监测并对网络中出现的各类异常作出反应;控制层根据用户终端的节点属性、用户属性等信息配

10、置用户到相应的管理域,并监控管理域内各节点,用户Peer端所实现的各项业务则在管理域的控制下完成。图1 基于移动CDN与P2P的智能弹性重叠网络 3 P2P流媒体的数据传输策略一个好的数据调度算法可以有效节约网络资源。目前,典型数据调度算法有2 种模式:推模式和拉模式。在推模式中,节点收到数据后不考虑其他节点的动态行为而直接转发。在拉模式中,数据的调度先由邻居节点请求驱动,然后节点根据一定算法响应用户请求。P2P 是一种动态异构网络,它需要更智能的调度算法。在已有P2P 流媒体服务体系中,较常用的媒体传输策略为补丁流算法和DONet 中基于数据驱动的拉模式调度。3.1 补丁流调度算法补丁流调度

11、算法系统中的节目流一般分为2 类:(1)包含完整节目信息的数据流,称为Regular 流;(2)只包含节目开始部分很短的一个片断,称为Patching 流。图2 显示了补丁算法的基本调度策略,具体如下:在t0 时刻,系统为用户请求r0 生成Regular 流,其长度为V。设用户可缓存长度为B的数据,新用户请求r 在t 时刻到达。如果(tt0)B,则系统生成一个包含媒体开始部分0, tt0的Patching 流,长度为tt0。用户同时接收Regular 流和Patching 流数据,并立即播放Patching 流数据,而将Regular 流的数据暂存到缓冲区。当用户播放完Patching 流后,

12、播放缓存的Regular 流数据,并将接收到的Regular 流数据不断加入缓冲区。只要生成一个长度很小的Patching 流,就可以让2 个用户共享一个Regular流。图2 补丁流调度文献7提出的P2Cast 采用上述算法。在P2Cast 中,节点加入后,从父节点处获得基本流,采用推模式。补丁流从服务器或之前加入的任何节点处获取,采用拉模式。P2Cast补丁流应用实例如图3所示,其中,阴影部分表示Client1已经缓存的内容。Client2 在t2 到达时,可以从Client1 处获取补丁流。该类用户利用本地缓存同时接收2条或多条媒体流的补丁流策略,实现了无延迟的服务。系统尽可能用组播流合

13、并用户,以维持较高效率。但上述方法较适用于树状结构的P2P 媒体服务模型,难以应用于DONet 无结构覆盖网络。图3 P2Cast 补丁流应用实例3.2 DONet 中的数据传输策略DONet 采用基于数据驱动的拉模式调度策略,节点用一个缓存映射(Buffer Map, BM)表示自己的缓存状况,并周期性与邻居节点交换BM 了解彼此缓存情况,节点根据自己想要的数据和BM 来选择邻居节点,并向这些节点请求缺失的数据,属于数据驱动模式。调度受以下2个条件约束:(1)每个数据片段应该在播放的Deadline 之前到达,使错过Deadline的片断尽可能地少;(2)每个节点的带宽情况不同。某个片段的提

14、供者越少,就越难满足Deadline 请求。因此,DONet 统计每个片段的提供者数量,并采用稀少数据优先算法,先获取只有一个提供者的数据片段,然后获取有2个提供者的数据片段,依此类推。获取有多个提供者的片断时,在保证Deadline 的前提下,选择带宽最大的提供者。DONet 同时采用了拉模式,因此,数据传输过程需要经过3个步骤:(1)节点A 向节点B 发送BM 消息;(2)节点B 根据节点A 的BM消息发送数据请求;(3)节点A 根据收到的请求给节点B 发送相应数据。假设A, B 间的传输延迟为TAB,发送BM 和请求的周期为T,交换BM 和请求等待的平均时间为0.5T,数据发送的平均时间

15、也为0.5T,则完成整个传输的时间如下公式所示:DONet是第1个成功运行的大规模直播系统,但这种基于拉策略的调度算法相对推传输策略(Twhole=TAB)增大了视频传输延迟和系统控制开销。文献8在指出上述策略使网络流量中的控制信息比重较高,导致系统控制开销增大时,提出了一种推拉结合的策略,节点将时间分成连续的时间片,在不同时间片内分别采用拉模式或推模式进行调度。在有新邻居节点加入或有邻居节点退出后的下一个时间片内,节点通常工作在拉模式下,在其他时间片内,节点一般工作在推模式下,因此,有效减少了传输延迟和控制开销。4 P2P 多媒体内容分发策略 在P2P的网络中,所有节点都是对等的,除非某些网

16、络中设置一些超级节点负责管理局部网络的事务。另外,每个节点都对网络中的某些内容具有兴趣,或者其所拥有的某些内容其它节点会感兴趣。内容分发算法的目标是建立起从源到目标接收节点的最小延迟和满足音视频等播放质量的分发网络。由于网络中资源的存放方式不同,分发策略可以分为单源和多源的策略。另外,根据分发过程中数据的传输途径不同,又可以分为单路径和多路径策略。还有的策略对不同的节点进行了分代或分组,根据内容,分发策略可以分为以下四类:单源单路径、单源多路径、单源分代和多源多路径。单源与多源策略如图4,图5所示图4 单源的P2P流媒体传输图5 多源的P2P流媒体传输本文主要从多源多路径策略分析P2P在流媒体

17、中的应用。在网络高速发展的信息时代,网络资源的来源之广,这就代表资源拥有的节点是非常多的,因此我们可以充分利用这种资源,建立多源多路径结构,在这种结构中,没有相对的中心节点,内容可能已经实现分布在不同的节点上,所有节点都可以成为发布者和接收者。如图6所示,假设节点A,B,C分别拥有一部视频的第,段,为了正常播放,A需要到B和C获取第,部分; 同理,B要到A,C获得第,部分,C要到A,B获得第,部分, D要到A,B,C获得第,部分。采用多源多路径结构的主要策略有GnuStream9和PROMISE10等.5 P2P流媒体中的节点选择优化算法图6 网状结构当一个节点有多个节点可以为它提供资源时,选

18、择哪些节点为这个节点服务是P2P 流媒体服务体系需要解决的问题之一。一般的解决方案采用随机选取原则,该做法不能保证服务质量且选择的节点可能使构造的逻辑网络与实际物理网络不匹配,这种不匹配会导致同一个消息在同一个物理链路上传递数次,严重占用网络资源。流媒体的数据量和占用带宽较大,因此,上述问题尤为突出。文献11采用LTM(Location-aware Topology Matching)优化覆盖网,找到最近的节点提供服务以减少延迟。上述过程主要步骤如下:(1)节点周期性地对其邻居节点发送洪泛消息,定义为dm(id, S, TTL),其中,id 表示消息的ID 号;S表示发送消息的节点;TTL 为

19、消息传递的最大跳数。假设要找S 的最近邻居节点,令TTL=2,则发送的探测消息内容包含6个部分:消息ID 号,TTL 值,源节点IP 地址,源节点发送消息时的时间戳,直接邻居节点的IP 地址,直接邻居节点收到消息时的时间戳。图7 描述了消息的传递路标。(2)更新逻辑链路。根据时间戳,节点P1 比较SP1 和SN1P1 这2 条路径的距离。若SN1P1 延迟更长,则将N1P1 这条路径裁剪掉,在S, P1 之间直接建立路径。经过几次操作后,节点将找到最近的邻居节点。文献12提出一种基于拓扑选择的思想。先利用搜索算法找到一定候选节点组成一个Candidate 集(P) , 然后在Candidate

20、 集中根据节点选择算法选出最佳发送节点集,称为Active 集(Pactv)。节点选择算法描图7 LTM 算法的消息传递述如下:每个候选发送节点pP,它有2个基本属性Rp(可提供的最大发送率)和Ap(节点p 的可靠性)。ij 表示连接节点i 到节点j 的边(也称为段),质量用gij 表示,gij 由边上的数据丢包率和可用带宽决定,如果用lij 表示ij 上的丢包率,wij 表示一个权值并由ij的可用带宽和已被选入Active集且共享该段的节点的集中发送速率决定,则 (1)用表示为节点p分配的权值,则(2)其中,bij 是ij 的可用带宽;S 是已被选为发送节点的集合;sr 是从发送节点s 到接

21、收节点r的路径。用Gp 表示节点p提供服务的质量,则(3)在节点选择时,选择在接收端具有最大速率期望值的节点集合作为Active 集。即根据式(4)选择满足式(5)约束条件的节点集合。 (4) (5)其中,Rl 和Ru 分别为目标速率的上下限。算法描述如下:Enumerate all sets that satisfy constraints in Eq.(4): P1, P2, , PMPactv = null;ER = 0for each Pm, i m M doSet difij = bij, ER = 0for each pPm do endfor endforif ER ER the

22、n ER = ER Pactv= Pmendfor return Pactv6 P2P前景展望P2P在国内的研究已经从实验室走向市场,如现今我们比较常用的P2P软件有PPStream,PPLive,UUsee,原贵州网通开发的网视通,移动的互联星空等等,这种视频点播一三软件以及基于P2P的高速在线游戏14极大的娱乐了广大宽带用户。随着国外研究机构对P2P技术的深入研究,P2P的升级版本P4P一五已经闯入人们的视野,P4P全称 “Proactive network Provider Participation for P2P”, 是P2P技术的升级版,意在加强服务供应商(ISP)与客户端程序的通

23、信,降低骨干网络传输压力和运营成本,并提高改良的P2P文件传输的性能。与P2P随机挑选 Peer(对等机)不同,P4P协议可以协调网络拓扑数据,能够有效选择Peer,从而提高网络路由效率。传统的P2P方式下数据节点的传输是随机的,也就是说这种传输方式可能占据任意一个网络节点或者出口的带宽。而P4P则是智能选取数据交换对象,更多的通过智能运算选择同一路由器或者地域性网络来进行数据交换,最大程度上解决大型节点和网络出口负载,同样通过智能选择数据交换对象也能大大提高数据传输能力,P4P技术的出现将对今后3G网络的高速通信提供技术保障。7 结束语流媒体应用将越来越广泛,P2P 网络与流媒体具有其独特的

24、特征和要求。现有的P2P 流媒体服务体系尚未成熟,处于研究阶段,需要研究并解决如下问题:(1)应用层组播的安全性问题。组播是一种开放的环境,为防止恶意用户侵入,对等实体间必须进行安全认证。如何构造P2P 环境下的安全信任模型具有重要研究意义。(2)激励机制。要提高Internet 的资源利用率,对等实体就要愿意贡献自己的资源。但实际上大部分接收服务的节点不愿意贡献自己的空闲资源为他人服务,导致网络资源利用率不高。研究一个好的激励机制是保证P2P 流媒体系统正常运行的关键。(3)QoS保障机制。在P2P 系统中节点具有Ad-hoc 特性,要在该动态环境下保证流媒体的服务质量,就要设计更好的数据调

25、度和节点选择算法,研究代价低、易实现的容错机制。(4)VCR 的支持。目前大部分P2P 媒体系统都属于直播系统,较少涉及交互性更强、更能满足用户需求的点播系统。加入VCR 控制以增强用户交互性,是P2P 流媒体系统的发展趋势。易购网: 什么减肥药效果最好:淘宝皇冠店铺导航:参考文献 1 Quinn B, Almeroth K. IP multicast applications: Challenges and solutions. IETF RFC 3170, 2001. 2 Day M, Gilletti D. Content distribution network peering sce

26、narios. draft-day-cdnp-scenarios-02.txt, 2000. xx contentalliance.org/docs/draft-day-cdnp-scenarios-02.html 3 Duc A, Tran K A, Hua Taido. Zigzag: An Efficient Peer-to-Peer Scheme for Media StreamingC/Proc. of IEEE INFOCOM03. San Francisco, USA: s. n., 2003.4 Castro M, Druschel P, Kermarrec A M, et a

27、l. Splitstream: Highbandwidth Content Distribution in a Cooperative EnvironmentC/Proc. of IPTPS03. Berkeley, USA: s. n., 2003.5 Chu Yanghua, Sanjay G R, Zhang Hui. A Case for End Systems MulticastC/Proc. of ACM SIGMETRICS00. S. l.: ACM Press, 2000. 6 Padmanabhan V, Wang Helen, Chou Philip, et al. Di

28、stributing Streaming Media Content Using Cooperative NetworkingC/Proc. of NOSSDAV02. Miami Beach, FL, USA: s. n., 2002. 7 Guo Yang, Kyoungwon S, Kurose J, et al. P2Cast: P2P Patching Scheme for VoD ServiceC/Proc. of the 12th Intl Conf. on Worldwide Web. Budapest, Hungary: s. n., 2003.8 Zhang Meng, L

29、uo Jianguang, Zhao Li, et al. A Peer-to-Peer Network for Live Media StreamingUsing a Push-pull ApproachC/Proc. of ACM Multimedia Conference. S. l.: ACM Press, 2005.9 Jiang X, Dong Y, Xu D, Bhargava B. GnuStream: A P2P media streaming system prototype. In: Proc. of the IEEE Intl Conf. on Multimedia a

30、nd Expo, Vol.2. Los Alaimitos: IEEE Computer Society Press, 2003. 10 Hefeeda M, Habib A, Botev B, Xu D, Bhargava B. PROMISE: Peer-to-Peer media streaming using CollectCast. In: Proc. of the 11th ACM Intl Conf. on Multimedia. New York: ACM Press, 2003. 4554. 11 Liao Xiaofei, Jin Hai, Liu Yunhao, et a

31、l. AnySee: Peer-to-Peer Live StreamingC/Proc. of INFOCOM06. Barcelona, Spain: IEEE Press, 2006.12 Hefeeda M, Habib A, Xu Dongyan, et al. CollectCast: A Peer-to-Peer Service for Media StreamingJ. ACM/Springer Multimedia Systems Journal, 2005, 11(1): 68-81.一三 Y. Huang, T. T. J. Fu, D. M. Chiu, J. C. S

32、. Lui, and C. Huang, “Challenges, design and analysis of a large-scale p2p vod systems,” in ACM SIGCOMM, 2008.14 A. Bharambe, et al. Donnybrook: Enabling large-scale, high-speed, peer-to-peer games. In SIGCOMM, 2008.一五 H. Xie, Y. R. Yang, A. Krishnamurthy, Y. Liu, and A. Silberschatz. P4p: Provider portal for applications. In Proc. of ACM SIGCOMM, Seattle, WA, USA, August 2008.12.31.202211:4411:44:2522.12.3111时44分11时44分25秒12月. 31, 2231 十二月 202211:44:25 上午11:44:252022年12月31日星期六11:44:25

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