基于分段的适应性流媒体缓存管理算法

为提高流媒体代理服务器的缓存效率,从而提高整个流媒体服务系统的性能,提出一种基于用户访问模式的适应性媒体分段缓存策略。该策略充分考虑用户行为模式对具体影片访问特性的不同,采取有针对性的分段缓存管理策略,可显著提高代理缓存命中率。为避免由于分段策略所潜在引发的播放抖动问题,对相应的预取算法进行了理论分析。事件驱动试验结果表明:所提出的缓存算法命中率较之传统的定长分段算法及系统现有的间隔缓存策略均有显著的性能提高,系统稳定时缓存命中率分别高出后两者54%和31%。     

一种自适应的流媒体服务器缓存调度算法

在分析现有的流媒体缓存技术优缺点的基础上,提出一种采用间隔缓存的自适应混合型间隔缓存算法(adaptive hybrid interval cache,AHIC).该策略充分考虑用户行为模式和影片冷热度对缓存策略性能的影响,采取分段缓存和间隔缓存相结合的方式,通过周期性地统计影片的流行度和用户访问行为,实现了缓存的接纳和替换.仿真实验表明,与传统的间隔缓存策略相比,AHIC策略能够有效的提高缓存的字节命中率.     

基于能量模型的交互式流媒体缓存置换策略

针对交互式流媒体应用,提出一种基于能量模型(EM)的缓存置换算法.给出描述用户访问模式的片断划分和记录策略,并提出基于能量模型的内容流行度的表示方法;采用基于指数增长的缓存接入/释放策略,设计了新的效用函数实现缓存替换.仿真结果证明,EM算法能适应不同交互强度的用户访问模式,比传统的分段缓存具有更好的性能.     

一种基于分段的网络流媒体代理缓存策略

针对大量用户访问网络流媒体系统时出现的响应速度慢、网络拥塞严重、缓存利用率低和容量不足的问题,提出了一种IPTV环境下的PSU代理缓存策略,利用分段缓存和动态调整存储比例的方法,提高流媒体代理服务器的存储效率和服务性能.给出了流媒体文件的分段方法和热度概念,通过增加前缀缓存数量的方法,优化了IPTV三层结构的存储比例,...     

QoE驱动的基于CDN缓存命中率的码率自适应算法

随着移动流媒体用户群的增长,内容分发网(CDN)已经成为提高网络容量和用户体验质量(QoE)的重要途径。为了研究如何提升移动流媒体用户的QoE,提出基于CDN节点缓存命中率的QoE模型,该模型参数包含CDN节点缓存命中率、带宽吞吐量和客户端缓存变化量。在该模型的基础上,提出基于CDN节点缓存命中率的码率自适应算法,解决在网络条件不佳的情况下,根据用户码率请求参数的分布情况调整缓存策略,以提高CDN缓存命中率,降低时延,提高用户QoE。通过实验结果分析可以得出在网络条件相对较差的情况下,基于CDN缓存命中率的码率自适应算法能明显降低用户的RTT,提高用户QoE。     

一种新的基于推荐的流媒体代理缓存替换机制

流媒体代理服务器缓存是有效缓解服务器负载、减少主干网传输的关键技术,而推荐算法是根据用户历史点播行为预测将被点播的可能性。现有的缓存算法没有考虑用户推荐对点播的影响,为此本文首先提出一种融合相异度的协同过滤推荐算法CFCD。其次,针对CFCD算法的推荐结果,定义反映流媒体文件被用户推荐程度的推荐度,并依此定义缓存价值函数,提出基于CFCD的流媒体代理缓存替换算法CRA_CFCD。仿真实验表明,CFCD算法能够提高流媒体对象的推荐精度,而提出的CRA_CFCD算法在缓存命中率和启动延迟方面改善了点播系统的性能。     

基于两点流行度的流媒体缓存算法

针对流媒体自身内在流行度变化的特征，提出了一种新的基于两点流行度的缓存算法，根据片段所在的不同区域，分别采用不同的片段流行度计算标准对片段流行度进行估算，进而选择流行度高的片段进行缓存．利用实际用户访问数据，将该算法与等长分段的缓存算法和指数分段的缓存算法进行了比较，仿真结果证明该算法可以在获得与这些算法相近的请求延迟率的条件下，取得最高的字节命中率．     

支持大规模地震探测数据快速可视化的云端数据缓存技术

首先, 基于云计算应用模式, 提出一种能有效利用云存储架构的双层缓存技术. 通过在客户端和服务器端建立分布式缓存, 能有效避免用户频繁访问远端数据, 为用户构建轻量级的客户端, 解决了目前地学数据可视化软件大量占用用户本地存储容量的问题. 同时服务器端也避免了多次访问云存储文件系统, 减少了大量的数据检索与加载时间. 其次, 提出一种ARLS(association rule last successor)访问预测算法, 根据用户的历史访问记录, 利用关联规则挖掘用户的访问模式, 对其访问行为进行预测, 进而提前加载数据, 提高缓存命中率, 解决了用户在可视化过程中不断移动兴趣区域, 频繁更换渲染数据的问题, 能有效应对用户具有多种访问模式的情况, 提高了预测准确率. 实验结果表明, 该云存储架构显著减少了本地资源消耗, 访问预测算法的准确率在最差情形下可达47.59%, 平均准确率达91.3%, 分布式缓存的平均缓存命中率达95.61%, 可有效支持云端大规模地震数据的快速可视化.     

大规模流媒体服务间隔缓存策略的性能预测模型

静态分析模型能在负载固定的情况下预期不同因素对缓存算法性能的影响,为解决该模型在动态负载下预测精度不高的问题,该文结合实际用户访问行为研究,采用负载拟合的方法对此问题进行了探讨,并提出了一种针对变动负载的间隔缓存类算法的动态性能模型。该模型可更准确估算系统实际性能,从而为用户控制等策略提供参考。实验结果表明,静态模型的缓存命中率预测结果比实际高70%以上,而该模型则能适应负载的变动,预测结果与实际结果差别在10%左右。     

大规模流媒体服务间隔缓存策略的性能预测模型

静态分析模型能在负载固定的情况下预期不同因素对缓存算法性能的影响,为解决该模型在动态负载下预测精度不高的问题,结合实际用户访问行为研究,采用负载拟合的方法对此问题进行探讨,并提出了一种针对变动负载的间隔缓存类算法的动态性能模型。该模型可更准确估算系统实际性能,从而为用户控制等策略提供参考。实验结果表明,静态模型的缓存命中率预测结果比实际高70%以上,而该模型则能适应负载的变动,预测结果与实际结果差别在10%左右。     

基于分段流行度分布建模的代理缓存空间优化方法

缓存空间大小和命中率是影响代理缓存服务器建设成本和服务质量的重要因素,但两者相互制约,在代理缓存服务器设计时需要折衷考虑。根据均匀分段后的流媒体片段流行度分布,建立代理服务器缓存空间与命中率之间的关系模型,提出了一种基于均匀分段流行度分布建模的代理缓存空间优化方法,能在定价值函数的情况下计算出的最优代理缓存空间大小。实验结果表明,当给定的价值函数中缓存空间大小和命中率的权重相等时,按所提方法优化设计代理缓存空间存储占比比经验设定缓存存储占比为100%、75%、50%、25%和0%时的价值平均提高24%。     

基于价值预评估的代理服务器缓存策略

传统方法解决代理服务器内存空间不足的问题都是被动性方法,在没有考虑缓存对象的缓存价值的情况下直接对它们做缓存,在代理服务器内存不够时再将它们替换,使得部分无缓存价值的对象毫无效果地被缓存了一遍.本文引入了缓存的准入机制,提出基于价值预评估的缓存策略,描述了缓存价值的预评估算法,仿真实验结果表明采用本缓存策略的系统运行有较高的文档命中率和字符命中率.     

一种流媒体代理缓存系统的研究与实现

在参考已有的流媒体代理缓存理论基础上,采用前缀缓存+补丁算法的缓存管理策略,参照流媒体服务器的工作原理,采用RTSP协议作为流传输协议,设计并实现了一种流媒体代理缓存系统.经实验测试该系统提高了系统的字节命中率,进一步减少对网络带宽资源的需求.     

代理服务器中数据缓冲技术的研究与实现

以研究cache技术为主题，介绍了作者开发的代理服务器系统中cache技术的设计方案及采取的各种策略，通过对URL的研究，提出了用三级链表结构来有效地管理缓存中www文档的策略：失效策略为固定生存周期算法；淘汰策略为最近最少使用算法，并阐述了系统中各功能的具体实现。     

Web智能代理的预取技术和缓存技术

针对同一个工人组中成员可能对Web有相似的兴趣点和访问习惯问题,研究了主要包括缓存和预取两个部分的智能代理技术,研究了代理缓存三种替换算法：LRU和LRU的两种变种,仿真试验表明,LRU算法的命中率极差,将LRU的两种变种相结合则是一种较好的方案,通过引入预测算法和门限算法,代理服务器可以预测最近将要访问到的页面,并存在客户际请求提出之前有选择地下载,因为单个客户访问某个页面的历史次数往往不够多,将预测算算放在代理服务器上比放在客户端的预测概率更准确,通过在代理服务器上实现缓存和预取技术,可减少用户访问Web的响应时间,还可减少实际访问Web服务器的总次数,并提出了一个为发展中国家中国家用户缩减Web访问代价的有效方法。     

一种新的视频代理方案──分块代理

提出了一种适合于视频数据的代理策略分块代理,这种策略将视频节目按一定分块函数进行分块,并根据节目流行程度和块大小在代理服务器上进行分块代理·仿真结果表明,与传统的代理策略相比,它可以很好的提高数据的字节点击率,降低等待用户的比例·     

基于Internet的代理缓存技术的研究

讨论基于Internet的代理缓存的目标、性质和工作原理,从而论述了代理缓存技术成为解决Web访问速度慢、服务器负载重和网络阻塞等问题的主流技术的原因.最后,指出基于Internet的代理缓存技术仍存在的一些问题和研究前沿.     

透明计算系统中缓存性能的仿真分析与验证

透明计算系统是一种支持程序按需加载的新型分布式系统。缓存机制是影响透明计算系统性能重要因素之一。针对现有的缓存仿真算法不支持透明计算缓存性能分析的问题,该文提出了一种支持多用户共享服务器存储空间的缓存仿真算法(SSCS)。该方法扩展了传统的栈距离模型,采用首存储块号、拥有者用户ID二元组标识缓存块,根据不同用户对缓存块的访问情况分别管理、调度和测量。实验表明,该算法的仿真结果可用于指导透明计算系统的缓存设计。根据仿真结果进行改进,有效地提升透明计算系统的性能和可扩展性。