视频服务中基于阈值的接纳控制性能分析

为了使分布式视频点播系统的收益最大化,提出了一种基于自适应阈值的接纳控制算法.该算法拓展了接纳控制的概念,考虑了客户请求优先级的内在属性.通过M/M/n/n队列模型,经过分析研究得到了系统总收益函数的表达式.基于此表达式,视频服务器能够动态调整客户类的最佳阈值,从而保证系统收益最大化.数字结果分析表明,就系统总收益而言,自适应阈值策略优于自由阈值策略,并且方案可行.     

交互式视频点播服务器容量需求

真正的视频点播系统(TVOD)能够使用户在任意时刻观看任意节目且支持用户任意的VCR交互,但服务器资源消耗巨大.提出一种新的支持用户操作的流媒体调度方案:规则组播固定调度RMFS.RMFS周期调度常规组播,保证了流合并中目标流的存在.分析了RMFS方案的最佳组播间隔和服务器容量需求.仿真结果证明RMFS可扩展性好,即使在很高的客户交互强度下,与TVOD相比,也能够减少服务器带宽消耗91.7%.     

一种基于客户类的接纳控制算法与仿真实现

接纳控制是视频服务中保证客户服务质量的重要机制。在介绍一种新的分布式视频点播系统的基础上,将客户分为不同的优先级类,每类客户采用基于阈值的接纳控制方法,分析了各个客户类的稳态阻塞概率,并利用Kaufman/Roberts递归算法来降低计算复杂度。建立了系统收益模型,从系统收益最大化的角度,给出了确定各个客户类最佳阈值的方法。仿真结果与理论分析完全吻合,验证了分析模型的有效性和正确性,同时也证明该算法能够保证高优先级的客户优先享用服务器资源,并且就系统收益而言,该算法优于完全共享的接纳策略。