P2P覆盖网络中流媒体分布式优化方案VIP专享VIP免费

P2P覆盖网络中流媒体分布式优化方案译文原文：DistributedOptimizationofMediaFlowsinPeer-to-PeerOverlayNetworks论文原作者：AntoniosArgyriou&JacobChakareskiP2P打破了传统Client/Server(C/S)模式，在网络中，每一个节点的地位都是对等的。每一个节点既充当服务器为其他节点提供服务，同时也享用其他节点提供的服务。P2P网络非中心化的特点，即网络中的资源和服务分散在所有结点上，信息的传输和服务的实现都直接在结点之间进行，可以无需中间环节和服务器的介入，避免了可能的瓶颈。带来了其在可扩展性、健壮性等方面的优势。P2P网络中随着用户的增加，其资源和服务能力也在同步的扩充，因此理论上其可扩展性几乎可以认为是无限的。同时在P2P网络中将计算任务或存储资料分布到所有结点上。利用其中闲置的计算能力或存储空间，达到高性能计算和海量存储的目的。通过利用网络中的大量空闲资源，可以用更低的成本提供更高的计算和存储能力。同时，因为资源分布在多个节点，更好的实现了整个网络的负载均衡。与传统的系统相比起来，P2P技术具有巨大的优势，它已经被广泛的应用到例如文件内容共享（例如，电驴，比特精灵等），协同处理，即时通讯等等方面。随着在线视频产业在互联网上的飞速发展，基于P2P的流媒体应用，例如PPlive，PPStream，QQlive等应用在互联网上迅速流行开来。在大规模的P2P视频点播和直播服务中还有很多可以突破的技术，本文提出一个分布式的流媒体优化方案。这里考虑的问题是，在非结构化的P2P覆盖网络中最优的流媒体失真问题。通过公式将这个问题表示为一个分布式的速率分配问题，并且用一个传统的分解技术来解决这个问题，以便全网设备的媒体失真率达到最小化。通过对等端之间的信息交互来保证本地速率分配代价的时效性。流媒体数据包同样附带着包含受解码器影响和自身大小影响的率失真信息。这个做法带来的好处就是对等端可以不用再计算最优速度分配而转换为简单的允许转发或丢弃行为的轻量级实现。而且，模拟结果也表明，当我们的流媒体算法中加入媒体数据包的精确的率失真特性描述时，将会带来显著的质量效益。P2P网络已经成为一种替代IP组播实现以点对多的媒体分发的解决方案。P2P网络从根本上说是一个由协作端之间的单一会话组成的覆盖网络。对等端的主要任务就是扮演一个代理的角色，缓存一部分接收到数据包，这些数据包将会被转发到网络中其他的对等端。这种交付模式的一个主要好处就是它提供了一种可扩展的方式来分发点播或直播的视频给大量的接受者，而系统的容量将会随着对等端的增多而增大。大规模的点播和直播的P2P多媒体流取得了巨大的成功。这个系统的性能曲线主要取决于覆盖结构和维持算法.或许影响P2P网络最重要的问题就是P2P覆盖网络的结构受到参与端行为的动态影响。因此，如果覆盖网络被组织成一棵树，那么带宽的波动和失效的对等端如果靠近根节点的话将会造成缓冲区向下溢出，而影响到大规模的下游节点。为了减轻这些问题带来的影响，一个基于网格的P2P网络覆盖协议允许无需来自常规网络覆盖结构里的明确支持的对等端之间的数据传播。通过这个方法，一个对等端可以一边接受数据一边随机的选取目标端的一个子集来推送接收到的媒体数据包。如图，我们简单的假设媒体在网络中的分发情况，节点P4必须最大限度的同时保证转发给客户端C1和C2的数据包的质量。这个传输过程优于现行的数据传输在于它提供一个高度可靠的数据分发。然而我们不能简单将这种交付方法用于点播的媒体流，因为它可能无法实时交付。另外一个缺点就是允许相邻对等端直接的传输，对于高带宽视频流应用程序来说，大量的数据副本将会造成一个很大的开支。尽管有大量对P2P流媒体的研究，但是大部分已有的工程都将焦点放在不同的应用层流交付模型上的性能上。尽管这个很重要，但是通讯模型和覆盖层维护算法已经被独立的开发和研究而且已经推广开来。说得更具体一点就是，现在缺少一个考虑到个别媒体数据包对整体P2P流媒体影响的通用框架。在本文中，我们在这个方向上迈出一小步，应用一个采用率失真优化的数据包调度和独立于覆盖层结构的媒体流的分布式流媒体优化方法。率失...