張鐵楠

摘要：互聯(lián)網(wǎng)視頻內容分發(fā)越來越普遍，分析了當前內容分發(fā)網(wǎng)絡CDN和基于對等網(wǎng)P2P技術的不足，提出了融合P2P技術的云計算內容分發(fā)系統(tǒng)。將該系統(tǒng)應用于訪問同一視頻內容的用戶群組，對基于該技術的群組視頻分發(fā)機制包括服務機制、優(yōu)化部署進行研究， 設計了云環(huán)境下融合P2P技術的群組視頻分發(fā)機制的體系結構，進一步闡述其工作原理，從而解決互聯(lián)網(wǎng)用戶規(guī)模激增、用戶異構性日益突出以及用戶對業(yè)務體驗要求越來越高的問題。

關鍵詞：云計算;群組;視頻分發(fā);P2P技術

中圖分類號：TP391? ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）25-0011-02

Abstract： Internet video content distribution is becoming more and more common. This paper analyzes the shortcomings of current content distribution network CDN and peer-to-peer （P2P）technology， and proposes a cloud content distribution system that integrates P2P technology. The system is applied to the user group that accesses the same video content， the group video distribution mechanism based on the technology is studied， including the service mechanism and the optimal deployment. The architecture of the group video distribution mechanism that integrates P2P technology in the cloud environment is designed. The working principle is further elaborated. This will solve the problem of the proliferation of Internet users， the increasing heterogeneity of users， and the increasing demand of users for business experience.

Key words： cloud computing; group; video distribution; P2P technology

互聯(lián)網(wǎng)視頻內容分發(fā)吸引越來越多的用戶，已經(jīng)成為“殺手級”應用。各類網(wǎng)絡視頻應用，如：視頻直播系統(tǒng)（Live Streaming）、視頻點播系統(tǒng)（Video-on-Demand， VoD）、基于社交網(wǎng)絡的視頻分享、在線視頻會議等已成為當今互聯(lián)網(wǎng)最為重要的應用[1]。在思科公司最近的一份研究報告中預測：2021年，視頻將占到數(shù)據(jù)中心和終端用戶傳輸總流量85%[2].激增的用戶規(guī)模在為內容服務商帶來巨大商機的同時也面臨著極大的技術挑戰(zhàn)。

當前，借助內容分發(fā)網(wǎng)絡CDN和基于對等網(wǎng)P2P技術是實現(xiàn)內容數(shù)據(jù)的分發(fā)是最具代表性的兩種技術方案。但由于用戶規(guī)模激增、用戶異構性日益突出以及用戶對業(yè)務體驗要求越來越高，上述兩項技術暴露出各自的技術局限。最近幾年云計算技術的快速興起及數(shù)據(jù)中心等云設施在全球范圍的廣泛部署為實現(xiàn)大規(guī)?；ヂ?lián)網(wǎng)應用提供了新的技術途徑。云計算具有高擴展性、按需供給、高靈活性等優(yōu)點， 而這些優(yōu)勢較好地契合了互聯(lián)網(wǎng)內容分發(fā)的需求。但由于云服務商通常按照“用多少，花多少”的方式向內容服務商收取帶寬資源費用[2]，如果內容分發(fā)全由數(shù)據(jù)中心實現(xiàn)，一方面會對數(shù)據(jù)中心形成巨大壓力， 同時也會導致內容服務商的經(jīng)費開支難以控制。因此，把P2P技術有策略地融合到云內容分發(fā)中，充分利用P2P技術部署成本低的特點以及云計算具有良好的系統(tǒng)彈性和按需供給的特點，將兩者取長補短則有望成為新一代互聯(lián)內容分發(fā)系統(tǒng)的核心思路。

在融合了P2P技術的云內容分發(fā)系統(tǒng)中，訪問同一視頻內容的用戶我們稱為“群組”（Swarm），在“群組”中的用戶可以通過兩種方式獲得數(shù)據(jù)，我們稱用戶通過數(shù)據(jù)中心的直接服務從而獲得數(shù)據(jù)的模式為云模式，而稱用戶通過P2P的方式從其他用戶獲取數(shù)據(jù)的模式為對等模式。

1 云環(huán)境下融合P2P技術的群組視頻分發(fā)機制的研究

1.1 “群組”中用戶的服務機制研究

融合P2P的云內容分發(fā)系統(tǒng)中，根據(jù)提供的是內容點播或者內容直播業(yè)務，視頻內容服務器將視頻內容提前緩存部署到數(shù)據(jù)中心或者持續(xù)推送至數(shù)據(jù)中心。數(shù)據(jù)中心為“群組”中工作于云模式下的用戶直接提供內容服務。如圖1展示了云環(huán)境中數(shù)據(jù)中心為“群組”提供內容服務的原理，其中的P2和P5節(jié)點工作在云模式，而其他節(jié)點在對等模式工作，從其他節(jié)點獲得數(shù)據(jù)。在“群組”中，云模式下工作的節(jié)點越多則使得對等模式下的節(jié)點有更多的數(shù)據(jù)源，這有助于對等模式下的節(jié)點盡快獲取數(shù)據(jù)，提高“群組”中數(shù)據(jù)的分享效率。另一方面，過多的節(jié)點通過數(shù)據(jù)中心獲得數(shù)據(jù)則會導致數(shù)據(jù)中心帶寬資源的過多消耗，這也就失去融合P2P技術的意義。

由于用戶可以連接的鄰居數(shù)量通常受到自身帶寬資源限制，即：帶寬資源越豐富的節(jié)點通?？梢苑崭嗟墓?jié)點。同時，工作在云模式下的用戶規(guī)模和“群組”的動態(tài)性密切關聯(lián)，例如：對于動態(tài)性越強的“群組”，為保證其中的用戶獲得持續(xù)穩(wěn)定的數(shù)據(jù)應讓更多的用戶工作在云模式下。

確定了不同時間區(qū)間內“群組”中工作在云模式的節(jié)點規(guī)模nc之后，進一步就需要確定工作在不同模式節(jié)點的選取方法和節(jié)點工作模式的轉換問題。一方面，需要確定怎樣的節(jié)點應工作在云模式。另一方面，如果在某個時間區(qū)間內“群組”中工作在云模式下的用戶數(shù)量小于nc，則應選取部分工作在對等模式的節(jié)點并轉換它們的工作模式為云模式。相反的情況，則應該選取部分工作在云模式下的節(jié)點并轉換其服務模式為對等模式。

1.2 視頻內容的優(yōu)化部署研究

在融合了P2P的云內容分發(fā)方案中，在內容點播服務之前需要將視頻內容部署于地理位置異構的多個數(shù)據(jù)中心。內容部署策略的優(yōu)劣決定了云模式下用戶的業(yè)務體驗和內容服務商的開銷。

1）視頻內容在位置異構的多個數(shù)據(jù)中心之中的優(yōu)化緩存。該問題是視頻內容優(yōu)化部署的基礎。內容服務商通常會向云服務商租用多個位于不同地理位置的數(shù)據(jù)中心以實現(xiàn)大規(guī)模內容分發(fā)，但受限于內容服務商租用的云資源限制，即：雖然云服務商的云資源（計算資源、存儲資源和帶寬資源）可視為無限，但內容服務商在一段時間內只可能租用云服務商的某數(shù)據(jù)中心中一定規(guī)模的云資源。因此，用戶請求的視頻內容副本會分別緩存至多個數(shù)據(jù)中心。但由于用戶距離分屬不同地理位置的數(shù)據(jù)中心的距離差異導致它們最終獲得的視頻數(shù)據(jù)的延遲也會存在差異。對于視頻內容服務來講，獲取數(shù)據(jù)的延遲在很大程度上決定了用戶的業(yè)務體驗。

2）內容服務器的部署策略。由于一個數(shù)據(jù)中心能夠分配給用戶的帶寬資源和內容服務商在該數(shù)據(jù)中心當中部署的內容服務器規(guī)模密切關聯(lián)[4]，而云模式下的用戶對于視頻內容的請求是動態(tài)變化的，云服務商通常又是按照內容服務商向其租用的服務器規(guī)模來收費，例如：采用pay-as-you-go模型對租用的VM收費。因此，內容服務商應根據(jù)不同時間區(qū)間內用戶需求的動態(tài)變化，對數(shù)據(jù)中心中部署的內容服務器規(guī)模進行調整達到控制業(yè)務部署開支的目的。另一方面，調整內容服務器規(guī)模會帶來額外開銷，例如：會引起視頻內容副本的重新復制以及復制副本時帶來的數(shù)據(jù)傳輸開銷等。所以需要在服務器部署規(guī)模確定以及進行規(guī)模調整之間做好折中。

3）面向“群組”特性的云帶寬資源分配直接采用按需供應的方式并非最優(yōu)，其主要原因在于對不同視頻內容感興趣的用戶通過P2P的方式可以形成多個“群組”，而這些“群組”在可能存在用戶節(jié)點規(guī)模、節(jié)點在線時間以及節(jié)點提供自身帶寬資源的意愿等多種因素的差異，這使得云數(shù)據(jù)中心在分配帶寬資源給不同“群組”時（實際是分配給不同“群組”中工作在云模式下的用戶），對不同“群組”帶來的資源分享效率的影響會存在很大差異。通過將云帶寬資源在多個“群組”中進行合理分配，可以激發(fā)“群組”中用戶的數(shù)據(jù)分享效率，實現(xiàn)在滿足多個“群組”中用戶的業(yè)務需求的同時讓內容服務商優(yōu)化云帶寬資源的利用。

（1）云帶寬資源在多個“群組”之間分配的模型。當一個云數(shù)據(jù)中心緩存了多個“群組”所需要獲取的視頻內容時，涉及如何把云帶寬資源合理分配給這些“群組”問題。該問題有幾個關鍵點：首先，云帶寬資源的分配具有時變性，也即帶寬分配策略隨著多個“群組”對云帶寬資源的請求變化能做出相應調整。其次，既然不能簡單按照用戶的請求規(guī)模分配帶寬資源，則需要確定云帶寬資源進行調整所依據(jù)的指標。

（2）具有不同特性的“群組”對云帶寬資源分配的影響。如果將一個“群組”視為單獨個體進行分析，不同“群組”具有不同特性，對于帶寬資源的獲取，不同“群組”的敏感程度不一。這就要確定數(shù)據(jù)中心和“群組”之間在資源分配方面的內在關聯(lián)，并給出數(shù)據(jù)中心針對不同“群組”調整帶寬資源分配的策略。

2 云環(huán)境下融合P2P技術的群組視頻分發(fā)機制的設計

圖2所示的架構模型中，多個數(shù)據(jù)中心由云服務商構建并部署于不同地理位置，數(shù)據(jù)中心之間相互連接。獲取相同視頻內容的用戶自組織成一個“群組”，“群組”中工作在對等模式的節(jié)點通過P2P的方式分享視頻數(shù)據(jù)，而工作在云模式下的節(jié)點則向某個數(shù)據(jù)中心發(fā)出服務請求，位于數(shù)據(jù)中心中的用戶信息統(tǒng)計器記錄用戶規(guī)模、用戶請求的視頻內容及用戶的業(yè)務體驗，控制“群組”中用戶的運行機制，即：決定云模式下用戶的規(guī)模。同時，還將這些信息傳送至位于數(shù)據(jù)中心內的區(qū)域管理服務器。區(qū)域管理服務器和全局管理服務器連接，將單個數(shù)據(jù)中心中用戶服務請求相關信息、當前數(shù)據(jù)中心的可用資源以及當前數(shù)據(jù)中心的服務成本通告給全局管理服務器。全局管理服務器記錄了不同內容服務商租用各種資源的規(guī)模，通過來自各數(shù)據(jù)中心的信息決策多個視頻內容的優(yōu)化緩存和內容服務器（例如：VM）的部署策略。視頻內容服務器緩存了所有視頻內容，根據(jù)全局管理服務器傳遞的優(yōu)化緩存策略，將視頻內容副本傳輸?shù)讲煌臄?shù)據(jù)中心。另外，全局管理服務器會將內容服務器的部署策略反饋給多個數(shù)據(jù)中心的區(qū)域管理服務器。區(qū)域管理服務器依據(jù)部署策略調整內容服務器的部署規(guī)模。同時，區(qū)域管理服務器根據(jù)用戶信息統(tǒng)計器傳送的信息，決定帶寬資源應如何在多個“群組”間進行分配，最終完成對用戶的內容服務。

3 結束語

云環(huán)境下融合P2P技術的群組視頻分發(fā)系統(tǒng)并不僅是簡單地將借助內容分發(fā)網(wǎng)絡CDN和基于對等網(wǎng)P2P技術進行結合，更需要針對用戶對業(yè)務要求的不斷提高以及內容服務商對資源優(yōu)化部署的技術需求。我們從“群組”特性出發(fā)，充分考慮了云帶寬資源分配對不同“群組”在數(shù)據(jù)分享效率方面帶來的不同影響，不僅能夠為內容服務商在對租用的云資源進行配置和管理時提供有價值的借鑒，還能夠促進云計算相關的互聯(lián)網(wǎng)應用走向成熟商用，對于提升我國在互聯(lián)網(wǎng)內容分發(fā)領域的技術水平和科技創(chuàng)新能力也具有重要意義。

參考文獻：

[1] X. Cheng， J. Liu， C. Dale， Understanding the Characteristics of Internet Short Video Sharing： A YouTube-Based Measurement Study[J].IEEE Transactions on Multimedia， 2013， 15（5）：1184-1194.

[2] Cisco Visual Networking Index： Global Mobile Data Traffic Forecast Update， 2010-2015. http：//newsroom.cisco.com/ekits/Cisco_VNI_Global_Mobile_Data_Traffic_Forecast_2010_2015.pdf. September 1， 2011.

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