论文摘要
视频点播是一种宽带实时的信息检索技术,大都是园区级产品,少量的如NCVB,IBM移植到MPP或集群等超级计算机系统中,只能用于专用硬件之上,造价极高,且以集中式为主,播放中心需要带宽极高的主干网络,本文采用分布式技术,通过对节目点播的预测,设计了一种超大规模的视频点播系统。1、在论文中提出了一种由节目中心、点播中心和代理构成的分布式视频点播系统模型,以满足大地域、大量用户和节目的应用需求。在该模型中通过将点播中心推向网络末梢,使大量用户请求在本地完成,以降低对主干网络的带宽要求。同时通过有效的节目缓存策略只将一些高点播率的节目缓存在点播中心,来降低整个系统的存储容量需求。该模型具有很好的扩展性。用户可以根据需要灵活扩展整个系统。2、因为点播中心需要同时服务很多用户,往往超过一个视频服务器可承载的能力,因此有效使多个视频服务器间协同工作并实现各视频服务器之间的负载均衡是十分重要的。在论文中将提出多服务器协同工作方式,并详细论述了各方式的工作原理及其所需使用的相应算法。3、在各种结构的VOD系统中,视频服务器均依据节目点播概率来组织节目的存储和轮换。由于点播概率是随时间变化的,所以在其预测基础上,进行节目轮换,可以进一步优化系统性能。本文将就分布式服务器的节目存储及轮换问题,讨论了点播概率整个变化过程的预测。4、通过在湖南经济电视台VOD项目实际验证文中涉及的研究内容,通过各个服务器协同工作实现服务器之间的负载均衡,并根据论文中的节目点播预测分析在项目实践中进行验证。
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