基于CDN的VoD服务用户行为分析与系统性能优化技术研究

论文摘要

视频点播服务已有多年的历史。随着近年来网络传输能力的进步,基于互联网的视频点播服务逐渐兴起,成为了互联网上的主流应用。以YouTube为标志的VoD服务已经产生了巨大的影响力。视频点播服务(Video on Demand,VoD)的特点是视频文件大、占用带宽高,是资源消耗型服务,易造成高额运维成本。对视频点播服务的用户行为进行分析,是希望了解用户行为特点与规律,进而指导系统设计,以提高用户体验并降低运维成本,内容提供商、网络运营商以及终端客户都能从中获益。现有针对视频点播服务用户行为研究的主要指标包括:视频长度,视频热度,用户访问时间分布,用户观看时长等统计分析指标。本文以2008年北京奥运会VoD服务的实际数据为基础,对北京奥运会VoD服务的用户行为特点与规律进行了深入分析与总结,并与传统基于影视视频的VoD服务和基于用户生成内容的视频点播服务的用户行为分析进行了对比分析。通过对比分析,我们发现北京奥运会VoD服务表现出如下独特的用户行为规律:1)用户的访问时间具有随机性;2)用户平均观看时间短;3)80%用户在观看视频过程中很少使用跳转和暂停等功能;4)用户对某些内容的访问易引发大量用户突发集中访问(Flash Crowd)现象。在上述用户行为分析的基础上,本文提出了对不同VoD服务系统的设计改进意见。主要的改进建议主要涉及如下四点:1)体系结构的建议;2)内容分发策略的设计; 3)内容分发与日志分析系统设计的建议;4)负载均衡的建议;本文的最后一部分为对全文的总结和概括,提出了进一步研究的问题和探索方向。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 缩略语
• 1 绪论
• 1.1 课题来源与研究背景
• 1.2 用户行为分析的目标与意义
• 1.3 本文的研究内容
• 1.4 本文结构
• 2 相关技术综述
• 2.1 VoD 系统的体系架构
• 2.2 VoD 服务的关键技术
• 2.3 VoD 系统的用户行为分析
• 2.4 本章小结
• 3 通用日志分析工具的设计与实现
• 3.1 常见日志分类
• 3.2 通用日志分析工具的体系架构
• 3.3 通用日志分析工具的模块设计
• 3.4 本章小结
• 4 北京奥运会 VoD 服务中的用户行为分析
• 4.1 北京奥运会 VoD 服务简介
• 4.2 北京奥运会 VoD 服务的日志分析方法
• 4.3 奥运会 VoD 系统中的视频数据统计
• 4.4 系统用户行为分析
• 4.5 与已有研究的对比
• 4.6 本章小结
• 5 用户行为分析对 VoD 系统设计的指导意义
• 5.1 利用P2P 技术改进CDN 架构
• 5.2 不同视频热点的传输策略
• 5.3 不同 VoD 服务的缓存策略
• 5.4 准实时用户行为分析
• 5.5 全局负载均衡技术的改进
• 5.6 本章小结
• 6 网络坐标技术初探
• 6.1 网络坐标介绍
• 6.2 主流的网络坐标方法
• 6.3 GNP 方法在实际环境中的模拟
• 6.4 网络坐标对 VoD 系统实现的指导意义
• 6.5 本章小结
• 7 总结与展望
• 7.1 全文总结
• 7.2 工作展望
• 致谢
• 参考文献