应用层组播中的关键技术课件

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1、应用层组播技术研究,概述 重叠网的构造 内容递交机制 小结,一.概述,背景介绍 IP组播回顾 应用层组播研究概况 应用层组播的分类 应用层组播中的关键技术,背景介绍,随着多媒体服务的高速发展,如何在互联网上快速有效地把多媒体数据从单点传递到多点已经成为一个挑战。 IP组播被认为是最有效的解决方案 “应用层组播”方案也是当前最热门的网络研究方向,IP组播回顾,IP组播中在网络层中实现,其网络路由器采用分布式算法构造一棵数据转发树 。 IP组播是实现组播分组转发的最有效的方式 ,但由于在传输技术和管理上存在严重问题,导致其一直没有能够进入商业领域 。,最近几年来,研究人员考虑在在应用层实现组播功能

2、 应用层组播中,分组在端系统处进行复制。端系统构成了逻辑上的重叠网络(Overlay Network):,应用层组播研究概况,应用层组播的分类,根据构造控制拓扑和数据拓扑的顺序,我们可以把应用层组播方案分为3类:,重叠网的构造 MPPS、PRO、SCRIBE、GNUSTREAM 内容递交策略 LPPS、PALS,应用层组播中的关键技术,二.重叠网的构造,设计一个可扩展的Overlay构建框架,用以把所有参与流媒体应用(组播会话)的终端系统(对等节点)组织成一个性能良好的Overlay结构,基于mesh的P2P流媒体(MPPS),覆盖网的组织观点 性能瓶颈 MPPS的实际考虑,覆盖网的组织观点,

3、定义源到一个端点p的距离为从源通过覆盖中的有向连接到端点p的最短路径。这样,覆盖中的端点基于它们到源的距离可以被组织成不同的级别,即级别n包括离源的所有n跳的端,级别0就是源本身。,覆盖网的组织观点,代表性的,除了在底层级别的端点外,在级别n上的每个端有:(1)在级别(n1)有一个父节点,在同级或低级有(deg1)个父节点,(2)在级别(n1)上有deg个孩子节点。在底层(ndepth)的端点在(n1)层上有一个父节点,在同层或高层有deg个孩子节点。实际上,因为端点之间的随机连接,有少数的端点在更高层上有多于一个的父节点,如图中的端点5。这可能会减小同级里的端点的数目,增大覆盖的深度,性能瓶

4、颈,带宽瓶颈 :对任意的父节点和孩子端点以下条件必须满足: 我们称这个为“带宽度”条件。不失一般性,我们假设适应“带宽度”的条件可以保证覆盖里的所有连接大致有相同的带宽。,性能瓶颈,容量瓶颈 为了最小化系统容量瓶颈的概率,所有的端点在一个时间间隔内应该至少为它们的每个孩子端点提供一个有用的数据单元。最小化系统容量瓶颈和有效地利用所有端的输出带宽的目的在本质上是相同的。,MPPS的实际考虑,有两个在实际中可能使MPPS不能有效地使用简单化的假设 : 第一,覆盖中的一些连接可能在网络内部经历瓶颈。 第二,连接的带宽可能会比或高或低。,由接收者驱动的P2P 重叠网 (PRO),PRO设计的主要目的:

5、 为具有异构和非对称带宽的对等节点提供最大的传输带宽 设计PRO的主要原则: 每一个节点能够独立并自私地决定连接到overlay的最好方式,从而最大化自己的传输带宽,PRO关键机制 PRO主要特征 PRO局限性和挑战,由接收者驱动的P2P 重叠网 (PRO),PRO关键机制,基于Gossiping的PD机制 PD机制即节点发现机制,使得每个节点获得overlay中其他节点的信息。 PRO采用了一种类似gossip的方法进行节点发现 。 PD步骤 : i目标选择 ii内容选择 iiiimage维护,PRO关键机制,PS机制 PS机制就是利用已获得的节点信息决定合适的父亲节点。 PS机制包括两个主

6、要方面:选择标准和单一vs多个父亲节点 PS原理 :i什么时候选择新的父亲节点 ii选择哪个节点作为父亲节点 iii怎样检测新的父亲节点 iv丢弃父亲节点标准,PRO关键机制,PRO中PD和PS的结合 使用父亲节点访问链路带宽代替可利用带宽有下面的一些优点: 输出带宽是父亲节点可用带宽的一个上限。 估计可用带宽需要end-to-end的测量 使得overlay中的每个节点可以估计出任何其他两个节点的相对有用性。,PRO主要特征,Gossiping提供了一种节点发现的方法 。 PRO构建了多父亲节点,无组织的重叠网。 PRO引入被动检测可用来检测不同父亲节点路径的任何共享瓶颈。 减少了测量的次数

7、,提高了稳定性,PRO局限性和挑战,条件不满足时,接收节点不能最大化全部带宽或者生成的overlay不够有效 实用性也许不能有效的指导搜索进程来识别好的父亲节点 来自父亲节点的可控带宽也许不能提供一个可测信号来检测共享瓶颈,三.内容递交机制,设计一套高效的内容递交策略,使Overlay结构上的用户终端能够尽可能接收到高质量的流媒体内容。,分层的P2P数据流LPPS,问题描述 分层的P2P数据流解决方案 性能评价,问题描述,P2P流媒体中存在两个问题: 用户请求的异步性 对等网络带宽的异质性 需要考虑两个因素: 所有对等节点的总体流质量系统效益 服务器的带宽消耗系统开销。,问题描述,分层的P2P

8、数据流解决方案,基本算法( Basic Algorithm) 假设可从无限多个发送节点那里接收数据。该算法总是最大限度地利用具有最少层的节点的输出带宽。 的执行:算法输入:(1);(2)的供给节点集合,落到至的缓冲窗口中,。算法返回:流质量,收集被选择的供给节点放到集合P中。,分层的P2P数据流解决方案,基本算法的简单示例,分层的P2P数据流解决方案,供给节点受约束下的增强算法( Enhanced Algorithm under Supplying Peer Constraint) 考虑更为受限的情况:只能从有限多个供给节点那里获得数据流。对于之前定义的,如果只能从至中选择一个供给节点,用表示

9、其最优解决方案。这种方法比较简单,只需要找到能够发送最多层数的节点即可。对于,假设已知,可从到中选择能够进一步提供醉倒层数的节点,记为,这样 就是的一个备选答案。从m=1到M-1重复该程序,即可得到最佳解答:,分层的P2P数据流解决方案,一般地,,分层的P2P数据流解决方案,节点离开 由于用户注销、机器崩溃或网络失效,节点离开可能经常发生。如果一个接受节点丢失了一个供给节点,它将重运行层分配算法。然而,在这短暂的时间内,它的流质量可能会下降。 如果正常离开,它将通知重新配置会话。同时,继续向正常提供其缓冲区中的剩余数据。因此,只要能够在的缓冲区耗尽之前完成会话的重新配置,将不受影响。 如果 失

10、败(可通过探测发现),有两种选择:1周期性地向服务器请求原来分配给的层,直到会话的重配置完成。2如果服务器的带宽已经完全耗尽,必须温和地降低其流质量。,分层的P2P数据流解决方案,Graceful degradation of streaming quality (when server bandwidth is fully occupied),性能评价,分层的方法更适合带宽的非对称性。 由对等节点的请求关系而组成的链接容易断掉。 数据可用性约束和带宽可用性约束都会影响供给节点的公平性 在鲁棒性方面,由于边缘效应,它的平均质量的下降将比无约束的情况高。 在层速率异质性方面,更精细的层速率会引入

11、更多的性能增益,同时也会增加操作复杂度。,P2P自适应分层的流传输 (PALS),PALS概述 滑动窗口机制 性能评价,PALS概述,PALS的主要设计目标是高效的利用各发送节点的可用带宽,最大化递交质量,同时维护由于各发送节点带宽的变化而带来的稳定性的问题。 PALS是一个接收端驱动的办法,这种方法允许接收端协调来自不同发送方的分层结构数据流的自适应递交。,PALS概述,PALS的步骤: 在每个窗口(时隙)的开始 ,接收节点估计在这个窗口期间接收到的报文总数: K= 然后,调用质量自适应调整机制(QA机制)决定以下两个方面: 1)在这个窗口内能够被播放的活跃的层的数目; 2)在这个窗口内请求

12、传输的来自每个活跃层的具体报文 最后,报文分配机制(PA机制)把选中的报文分成互不相关的一些子集,并向每个发送节点发送一个独立的请求,请求中包含分配给该发送节点的有序(ordered)报文列表。,滑动窗口机制,滑动窗口机制的使用: 接收节点维护活跃的缓冲窗口(就是一段时间)【,】 。如图8(c)所示,当左边界与播放时间的差小于门限,即,窗口就向前滑动一()。图8(a)描述了刚滑动后窗口的状态,。此刻,大部分的时间戳小于报文都已经接收到了。 在当前的缓冲窗口的起始点被请求的报文按照时间戳的相对顺序可以划分为三类: 1)上一窗口的报文()。 2)缓冲窗口的报文() 。 3)未来窗口的报文()。,滑

13、动窗口机制,性能评价,这些报文由QA机制确定,QA机制在每个窗口都被调用,因此窗口大小是在投递质量的稳定性和QA机制对总带宽变化响应速度两者之间折衷的一个关键性的参数。 然而滑动窗口机制还不足以有效的对付在一个窗口内总带宽的突然变化。因此,滑动窗口机制和其它的辅助机制一起来解决这个问题。,四.小结,在P2P的流媒体技术方面,目前,流媒体传输的研究才刚起步不久,还有许多问题需要解决。由于P2P流媒体系统中节点的行为具有Ad-Hoc性质,如何在动态的系统环境下保证流媒体的服务质量,需要结合流媒体对QoS的要求和网络流量分析等方面的知识,研究高效率、低代价的QoS保障机制。 可研究的方向包括:服务节点的选择、节点失效时如何保证流媒体服务的连续以及对多个发送端的传输调度等。,小结,综上所述,P2P流媒体技术正处在发展的春天,基于这项技术的杀手级应用将不断涌现,这些技术将极大地改善了整个IT世界的面貌,可以说是互联网技术的又一次新的革命。,Thanks!,

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