CN109246487A - 一种智能调度*** - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种智能调度***，包括视频服务器、管理服务器、监控中心、客户端、节点管理模块、缓存模块、调度模块。利用Hadoop分布式文件***保存数据，缓解了服务器压力。采集用户数据，再基于大数据***采用计算模型智能分析，做到基于用户链路体验做最优调度。

Description

一种智能调度***
技术领域
本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种智能调度***。
背景技术
目前P2P流媒体***中，客户端与服务端不再有那么严格的区别，一个客户端往往也要充当服务端，为其他节点提供数据。而网络中各节点的带宽、处理能力、数据等资源随时间变化都会有所不同，如何找到合适的节点作为服务节点，这是一个重要的问题。此外，网络中各节点的动态性，这也使得请求节点获得资源难度加大。因此，制定合理有效的流媒体数据调度机制对于流媒体***来说是至关重要的。
目前P2P流媒体***中数据调度存在的问题是：(1)当某个节点请求资源时，按何种顺序来请求资源；(2)请求某一资源时，多个邻居节点同时可以提供服务，如何选择合理的邻居节点来接收资源，以达到资源的合理利用；(3)在请求资源时，如何从其他节点请求数据，避免向服务器发送请求，减小服务器的负载。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种解决或部分解决上述问题的智能调度***。
为达到上述技术方案的效果，本发明的技术方案为：一种智能调度***，包括视频服务器、管理服务器、监控中心、客户端、节点管理模块、缓存模块、调度模块；
智能调度***中有多个客户端、每个客户端就是一个节点；每个客户端都分别和视频服务器、管理服务器、监控中心相连；视频服务器和管理服务器相连；智能调度***利用Hadoop分布式文件***保存数据，利用Hadoop中的Map Reduce实现云计算；
视频服务器用于发布和保存视频文件；视频服务器将视频文件分割成大小相等的数据块；视频服务器将数据块信息传输给管理服务器；
管理服务器用于管理客户端信息；
节点管理模块、缓存模块、调度模块都集成在客户端上；
节点管理模块用于管理本节点及伙伴节点的信息、向管理服务器注册；缓存模块用于缓存数据块，也可为伙伴节点转发数据块，缓存数据块通过Hadoop分布式文件***实现；调度模块用于制定调度方案，并根据调度方案向对应的伙伴节点发送数据请求；
智能调度***包括以下工作步骤：
1)用户在客户端通过鼠标点击或键盘输入的方式选择视频发布网站，进入智能调度***；
2)节点管理模块在管理服务器上注册，注册的内容包括节点的IP地址、端口号、带宽和即将观看的视频节目；
3)管理服务器返回给节点管理模块20个伙伴节点，伙伴节点是正在观看即将观看的视频节目的节点，伙伴节点挑选的原则是节点的IP地址最相近；
4)调度模块首先读取用户以往的视频观看行为以及网络上其他节点观看即将观看的视频节目的行为，利用Hadoop中的Map Reduce构建模型，通过隐马尔科夫链预测用户下一个跳转点，下一个跳转点就是用户结束观看即将观看的视频节目时正在播放的数据块所在的位置，在下一个跳转点之前的数据块需要缓存；
5)调度模块向对应的伙伴节点发送数据请求，缓存数据块；
监控中心用于评价调度方案，并可修改调度方案；监控中心利用Hadoop中的MapReduce实时计算客户端的***压力，***压力用公式一进行计算：
公式一：
其中，ω为***压力；a、b、c、d为比例系数，均是0～1之间的有理数，由后台人员根据需要调整，且满足总和为1；P为上行带宽利用率，是使用的上行带宽与总带宽的比值；Q为服务器压力，是视频服务器保存的数据块的总数与正在播放的数据块的总数的比值；R为启动延迟，是用户进入智能调度***后，直到获得最初5s内播放视频的所有数据块之间的时间间隔；T为播放质量，是当前时刻视节点实际获得的数据块的总数与应该获得的数据块的总数的比值；ω、P、Q、R、T均是0～1之间的有理数；
当***压力小于0.5时，则监控中心立即停止调度方案，由后台人员修改调度方案并执行，直至***压力不小于0.5，再启动调度模块制定新的调度方案并执行。
本发明的有益成果为：本发明提供了一种智能调度***，包括视频服务器、管理服务器、监控中心、客户端、节点管理模块、缓存模块、调度模块。利用Hadoop分布式文件***保存数据，缓解了服务器压力。采集用户数据，再基于大数据***采用计算模型智能分析，做到基于用户链路体验做最优调度。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行详细的说明。应当说明的是，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明，能实现同样功能的产品属于等同替换和改进，均包含在本发明的保护范围之内。具体方法如下：
实施例1：本实施例具体介绍P2P流媒体数据调度机制，如下：
目前，数据调度机制主要有“推”，“拉”，“推拉”结合以及采用数据编码四种方式。
(1)“推”数据调度机制
“推”数据调度技术的思想产生于组播技术，它是最早使用的调度机制。“推”模式主要应用在流媒体树形结构中，各节点以单棵或多棵树的形式组织在一起。源服务节点作为根节点，数据从源节点按树的层次关系自上而下的分发。父节点总是先于孩子节点获取数据，孩子节点只能等待接收来自父节点的数据，一旦孩子节点接收到数据，它会立即向下一代转发，这样层层转发，最终所有节点都获取到来自源服务节点的数据。
(2)“拉”数据调度机制
“拉”模式是“推“模式后又一种数据调度机制，在“推”模式中，数据传输具有确定的方向，而在“拉”模式中，数据传输无固定方向，需要节点向其他邻居节点发送请求来获取。“拉”模式一般又被称为基于数据驱动的。“拉”模式中的节点不再像“推”模式中的节点被动的接受其他节点转发过来的数据，而是选择邻居节点来“拉”取数据，是主动向其他节点请求数据。在“拉”模式数据调度机制中，网络中的节点随机的与其他节点连接，并定期交换缓存映像，当需要请求数据时，会根据交换得到的缓存信息向邻居节点发送数据请求。“拉”模式数据调度中，节点从请求到收到数据块之间需要经历次通信，这就增大了时延。
(3)“推拉”结合数据调度机制
“推拉”结合模式兼顾了“推”模式与“拉”模式两者的优点，减小控制开销的同时降低了数据到达延迟，使***的整体性能得到很大的提高。一般的“推拉”模式***将覆盖网划分成树形结构和网状结构两个层次，通常在树形结构中，以“推”模式向其他节点转发数据，而在网状结构中，又以“拉”模式来从其他节点获取数据，这样通过两种模式的相互配合，能让节点快速有效的获取所需数据。“推”和“拉”之间如何协调是“推拉”模式需要解决的一个重要问题。如果在同一数据块传递时，两种模式同时进行，会造成重复下载数据的问题。
(4)采用数据编码的数据调度机制
将编码技术运用到流媒体***中，能提供适应网络带宽变化的服务质量、增强了***的稳定性。目前多描述编码MDC和网络编码NC广泛运用到P2P流媒体***中。
MDC(Mutiple Description Coding)在错误恢复方面非常有效，通常一种多描述编码器产生多个相等速率且同等重要的描述，每个描述只需携带较低质量但可以接受的信息，这样用户只要接收到其中一个描述就能解码播放媒体数据，一旦接收到的描述较多时，获得的流媒体数据也就增多，从而提高了媒体数据的质量，极大的改善了服务质量。
NC(Network Coding)运用到流媒体***中有利于大规模内容。的分发，网络的吞吐量提高，从而促进***性能的改善。但节点要想播放媒体数据需要等到足够多的数据块到达并解码之后，因此网络编码在点播***中不能被直接使用。
实施例2：本实施例具体举例说明了智能调度***的结构，包括：
视频服务器、管理服务器、监控中心、客户端、节点管理模块、缓存模块、调度模块；
智能调度***中有多个客户端、每个客户端就是一个节点；每个客户端都分别和视频服务器、管理服务器、监控中心相连；视频服务器和管理服务器相连；智能调度***利用Hadoop分布式文件***保存数据，利用Hadoop中的Map Reduce实现云计算；
视频服务器用于发布和保存视频文件；视频服务器将视频文件分割成大小相等的数据块；视频服务器将数据块信息传输给管理服务器；
管理服务器用于管理客户端信息；
节点管理模块、缓存模块、调度模块都集成在客户端上；
节点管理模块用于管理本节点及伙伴节点的信息、向管理服务器注册；缓存模块用于缓存数据块，也可为伙伴节点转发数据块，缓存数据块通过Hadoop分布式文件***实现；调度模块用于制定调度方案，并根据调度方案向对应的伙伴节点发送数据请求；
智能调度***包括以下工作步骤：
1)用户在客户端通过鼠标点击或键盘输入的方式选择视频发布网站，进入智能调度***；
2)节点管理模块在管理服务器上注册，注册的内容包括节点的IP地址、端口号、带宽和即将观看的视频节目；
3)管理服务器返回给节点管理模块20个伙伴节点，伙伴节点是正在观看即将观看的视频节目的节点，伙伴节点挑选的原则是节点的IP地址最相近；
4)调度模块首先读取用户以往的视频观看行为以及网络上其他节点观看即将观看的视频节目的行为，利用Hadoop中的Map Reduce构建模型，通过隐马尔科夫链预测用户下一个跳转点，下一个跳转点就是用户结束观看即将观看的视频节目时正在播放的数据块所在的位置，在下一个跳转点之前的数据块需要缓存；
5)调度模块向对应的伙伴节点发送数据请求，缓存数据块；
监控中心用于评价调度方案，并可修改调度方案；监控中心利用Hadoop中的MapReduce实时计算客户端的***压力，***压力用公式一进行计算：
公式一：
其中，ω为***压力；a、b、c、d为比例系数，均是0～1之间的有理数，由后台人员根据需要调整，且满足总和为1；P为上行带宽利用率，是使用的上行带宽与总带宽的比值；Q为服务器压力，是视频服务器保存的数据块的总数与正在播放的数据块的总数的比值；R为启动延迟，是用户进入智能调度***后，直到获得最初5s内播放视频的所有数据块之间的时间间隔；T为播放质量，是当前时刻视节点实际获得的数据块的总数与应该获得的数据块的总数的比值；ω、P、Q、R、T均是0～1之间的有理数；
当***压力小于0.5时，则监控中心立即停止调度方案，由后台人员修改调度方案并执行，直至***压力不小于0.5，再启动调度模块制定新的调度方案并执行。
本发明的有益成果为：本发明提供了一种智能调度***，包括视频服务器、管理服务器、监控中心、客户端、节点管理模块、缓存模块、调度模块。利用Hadoop分布式文件***保存数据，缓解了服务器压力。采集用户数据，再基于大数据***采用计算模型智能分析，做到基于用户链路体验做最优调度。
以上所述仅为本发明之较佳实施例，并非用以限定本发明的权利要求保护范围。同时以上说明，对于相关技术领域的技术人员应可以理解及实施，因此其他基于本发明所揭示内容所完成的等同改变，均应包含在本权利要求书的涵盖范围内。

Claims (1)

1.一种智能调度***，其特征在于，包括：视频服务器、管理服务器、监控中心、客户端、节点管理模块、缓存模块、调度模块；
智能调度***中有多个所述客户端、每个所述客户端就是一个节点；每个所述客户端都分别和所述视频服务器、所述管理服务器、所述监控中心相连；所述视频服务器和所述管理服务器相连；所述智能调度***利用Hadoop分布式文件***保存数据，利用Hadoop中的Map Reduce实现云计算；
所述视频服务器用于发布和保存视频文件；所述视频服务器将所述视频文件分割成大小相等的数据块；所述视频服务器将所述数据块信息传输给所述管理服务器；
所述管理服务器用于管理客户端信息；
所述节点管理模块、所述缓存模块、所述调度模块都集成在所述客户端上；
所述节点管理模块用于管理本节点及伙伴节点的信息、向所述管理服务器注册；所述缓存模块用于缓存数据块，也可为所述伙伴节点转发所述数据块，缓存数据块通过所述Hadoop分布式文件***实现；所述调度模块用于制定调度方案，并根据所述调度方案向对应的伙伴节点发送数据请求；
所述智能调度***包括以下工作步骤：
1)用户在所述客户端通过鼠标点击或键盘输入的方式选择视频发布网站，进入所述智能调度***；
2)所述节点管理模块在所述管理服务器上注册，注册的内容包括节点的IP地址、端口号、带宽和即将观看的视频节目；
3)所述管理服务器返回给所述节点管理模块20个伙伴节点，所述伙伴节点是正在观看所述即将观看的视频节目的节点，所述20个伙伴节点是与所述节点的IP地址最相近的20个节点；
4)所述调度模块首先读取用户以往的视频观看行为以及网络上其他节点观看所述即将观看的视频节目的行为，利用所述Hadoop中的Map Reduce构建模型，通过隐马尔科夫链预测用户下一个跳转点，所述下一个跳转点就是用户结束观看所述即将观看的视频节目时正在播放的数据块所在的位置，在所述下一个跳转点之前的数据块需要缓存；
5)所述调度模块向所述对应的伙伴节点发送数据请求，缓存数据块；
所述监控中心用于评价调度方案，并可修改所述调度方案；所述监控中心利用所述Hadoop中的Map Reduce实时计算客户端的***压力，所述***压力用公式一进行计算：
公式一：
其中，ω为所述***压力；a、b、c、d为比例系数，均是0～1之间的有理数，由后台人员根据需要调整，且满足总和为1；P为上行带宽利用率，是使用的上行带宽与总带宽的比值；Q为服务器压力，是所述视频服务器保存的数据块的总数与正在播放的数据块的总数的比值；R为启动延迟，是用户进入所述智能调度***后，直到获得最初5s内播放视频的所有数据块之间的时间间隔；T为播放质量，是当前时刻所述视节点实际获得的数据块的总数与应该获得的数据块的总数的比值；所述ω、所述P、所述Q、所述R、所述T均是0～1之间的有理数；
当所述***压力小于0.5时，则所述监控中心立即停止所述调度方案，由后台人员修改所述调度方案并执行，直至所述***压力不小于0.5，再启动所述调度模块制定新的调度方案并执行。
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