CN116095372B - 流媒体数据调度分发方法和*** - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种流媒体数据调度分发方法和***，具体涉及流媒体数据调度分发技术领域，方法包括以下步骤：S1抓取历史跳转信息、S2计算有效跳转、S3融合建立有效跳转帧集合、S4聚类分析、S5确定关键跳入帧、S6确定预估帧间距、S7分段调度发送、S8缓存；本发明基于历史数据，对流媒体数据文件进行统计分析，得到高置信度的跳转节点，可以准确的知晓用户的观看喜好，对这些重点区域进行优先调度分发，保证了观看的流畅；本发明还采用比例算法，对于不满足高斯分布的统计数据，提高了预判的容错度，对于观看习惯与统计均值存在偏离的用户，本发明的比例区间可以较好进行包容，提高了预判精度，降低了用户跳转时的卡队、等待问题。

Description

流媒体数据调度分发方法和***
技术领域
本发明涉及流媒体数据调度分发技术领域，尤其涉及流媒体数据调度分发方法和***。
背景技术
流媒体（streaming media）是指将一连串的媒体数据压缩后，经过网上分段发送数据，在网上即时传输影音以供观赏的一种技术与过程，此技术使得数据包得以像流水一样发送；如果不使用此技术，就必须在使用前下载整个媒体文件。流式传输可传送现场影音或预存于服务器上的影片，当观看者在收看这些影音文件时，影音数据在送达观看者的计算机后立即由特定播放软件播放。
流媒体分发传输是一种新型的网络构建方式，它是为能在传统的IP网发布宽带丰富媒体而特别优化的网络覆盖层，其目的是通过在现有的网络中增加一层新的网络架构，将节目内容发布到分布于各地的多路流服务器，以最接近用户的方式使客户可以就近取得所需的内容，提高用户访问的响应速度。而从广义的角度，流媒体分发***代表了一种基于质量与秩序的网络服务模式。一般来说，流媒体分发***是一个经策略性部署的整体***。然而，传统的流分发传输都是基于一个分布式计算，集中式管理的较复杂的实现架构，它包括内容接入管理、数据分发调度，网络请求重定向及断线重连，资源配置管理等几个要件；
现有技术如公开号为：CN101753439A的一种流媒体分发传输方法，本发明涉及一种流媒体分发传输方法，该方法具体步骤如下：内容接入模块接收已编码的节目数据然后传送至各个调度模块；每个调度模块端都建立一个相应的线性数据存储队列，内容接入模块将接收到的节目数据直接依次发往各调度模块的存储队列中；各调度模块按照一定的时间片段从各自的队列中取出数据，再发送给下一级流传输***。
现有技术可大大提高流媒体业务的服务质量，减轻源服务器和网络的负载，减少***硬件设备投入，增加***的并发服务能力，使得相同的***成本，可以服务更多的用户，但是现有技术中还存在有，在进行流媒体数据调度分发的时候需要一定的时间才能够将用户所需求的音频、视频或多媒体的数字资源传输至显示终端，并没有良好的学习用户的使用需求和使用习惯，这样则导致在媒体数据调度分发过程中可能使时间较长导致使用效果不佳，因此，本发明提出流媒体数据调度分发方法和***以解决现有技术中存在的问题。
针对上述问题，本发明提出流媒体数据调度分发方法和***，并通过以下技术方案实现：一种流媒体数据调度分发方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、抓取历史跳转信息；流媒体数据的发送端LS基于双向互联协议，向流媒体数据的多个接收端LR抓取历史使用者在跳转流媒体数据时的历史跳转帧，包括跳入帧Pin和跳出帧Pout，构成历史跳转帧集合{(Pinij, Poutij, Lij)}；其中，i为播放次数下标，j为跳转次数下标；Pinij、Poutij、Lij分别表示该视频或音频文件在第i次播放的第j次跳转的跳入帧、跳出帧和帧间距；
S2、计算有效跳转；对于一次跳转(Pinij, Poutij, Lij)，如果满足以下条件T1、T2的任一项，则将其判定为一次有效跳转：
T1：
Figure SMS_1
，其中L0为预设的帧间距阈值；
T2：
Figure SMS_2
，其中，/>
Figure SMS_3
为帧间距均值，满足：
Figure SMS_4
Figure SMS_5
其中，n表示总播放次数，m i 表示第i次播放的跳转次数，c为总跳转次数；
S3、融合建立有效跳转帧集合；将所有的有效跳转融合，按跳入帧从小到大的顺序排列，得到有效跳转帧集合{(Pink, Poutk, Lk)| k=1,2,…,w }；其中，k为有效跳转序号，w为有效跳转总数，Pink, Poutk, Lk分别为第k次有效跳转的跳入帧、跳出帧和帧间距；
S4、聚类分析；对所有有效跳转的跳入帧进行聚类分析，得到数个聚类组；
S5、确定关键跳入帧Pkey x ；对各聚类组进行高斯分布分析或比例分析中的任意一种，得到关键跳入帧Pkey x ，其中，x为聚类组下标；
S6、确定预估帧间距；对个聚类组的帧间距进行高斯分布分析或均值分析中的任意一种，得到预估帧间距；
S7、分段调度发送；以关键跳入帧为分发节点，向接收端发送流媒体数据；
S8、缓存；接收端对流媒体数据进行缓存。
进一步的，所述步骤S5具体包括：提取各聚类组的跳入帧，检验是否满足高斯分布，检验方法为直方图、KDE图、Q-Q图、Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验中的任意一种；
若一个聚类组的跳入帧集合{ Pink|x}满足高斯分布，则选取其高斯均值
Figure SMS_6
减三倍标准差/>
Figure SMS_7
处的帧作为该聚类组的关键跳入帧，满足：
Figure SMS_8
若不满足高斯分布，则选取以最小跳入帧为基础，最小跳入帧和最大跳入帧差距5%为增量处的帧为关键跳入帧，满足：
Figure SMS_9
。
进一步的，所述步骤S6具体包括：
提取各聚类组的帧间距，检验是否满足高斯分布，检验方法为直方图、KDE图、Q-Q图、Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验中的任意一种；
若一个聚类组的帧间距集合{ Lk|x}满足高斯分布，则选取其高斯均值
Figure SMS_10
加三倍标准差/>
Figure SMS_11
处的帧作为该聚类组的关键跳入帧，满足：
Figure SMS_12
若不满足高斯分布，则选取最小帧间距和最大帧间距差距的95%为作为预估帧间距，满足：
Figure SMS_13
。
一种流媒体数据调度分发***，用于执行所述的方法，包括预处理模块以及处理模块；所述预处理模块用于执行步骤S1至步骤S6；所述处理模块用于执行步骤S7至步骤S8。
进一步的，所述预处理模块包括预存储模块和计算模块；所述预存储模块用于存储所抓取的历史跳转信息；所述计算模块用于根据所述历史跳转信息完成聚类分析、计算有效跳转、融合建立有效跳转帧集合、聚类分析、确定关键跳入帧和预估帧间距。
进一步的，所述处理模块包括网络控制器、网络协议模块、第一调度分发模块、第二调度分发模块和若干个流媒体服务器；所述第一调度分发模块和第二调度分发模块互为备份。
本发明的有益效果为：
（1）针对常规流媒体在用户跳转时，特别是涉及视频播放进行跳转时的卡顿、等待数据的问题，本发明采用了分段发送的方式，可以对流媒体文件进行分段传输，而避免了前端数据拥挤而后端数据不足的问题。
（2）针对现有的流媒体存在的固定的多节点传输的技术方案，本发明采用统计学的方法，基于历史数据，对每一个流媒体数据文件进行统计分析，得到高置信度的跳转节点，即用户喜欢进行跳转的节点，可以准确的知晓用户的观看喜好，对这些重点区域进行优先调度分发，保证了观看的流畅。
（3）本发明采用5%和95%的比例算法，对于不满足高斯分布的统计数据，提高了预判的容错度，即，对于观看习惯与统计均值存在偏离的用户，本发明的比例区间可以较好的进行包容，提高了预判精度，降低了用户跳转时的卡队、等待问题。
附图说明
图1为本发明的方法流程示意图；
具体实施方式
为了加深对本发明的理解，下面将结合实施例对本发明做进一步详述，本实施例仅用于解释本发明，并不构成对本发明保护范围的限定。
实施例1
根据图1所示，本实施例提供了一种流媒体数据调度分发方法，包括以下步骤：
S1、抓取历史跳转信息；流媒体数据的发送端LS基于双向互联协议，向流媒体数据的多个接收端LR抓取历史使用者在跳转流媒体数据时的历史跳转帧，包括跳入帧Pin和跳出帧Pout，构成历史跳转帧集合{(Pinij, Poutij, Lij)}；其中，i为播放次数下标，j为跳转次数下标；Pinij、Poutij、Lij分别表示该视频或音频文件在第i次播放的第j次跳转的跳入帧、跳出帧和帧间距；
S2、计算有效跳转；对于一次跳转(Pinij, Poutij, Lij)，如果满足以下条件T1、T2的任一项，则将其判定为一次有效跳转：
T1：
Figure SMS_14
，其中L0为预设的帧间距阈值；
T2：
Figure SMS_15
，其中，/>
Figure SMS_16
为帧间距均值，满足：/>
Figure SMS_17
；/>
Figure SMS_18
；
其中，n表示总播放次数，m i 表示第i次播放的跳转次数，c为总跳转次数；
S3、融合建立有效跳转帧集合；将所有的有效跳转融合，按跳入帧从小到大的顺序排列，得到有效跳转帧集合{(Pink, Poutk, Lk)| k=1,2,…,w }；其中，k为有效跳转序号，w为有效跳转总数，Pink, Poutk, Lk分别为第k次有效跳转的跳入帧、跳出帧和帧间距；
S4、聚类分析；对所有有效跳转的跳入帧进行聚类分析，得到数个聚类组；
S5、确定关键跳入帧Pkey x ；对各聚类组进行高斯分布分析或比例分析中的任意一种，得到关键跳入帧Pkey x ，其中，x为聚类组下标；具体包括：提取各聚类组的跳入帧，检验是否满足高斯分布，检验方法为直方图、KDE图、Q-Q图、Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验中的任意一种；
若一个聚类组的跳入帧集合{ Pink|x}满足高斯分布，则选取其高斯均值
Figure SMS_19
减三倍标准差/>
Figure SMS_20
处的帧作为该聚类组的关键跳入帧，满足：/>
Figure SMS_21
；若不满足高斯分布，则选取以最小跳入帧为基础，最小跳入帧和最大跳入帧差距5%为增量处的帧为关键跳入帧，满足：/>
Figure SMS_22
；
S6、确定预估帧间距；对个聚类组的帧间距进行高斯分布分析或均值分析中的任意一种，得到预估帧间距；具体包括：
提取各聚类组的帧间距，检验是否满足高斯分布，检验方法为直方图、KDE图、Q-Q图、Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验中的任意一种；
若一个聚类组的帧间距集合{ Lk|x}满足高斯分布，则选取其高斯均值
Figure SMS_23
加三倍标准差/>
Figure SMS_24
处的帧作为该聚类组的关键跳入帧，满足：
Figure SMS_25
若不满足高斯分布，则选取最小帧间距和最大帧间距差距的95%为作为预估帧间距，满足：
Figure SMS_26
；
S7、分段调度发送；以关键跳入帧为分发节点，向接收端发送流媒体数据；
S8、缓存；接收端对流媒体数据进行缓存。
实施例2
一种流媒体数据调度分发***，用于执行所述的方法，包括预处理模块以及处理模块；所述预处理模块用于执行步骤S1至步骤S6；所述处理模块用于执行步骤S7至步骤S8及与流媒体数据调度分发相关的其他进程。所述预处理模块包括预存储模块和计算模块；所述预存储模块用于存储所抓取的历史跳转信息；所述计算模块用于根据所述历史跳转信息完成聚类分析、计算有效跳转、融合建立有效跳转帧集合、聚类分析、确定关键跳入帧和预估帧间距。所述处理模块包括网络控制器、网络协议模块、第一调度分发模块、第二调度分发模块和若干个流媒体服务器；所述第一调度分发模块和第二调度分发模块互为备份。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (6)

1.一种流媒体数据调度分发方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、抓取历史跳转信息；流媒体数据的发送端LS基于双向互联协议，向流媒体数据的多个接收端LR抓取历史使用者在跳转流媒体数据时的历史跳转帧，包括跳入帧Pin和跳出帧Pout，构成历史跳转帧集合{(Pinij, Poutij, Lij)}；其中，i为播放次数下标，j为跳转次数下标；Pinij、Poutij、Lij分别表示该流媒体数据文件在第i次播放的第j次跳转的跳入帧、跳出帧和帧间距；
S2、计算有效跳转；对于一次跳转(Pinij, Poutij, Lij)，如果满足以下条件T1、T2的任一项，则将其判定为一次有效跳转：
T1：
Figure QLYQS_1
，其中L0为预设的帧间距阈值；
T2：
Figure QLYQS_2
，其中，/>
Figure QLYQS_3
为帧间距均值，满足：/>
Figure QLYQS_4
；/>
Figure QLYQS_5
；其中，n表示总播放次数，m i 表示第i次播放的跳转次数，c为总跳转次数；
S3、融合建立有效跳转帧集合；将所有的有效跳转融合，按跳入帧从小到大的顺序排列，得到有效跳转帧集合{(Pink, Poutk, Lk)| k=1,2,…,w }；其中，k为有效跳转序号，w为有效跳转总数，Pink, Poutk, Lk分别为第k次有效跳转的跳入帧、跳出帧和帧间距；
S4、聚类分析；对所有的有效跳转的跳入帧进行聚类分析，得到数个聚类组；
S5、确定关键跳入帧Pkey x ；对各聚类组进行高斯分布分析或比例分析中的任意一种，得到关键跳入帧Pkey x ，其中，x为聚类组下标；
S6、确定预估帧间距；对个聚类组的帧间距进行高斯分布分析或均值分析中的任意一种，得到预估帧间距；
S7、分段调度发送；以关键跳入帧为分发节点，向接收端发送流媒体数据；
S8、缓存；接收端对流媒体数据进行缓存。
2.根据权利要求1所述的一种流媒体数据调度分发方法，其特征在于：所述步骤S5具体包括：提取各聚类组的跳入帧，检验是否满足高斯分布，检验方法为直方图、KDE图、Q-Q图、Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验中的任意一种；
若一个聚类组的跳入帧集合{ Pink|x}满足高斯分布，则选取其高斯均值
Figure QLYQS_6
减三倍标准差/>
Figure QLYQS_7
处的帧作为该聚类组的关键跳入帧，满足：/>
Figure QLYQS_8
；若不满足高斯分布，则选取以最小跳入帧为基础，最小跳入帧和最大跳入帧差距5%为增量处的帧为关键跳入帧，满足：/>
Figure QLYQS_9
。
3.根据权利要求1或2所述的一种流媒体数据调度分发方法，其特征在于：所述步骤S6具体包括：
提取各聚类组的帧间距，检验是否满足高斯分布，检验方法为直方图、KDE图、Q-Q图、Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验中的任意一种；
若一个聚类组的帧间距集合{ Lk|x}满足高斯分布，则选取其高斯均值
Figure QLYQS_10
加三倍标准差
Figure QLYQS_11
处的帧作为该聚类组的关键跳入帧，满足：/>
Figure QLYQS_12
；若不满足高斯分布，则选取最小帧间距和最大帧间距差距的95%为作为预估帧间距，满足：
Figure QLYQS_13
。/>
4.一种流媒体数据调度分发***，用于执行如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，包括预处理模块以及处理模块；所述预处理模块用于执行步骤S1至步骤S6；所述处理模块用于执行步骤S7至步骤S8。
5.根据权利要求4所述的一种流媒体数据调度分发***，其特征在于，所述预处理模块包括预存储模块和计算模块；所述预存储模块用于存储所抓取的历史跳转信息；所述计算模块用于根据所述历史跳转信息完成聚类分析、计算有效跳转、融合建立有效跳转帧集合、聚类分析、确定关键跳入帧和预估帧间距。
6.根据权利要求5所述的一种流媒体数据调度分发***，其特征在于，所述处理模块包括网络控制器、网络协议模块、第一调度分发模块、第二调度分发模块和若干个流媒体服务器；所述第一调度分发模块和第二调度分发模块互为备份。
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