基于P2P的媒体分发网络性能分析研究

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1、摘要摘要随着计算机技术、互联网技术和多媒体技术的不断进步和发展，以视频流媒体传输为基础的网络服务得到广泛的应用。这种网络服务主要包括VOD、视频直播、IPTV以及各种增值业务等，其特点为：媒体数据量大、实时性高、对存储和网络设备以及服务器的带宽资源要求高。针对这种新型网络服务的需要，产生了基于P2P的媒体分发网络(MediaDeliveryNetworkbasedonP2P，简称P2P-MDN)，这种网络架构有效融合了内容分发网络(ContentDeliveryNetwork，简称CDN)和对等网络(PeertoPee

2、r，简称P2P)两种网络的优势。目前对这种网络的研究多集中在提高系统性能的具体方法上，如节点选择算法、副本放置策略、内容路由机制等，缺少对整个系统有效性的分析和性能的评估。本文首先介绍了P2P-MDN)的总体架构以及关键技术，然后通过对P2P-MDN建模研究了该网络的承载量和有效性，同时分析了该网络的主要性能和参数配置之间的关系，这对构建和优化该网络有很好的指导作用。本文的主要工作包括如下两个方面：1.系统承载量的分析：研究系统在固定的参数配置和策略部署下，系统能够承载的最大吞吐量。为此，本文首先建立了基于线性规划的P

3、2P-MDN模型，在该模型中综合考虑了PN节点容量、PN节点之间带宽、磁盘I/O带宽等系统限制因素，是一种很好的P2P-MDN性能评估模型，然后在该P2P-MDN模型上，通过数据实例的方法，分析了系统采用不同参数和策略配置时对系统吞吐量的影响，找到了它们之间的关系。在这里主要分析了PN存储容量对本地命中率的影响，以及PN存储容量、PN间带宽和不同存储策略分别对系统吞吐量的影响。分析结论表明系统的主要配置参数，如PN节点容量、PN节点之间带宽、磁盘I/O带宽在不同的组合配置下，都有可能成为系统的主要制约因素，成为系统性能

4、提升的瓶颈。因此应该合理组合系统参数，使系统在有限的资源和成本前提下，最大限度的提高系统资源利用率。2.系统有效性的分析：为了分析P2P-MDN架构的有效性，本文建立了基于M/M/1排队的P2P-MDN模型，通过该模型可以求解出用户请求的平均响应时间，这对估计系统性能有很好的指导作用。在基于排队的P2P-MDN模型上，以用户的平均响应时间为系统的性能指标，分析了该网络在引入P2P技术后对系统性能产生的影响，结果表明在传统的CDN级引入P2P技术并不一定就能减少用户响应时间，只有在满足一定条件情况下，引入P2P技术才能够

5、减少用户请求延时，提高用户体验。同时也分析了本地文件命中率对系统性能的影响，以摘要及在系统整个服务能力一定的情况下，系统参数的最优部署情况，并给出了一个最优的参数配置，在该配置下能够使得用户请求的平均响应时间最小。关键词：P2P媒体分发网络系统承载量线性规划系统有效性排队AbstractABSTRACTWiththedevelopmentandprogressofcomputer,Internetandmultimediatechnology,networkservicesbasedstreamingmediahasb

6、eentherapiddevelopmentandwideapplication.ThenetworkservicesincludeVOD,videobroadcast,IPTVandavarietyofvalue-addedservices.Itscharacteristicsare:largeamountofmediaservicedata,real-timehigh,thestoragedevicesandnetworkequipmentandserversthatrequirehighbandwidth.Awi

7、derangeofapplicationneedsforthisnewnetworkservicesresultinaP2P-basedmediadeliverynetwork.ThisnetworkarchitectureintegratestheadvantagesbothofCDNandP2Pnetwork,includinghighmanageabilityandscalability.Currently,moreattentionhasbeenfocusedonspecificwaystoimprovesys

8、temperformance,suchasthenodeselectionalgorithm,replicaplacementstrategies,contentroutingmechanism,andlackofeffectivenessofthewholesystemanalysisandperformanceassessme