基于软件定义网络的媒体分发网络的接入控制

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1、基于软件定义网络的媒体分发网络的接入控制针对软件定义X络(SDN)环境下的媒体分发计算机X络的接入控制问题，提出了一种综合考虑服务节点和传输链路服务性能优化问题的接入控制方案。该方案利用SDN控制器对路由器的直接管控和对全X的感知能力，对应用层上服务节点服务性能和X络层上服务节点到用户之间的传输链路的服务性能进行联合优化，减少了链路拥塞对数据传输和用户服务质量的影响。首先，为SDN服务系统的接入控制过程建立部分可观Markov决策过程(POMDP)模型;然后，使用基于观测的随机策略作为系统的接入控制策略;最后，通过策略梯度算法对接入控制策略进行优化，求

2、解出模型的最优策略。仿真结果表明，与尽力而为的服务策略相比，基于POMDP模型的最优接入控制策略使系统性能提高了10%，验证了所提方法的有效性。0引言采用媒体分发X络的视频接入系统对传输时延和带宽具有高度灵敏性，许多工作致力于研究如何提高该类系统的性能和媒体分发的效率。接入控制在资源有限情况下对于提高系统资源利用率、提供服务质量保障非常重要[1]。选择一个好的接入控制策略可以保证在资源有限情况下，最大化系统资源利用率;同时显著地减少相应延迟，让更多的用户享受到高质量的服务[2]。研究传统媒体分发X络的接入控制问题时，主要利用可获取得到的服务节点的容量和

3、负载等信息，来制定接入控制方案，即主要考虑应用层上服务节点的服务能力存在瓶颈，通过寻找最优策略来优化节点的服务性能，从而提高系统资源利用率和用户的服务质量。目前，关于传统媒体分发X络的接入控制问题的研究有很多，基于阈值的接入控制方法由于结构简单且易于实现，已经被广泛应用[3]，其中几种基础的基于简单结构的阈值策略有完全共享策略[4-5]、完全区分策略[6-7]、资源预留策略[8-9]、自适应阈值策略[10]等。相对于基于阈值的接入控制方法，基于随机优化的接入控制着重于通过随机模型来描述系统状态在X络系统接入控制过程中的动态演化，并通过策略优化算法对系统

4、接入控制进行优化。文献[11]为资源共享系统设计了一种基于Markov决策过程(MarkovDecisionProcess，MDP)模型的接入控制方案，用于分析和求解具有多个级别服务的系统的接入控制策略。基于随机优化的方法在对X络系统接入控制过程的描述上更为准确，并且得到的接入控制策略也更为精细。在传统的X络中，在X络层上采用尽力而为的服务方式，没有考虑不稳定的X络状态和X络拥塞对视频传输质量以及用户服务质量造成的影响[12]。软件定义X络(Softark策略等[16]，本文在构建系统模型时，将节点选择和链路选择融合到行动空间中，通过策略梯度优化算法，

5、求解出使得系统性能达到最优的接入控制策略。1基于SDN的媒体分发X络首先介绍基于SDN的媒体分发X络的基本组成部分、相应的功能和相互之间的协作关系，在此基础上再讨论该系统的接入控制过程。图1给出了基于SDN的媒体分发X络的系统架构。与传统媒体分发X络相比，基于SDN的媒体分发X络通过运行在高性能服务器上的SDN控制器加强了对整个X络的控制和管理，其中SDN控制器可以查看整个X络的状态信息，克服了传统媒体分发X络中边缘服务节点的局限性，因此基于SDN的媒体分发X络可以更好地进行全局优化，如流量工程、负载均衡等，并且集中式的管理框架使得管理大大简化。其次，

6、在SDN中无需在X络边缘部署昂贵的边缘代理服务器，取而代之的是以分布式部署的可编程存储路由器，其中的可编程存储路由器是带有存储功能的，并以OpenFloDP的接入控制模型MDP常用于解决接入控制问题，但MDP方法面临着状态空间过大导致的维数灾问题[17]，由MDP扩展的部分可观Markov决策过程(PartiallyObservableMarkovDecisionProcess，POMDP)可以基于观测采取决策，能够有效地解决MDP维数灾问题，因此，本文通过POMDP对基于SDN的媒体分发X络的接入控制进行建模，并通过策略梯度优化算法求解最优接入策略。

7、在研究基于SDN的媒体分发X络的接入控制问题时，可以作如下假设：根据视频源服务器更新可编程存储路由器中存储资源的时间间隔较长，可以假设服务节点的存储信息不变，即存储矩阵不变;不同服务节点可以提供的服务种类是不一样的;由于SDN控制器对X络具有集中管控能力，可以为用户选择最短路径来传输资源，因此可以假设每个用户都是通过最短路径向服务节点发送资源请求;当收到用户请求的服务节点即本地服务节点没有请求所需的资源时，需要通过数据调度从别的服务节点将所需资源推送到本地节点，再由本地节点向用户提供服务;用户只能通过本地节点下的链路接收资源，这是因为在实际系统中，服务

8、节点无法直接向所有用户提供服务。为了充分利用SDN控制器对路由器的直接管控和全X感知能力，本文