基於邊緣運算的影片直播串流系統之資源管理框架

Abstract

隨著近年來影片流量的不斷增長，維持一個具有高可靠性和服務質量的影片流媒體系統一直是一個熱門話題。Edge/Fog 計算和DASH/HLS等新興技術的出現，有可能縮短延遲，減少停滯時間，提高用戶體驗。然而，資源有限的特性使得Edge/Fog 系統與傳統的雲計算系統相比，必須更加重視資源管理和分配。目前，很少有論文涉及完整的直播系統和三種典型資源的分配，其中大部分在架構和消息流上都不統一。本文提出了一個與最新的P1935標準相一致的Edge/Fog系統，以及一個基於Edge/Fog的影片串流媒體服務，包括直播串流和傳統的按需影片串流。同時，我們設計了幾個相應的資源管理機制來提高系統的性能，將所有的計算、網絡和存儲資源考慮在內。最後，我們在測試平台上實現了我們提出的 方案，根據我們的實驗結果，我們的系統和機制為觀眾提供了更好的QoE和更高的可靠性。