基于用戶行為特征的SVC分片調(diào)度算法

唐朝偉,張 希,王雪鋒,周 旭,宋俊平

(1.重慶大學(xué)通信工程學(xué)院,重慶400030;2.中國科學(xué)院聲學(xué)研究所高性能網(wǎng)絡(luò)實驗室,北京100190)

基于用戶行為特征的SVC分片調(diào)度算法

唐朝偉1,張 希1,王雪鋒1,周 旭2,宋俊平2

(1.重慶大學(xué)通信工程學(xué)院,重慶400030;2.中國科學(xué)院聲學(xué)研究所高性能網(wǎng)絡(luò)實驗室,北京100190)

針對異構(gòu)環(huán)境中網(wǎng)絡(luò)和終端的復(fù)雜性,以及用戶隨機搜索行為造成的視頻點播服務(wù)中播放進(jìn)度的突變性,提出一種異構(gòu)環(huán)境中基于用戶行為特征的可擴展視頻編碼分片調(diào)度算法。設(shè)計2類調(diào)度窗口,即根據(jù)當(dāng)前播放時刻保證順序播放數(shù)據(jù)持續(xù)功能的播放窗口和依據(jù)服從Weibull分布的用戶隨機搜索行為設(shè)計的加入數(shù)據(jù)預(yù)取機制的錨點窗口。對播放窗口和第一個錨點窗口采用逐層調(diào)度策略,以保證數(shù)據(jù)的及時性,其余錨點窗口使用rarestfirst策略,以平衡整個系統(tǒng)的分片分布。在OverSim平臺上的仿真結(jié)果表明,與現(xiàn)有的逐層調(diào)度算法和權(quán)值調(diào)度算法相比,該算法在發(fā)生用戶隨機搜索行為的應(yīng)用場景中能提高節(jié)點分片調(diào)度性能,縮短響應(yīng)時延,降低服務(wù)器負(fù)載,提高用戶觀看視頻的質(zhì)量和流暢度。

異構(gòu)環(huán)境;用戶行為;分片調(diào)度;錨點窗口;對等網(wǎng)絡(luò);可擴展視頻編碼

1 概述

近年來,互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中對等網(wǎng)絡(luò)(Peer-to-Peer Network,PPN)技術(shù)發(fā)展迅速,這歸功于它不僅能夠明顯地緩解傳統(tǒng)C/S(客戶端/服務(wù)器)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中服務(wù)器端負(fù)載壓力過大、單點失效等瓶頸問題,具有低成本、可擴展、健壯等優(yōu)勢,又能充分利用和分享各終端的豐富資源,在現(xiàn)今網(wǎng)絡(luò)視頻需求和流量的飛速增長的大環(huán)境下,基于對等網(wǎng)絡(luò)的視頻流媒體技術(shù)在當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用[1]。

隨著無線移動互聯(lián)網(wǎng)日新月異的發(fā)展以及三網(wǎng)融合產(chǎn)業(yè)蒸蒸日上的趨勢,當(dāng)前所面臨的是一個越發(fā)豐富和復(fù)雜的異構(gòu)環(huán)境。主要表現(xiàn)在:(1)網(wǎng)絡(luò)異構(gòu),表現(xiàn)為接入網(wǎng)類型多樣化,如3G、以太網(wǎng)、WLAN、LTE等;(2)終端異構(gòu),表現(xiàn)為用戶所使用客戶終端類型多樣化。除了傳統(tǒng)的電腦作為視頻流媒體系統(tǒng)客戶終端,電子產(chǎn)品的發(fā)展也使智能電視機、便攜的平板電腦、智能手機等成為當(dāng)下流行的流媒體播放載體[2]。

要處理好異構(gòu)環(huán)境中所普遍存在的用戶帶寬、處理能力、分辨率、在網(wǎng)時間等方面的差異,可擴展視頻編碼(Scalable Video Coding,SVC)技術(shù)在對等網(wǎng)絡(luò)視頻流媒體系統(tǒng)中的應(yīng)用已獲得越來越多的關(guān)注。SVC技術(shù)將同一視頻文件編碼成一個基礎(chǔ)層(Base Layer,BL)和若干增強層(Enhancement Layer, EL),用戶可根據(jù)自身網(wǎng)絡(luò)狀況和終端能力合理選擇接受層數(shù),形成同一視頻文件以不同的播放質(zhì)量適應(yīng)不同的用戶終端的模式,更加適用于異構(gòu)環(huán)境[2]。

在基于對等網(wǎng)絡(luò)+SVC流媒體系統(tǒng)的視頻點播服務(wù)中,客戶端的分片調(diào)度方法舉足輕重,直接影響用戶觀看質(zhì)量和整個系統(tǒng)的負(fù)載及分發(fā)效率。隨著快餐速食文化模式的發(fā)展,一個用戶體驗質(zhì)量高且生命力長的視頻點播服務(wù),不但要滿足用戶隨意選擇觀看內(nèi)容,還要支持用戶在觀看視頻過程中類似使用傳統(tǒng)錄像機的一些交互式操作(VCR操作)。如在客戶端播放過程中可隨意暫停、恢復(fù)播放,以及一些隨機搜索的行為即隨機改變播放進(jìn)度,如前向搜索、后向搜索等[3]。研究表明,用戶行為是服從一定統(tǒng)計分布的高頻行為[3-4],所以,在分片調(diào)度算法中還應(yīng)考慮到此因素,使用戶盡可能流暢地欣賞視頻內(nèi)容,縮短由于發(fā)生VCR行為特別是其中的隨機搜索行為引起的響應(yīng)時間。

傳統(tǒng)的調(diào)度算法采取將視頻數(shù)據(jù)根據(jù)大小分塊[5],沒有考慮到異構(gòu)環(huán)境的適用性以及對網(wǎng)絡(luò)動態(tài)變化的彈性自適應(yīng)。隨著異構(gòu)環(huán)境的復(fù)雜度增加,需要在異構(gòu)環(huán)境中生存的對等網(wǎng)絡(luò)+SVC分片調(diào)度算法越來越受到重視。在調(diào)度算法中引入窗口概念也成為熱點,其將視頻數(shù)據(jù)的下載范圍局限在一個或多個實時的窗口中,這樣通過窗口的規(guī)劃、下載策略和滑動可以有條不紊地合理利用資源,實現(xiàn)優(yōu)化調(diào)度。文獻(xiàn)[6-8]采用了視頻SVC分層的處理方法以及單窗口分層以固定順序下載的策略,在調(diào)度上利用了SVC的分層特性,保證了播放的實時性,但該方法只考慮到順序播放中靠近播放點的數(shù)據(jù)到達(dá)的實時性,未考慮到整個系統(tǒng)的分發(fā)效率。文獻(xiàn)[9-10]采取窗口內(nèi)下載順序根據(jù)分片權(quán)值的大小來決定的策略,綜合考慮待下載分片距離播放點遠(yuǎn)近、分片稀有程度(在鄰居節(jié)點存在的拷貝數(shù)目)、基礎(chǔ)層分片等因素,但未考慮用戶行為。文獻(xiàn)[11]提出一種考慮用戶行為、跳轉(zhuǎn)受限、流行度感知的數(shù)據(jù)預(yù)取機制,但是沒有把異構(gòu)環(huán)境納入考慮因素。

基于對等網(wǎng)絡(luò)+SVC技術(shù),通過在視頻點播系統(tǒng)客戶端上引入數(shù)據(jù)預(yù)取功能以解決上述問題。數(shù)據(jù)預(yù)取即根據(jù)現(xiàn)在的播放情況預(yù)測用戶的將來數(shù)據(jù)需求,更好地利用合理的空閑資源預(yù)先獲取部分?jǐn)?shù)據(jù)[5],以便在用戶人為改變播放進(jìn)度時,系統(tǒng)各終端能夠作出及時響應(yīng),優(yōu)先使用本地資源。

本文基于對等網(wǎng)絡(luò)和SVC技術(shù)的視頻點播系統(tǒng),考慮用戶隨機搜索行為,運用窗口概念,提出一種基于用戶行為特征的Anchor-對等網(wǎng)絡(luò)SVC分片調(diào)度算法(UACS),該算法在縱向(“層”的角度)上根據(jù)網(wǎng)絡(luò)和終端條件選擇下載SVC層數(shù),在橫向(“時間”的角度)采用一個播放窗口+若干錨點窗口的模式。前者保證順序播放條件下的數(shù)據(jù)持續(xù),后者根據(jù)用戶隨機搜索行為特征的數(shù)學(xué)模型生成,從而保證在發(fā)生用戶隨機搜索行為時能優(yōu)先利用預(yù)取數(shù)據(jù),縮短響應(yīng)時間,提高用戶體驗質(zhì)量。

2 用戶行為數(shù)學(xué)模型

流媒體系統(tǒng)在為用戶提供視頻點播服務(wù)時,在客戶端可發(fā)生一系列隨機搜索的用戶行為,文獻(xiàn)[3]的測量、分析、總結(jié)顯示,用戶在觀看視頻過程中發(fā)生的隨機搜索行為(隨機跳轉(zhuǎn)長度)符合Weibull分布,概率密度函數(shù)如下:

視頻文件的長度不同(分為長視頻、短視頻),隨機搜索的方向不同(分為跳轉(zhuǎn)到大于當(dāng)前播放點時刻的前向搜索,跳轉(zhuǎn)到小于當(dāng)前播放點時刻的后向搜索),所滿足的Weibull分布參數(shù)也不一樣,如表1所示。

表1 隨機搜索跳轉(zhuǎn)長度特征參數(shù)設(shè)置

流媒體點播服務(wù)支持客戶端用戶邊看邊下載,看過的內(nèi)容得以保存,則小于播放點播放時刻的后向搜索易于實現(xiàn)。因此,本文在設(shè)計調(diào)度算法時主要考慮的應(yīng)用場景是用戶發(fā)生的長視頻前向搜索跳轉(zhuǎn)行為。由表1可知,其跳轉(zhuǎn)長度分布服從參數(shù)α=0.10916,β=0.54129的Weibull分布。

3 本文算法設(shè)計

在本文基于異構(gòu)環(huán)境中用戶行為特征的Anchor-對等網(wǎng)絡(luò)SVC分片調(diào)度算法中,運用原有窗口概念,除設(shè)計保證數(shù)據(jù)及時性的播放窗口外,引入考慮用戶行為的錨點窗口。其中,播放窗口采用已有的逐層調(diào)度策略;錨點窗口則根據(jù)用戶行為特征模型對播放窗口進(jìn)行補償以及分段輻射整個播放區(qū)間,并根據(jù)播放進(jìn)度周期更新。通過播放窗口+錨點窗口的機制,既保證播放的實時性,又縮短用戶行為引起的響應(yīng)時延。

主要步驟如下:

Step1根據(jù)當(dāng)前播放時刻狀況,依據(jù)上述窗口設(shè)計的原則規(guī)劃播放窗口和錨點窗口的數(shù)據(jù)范圍。

Step2首先申請下載播放窗口中分片,然后為第一錨點窗口分片,最后為剩下錨點窗口分片。

Step3判定緩存達(dá)到解碼播放條件,進(jìn)行播放。

Step43種情況下播放窗口被觸發(fā)滑動,則重復(fù)Step1。

Step5播放結(jié)束。

3.1 播放窗口的設(shè)計

播放窗口的設(shè)計準(zhǔn)則是保證順序播放中數(shù)據(jù)的及時性,因此,在設(shè)計上緊緊結(jié)合當(dāng)前播放點Pcurrent。設(shè)計如下:

(1)窗口size:初始化播放窗口的size為固定值。

(2)窗口的滑動:播放窗口從播放時間為0時開始生成,窗口滑動的觸發(fā)模式有3種:

1)窗口的周期更新:系統(tǒng)中每次觸發(fā)窗口滑動更新后會在指定的周期時間后再次滑動窗口,每次滑動步長為一個播放窗口size。

2)窗口內(nèi)數(shù)據(jù)下載完畢后即時更新:當(dāng)前窗口內(nèi)所有的數(shù)據(jù)申請下載完畢或判定放棄后,距離上次周期更新的時間還未達(dá)到周期更新時間,那么會自動觸發(fā)即時更新機制,每次滑動步長為一個播放窗口size,周期更新計時刷新。

3)用戶行為的影響:系統(tǒng)內(nèi)發(fā)生用戶前向搜索的行為,播放窗口需要及時反應(yīng),窗口起始點更新為用戶跳轉(zhuǎn)后的當(dāng)前播放時刻Pcurrent。

(3)窗口內(nèi)數(shù)據(jù)塊的調(diào)度:由于播放窗口中的數(shù)據(jù)是所有窗口中數(shù)據(jù)緊急度最高的區(qū)域,具有最高的優(yōu)先級,因此采用逐層依次調(diào)度的策略,即規(guī)劃到播放窗口的數(shù)據(jù)塊依次從基礎(chǔ)層到增強層對分層中缺失的分片進(jìn)行請求下載。同一分層內(nèi),距離播放點越近的分片具有越高的請求下載優(yōu)先級。

3.2 錨點窗口的設(shè)計

除了保證用戶在順序播放過程中數(shù)據(jù)塊的及時性所設(shè)置的播放窗口,本文根據(jù)用戶行為的特征模型設(shè)計了實現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)取功能的錨點窗口。根據(jù)播放點離結(jié)束點的距離計算錨點窗口個數(shù),根據(jù)錨點輻射區(qū)間范圍內(nèi)用戶跳轉(zhuǎn)累計概率,計算該錨點窗口大小。參數(shù)說明如表2所示,其中,調(diào)整參數(shù)根據(jù)分片長度和緩存能力設(shè)置。

表2 錨點窗口參數(shù)描述

錨點窗口的個數(shù)、長度計算原理如下:

(1)錨點窗口實時個數(shù):

(2)錨點分區(qū)長度:

(3)第n個錨點輻射區(qū)間范圍:

第n個錨點輻射區(qū)間對應(yīng)窗口比重:

第n個錨點輻射區(qū)間錨點窗口長度:

在確定錨點窗口數(shù)目和長度后,數(shù)據(jù)的調(diào)度策略為:第1個錨點窗口是緊跟著播放窗口,根據(jù)在Weibull分布的特征,用戶搜索步長落在第1個錨點窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)被搜索的概率也最大,故將其視為對播放窗口的補償。在此窗口內(nèi)數(shù)據(jù)的下載調(diào)度采取逐層的方式。

為了均衡整個流媒體視頻點播系統(tǒng)的數(shù)據(jù)片分布,在余下錨點窗口內(nèi),采取rarest-first策略,即是將剩下窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)片根據(jù)鄰居節(jié)點中擁有的拷貝數(shù)目進(jìn)行從小到大排列,先下載拷貝數(shù)最少的片,如果拷貝數(shù)相等則依次優(yōu)先考慮所在層數(shù)越低、距離播放越近的分片。

4 仿真實驗與性能評估

本文基于OverSim仿真平臺,搭建一個對等網(wǎng)絡(luò)流媒體系統(tǒng),模擬異構(gòu)環(huán)境,基于等時長分片的方式[12]采用SVC可擴展視頻編碼技術(shù)將視頻源文件分成一個可獨立解碼的基礎(chǔ)層和17個依賴于低層解碼的增強層,每個客戶端節(jié)點根據(jù)自身入網(wǎng)類型需求申請可下載的SVC視頻層數(shù)。

4.1 關(guān)鍵性能指標(biāo)

本文選擇2個重要參數(shù)作為分片調(diào)度算法的關(guān)鍵性能指標(biāo),也是此仿真實驗的重要測量對象:

(1)平均接收SVC視頻層數(shù):在客戶端節(jié)點使用點播服務(wù)過程中,平均接收SVC視頻層數(shù)直接反映了客戶端觀看視頻的質(zhì)量,實際接收SVC視頻層數(shù)越多,則獲得的視頻質(zhì)量越好。

(2)數(shù)據(jù)塊本地命中率:除了需要測量用戶觀看視頻的質(zhì)量,觀看視頻時流暢度也是一個重要的性能。在發(fā)生用戶跳轉(zhuǎn)行為時,播放點所在數(shù)據(jù)塊(即將解碼播放的當(dāng)前數(shù)據(jù)塊)若已下載,滿足即時播放的條件,則將其視為數(shù)據(jù)塊本地命中。數(shù)據(jù)塊本地命中率越高,則視頻播放越流暢。

4.2 結(jié)果分析

為了評估以上調(diào)度算法的性能,在OverSim仿真系統(tǒng)中,將基于用戶行為特征的Anchor-對等網(wǎng)絡(luò)SVC分片調(diào)度算法與基于逐層(Layer by Layer,LL)的分片調(diào)度算法[7]和基于權(quán)值的分片調(diào)度(Score Based Chunk Scheduling,SCS)算法[11]進(jìn)行實驗。

仿真實驗拓?fù)淙鐖D1所示。

圖1 仿真實驗拓?fù)?/p>

仿真實驗節(jié)點生成為4類:1個Traker,負(fù)責(zé)索引服務(wù);5個種子節(jié)點(Seeds),其擁有視頻文件的所有分片;100個Client節(jié)點,分為固網(wǎng)、WLAN、3G,如表3所示。在初始階段,網(wǎng)絡(luò)中除了Traker,還有5個以太網(wǎng)方式接入的種子節(jié)點。將100個Client節(jié)點逐個加入網(wǎng)絡(luò),每個新加入的節(jié)點從Traker服務(wù)器獲取鄰居節(jié)點列表,交換bitmap獲取各鄰居節(jié)點的分片擁有情況。

表3 3類Clients節(jié)點參數(shù)

仿真實驗采用播放時長為60 min(代表長視頻)的視頻源,SVC編碼后共18層。仿真過程中利用Weibull隨機序列發(fā)生器模擬系統(tǒng)中各Client節(jié)點的發(fā)生跳轉(zhuǎn)的用戶行為,每隔1s統(tǒng)計各Client節(jié)點的實際播放層數(shù),以及每次發(fā)生跳轉(zhuǎn)時統(tǒng)計跳轉(zhuǎn)播放點所在數(shù)據(jù)塊是否下載。播放結(jié)束后,計算實際播放層數(shù)的平均值和數(shù)據(jù)塊本地命中率。

從圖2可以看出,Wired節(jié)點、WLAN節(jié)點及3G節(jié)點客戶端在發(fā)生用戶隨機搜索操作行為(LLVCR和SCS-VCR)時的平均接收層數(shù)相比只考慮順序播放(LL、SCS)分別降低約36%,24%及18%。說明用戶隨機搜索行為會對只考慮順序播放的算法中的視頻點播體驗造成嚴(yán)重影響。

圖2 Client節(jié)點平均實際接收視頻層數(shù)

從圖3～圖5的Wired、WLAN、及3G用戶節(jié)點的實驗結(jié)果可以看出,與LL和SCS算法相比,在發(fā)生用戶跳轉(zhuǎn)行為的視頻播放過程中,綜合考慮異構(gòu)環(huán)境和用戶行為的本文算法在不同終端所統(tǒng)計的平均實際解碼接收SVC視頻層數(shù)都集中于高質(zhì)量部分,如WLAN Clients節(jié)點統(tǒng)計結(jié)果中,使用本文算法有63.1%的用戶可以觀看8層及以上質(zhì)量的視頻,而LL和SCS算法分別為43.4%和22.9%,明顯看出,本文算法在發(fā)生用戶跳轉(zhuǎn)的應(yīng)用場景中都優(yōu)于對比算法,即能使用戶享受到更好的視頻質(zhì)量。從圖6可以看出,使用本文算法在不同終端所統(tǒng)計的數(shù)據(jù)塊本地命中率比2種對比算法都有所提高。綜上,使用該算法能從整體上降低響應(yīng)用戶隨機搜索操作所需要的時間,從而提高觀看過程中的流暢度,減小服務(wù)器的負(fù)載。

圖3 Wired類型節(jié)點平均接收視頻層數(shù)

圖4 WLAN類型節(jié)點平均接收視頻層數(shù)

圖5 3G類型節(jié)點平均接收視頻層數(shù)

圖6 節(jié)點數(shù)據(jù)塊本地命中率平均值

5 結(jié)束語

本文研究異構(gòu)環(huán)境下基于對等網(wǎng)絡(luò)+SVC流媒體系統(tǒng)中的分片調(diào)度問題。在分析視頻點播用戶隨機搜索行為特征的基礎(chǔ)上,提出一種基于用戶行為特征的Anchor-對等網(wǎng)絡(luò)SVC分片調(diào)度算法。其優(yōu)勢在于在客戶端建立播放窗口+錨點窗口的機制,并分別采取不同的調(diào)度策略,在保證數(shù)據(jù)及時性和分片分發(fā)效率的同時,解決了用戶隨機搜索行為對播放質(zhì)量的干擾。仿真結(jié)果表明,該算法綜合考慮異構(gòu)環(huán)境和用戶行為,保證用戶觀看視頻時的質(zhì)量和流暢度,提高用戶體驗,同時也減少了服務(wù)器的負(fù)載。

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編輯 劉 冰

SVC Fragment Schedule Algorithm Based on User Behavior Characteristic

TANG Chaowei1,ZHANG Xi1,WANG Xuefeng1,ZHOU Xu2,SONG Junping2
(1.College of Communication Engineering,Chongqing University,Chongqing 400030,China;
2.High Performance Network Lab,Institute of Acoustics,Chinese Academy of Sciences,Beijing100190,China)

In view of the complexity of the network and terminal in heterogeneous environment,and the mutability of playback progress in the video-on-demand service that is caused by user random seeking,an Scalable Video Coding (SVC)fragment schedule algorithm based on user behavior characteristic is proposed.In the proposed algorithm,two types of windows are designed.One is playback window based on current playtime to ensure order data continues,the other one is anchor window designed with data prefetching,which is based on user random seeking following the Weibull distribution.The Layer-by-Layer(LL)schedule strategy is utilized in playback window and the first anchor window to ensure the timeliness of data,and the rarest-first strategy is used in the other anchor windows to balance the fragment distribution of the whole system.Simulation results in OverSim show that,compared with current LL schedule algorithm and weighted schedule algorithm,the proposed algorithm can improve the fragment scheduling performance,shortens the response time delay,reduces the server load,and improves the quality and fluency of the user in watching video.

heterogeneous environment;user behavior;fragment schedule;anchor window;Peer-to-Peer Network (PPN);Scalable Video Coding(SVC)

唐朝偉,張 希,王雪鋒,等.基于用戶行為特征的SVC分片調(diào)度算法[J].計算機工程,2015, 41(2):248-252,257.

英文引用格式:Tang Chaowei,Zhang Xi,Wang Xuefeng,et al.SVC Fragment Schedule Algorithm Based on User Behavior Characteristic[J].Computer Engineering,2015,41(2):248-252,257.

1000-3428(2015)02-0248-05

:A

:TP301.6

10.3969/j.issn.1000-3428.2015.02.047

國家科技重大專項基金資助項目(2011ZX03005-004-02);國家自然科學(xué)青年基金資助項目(61102076)。

唐朝偉(1966-),男,教授、博士后,主研方向:網(wǎng)絡(luò)多媒體技術(shù);張 希(通訊作者)、王雪鋒,碩士;周 旭,副研究員、博士;宋俊平,博士。

2014-03-05

:2014-04-04E-mail:zhangxi1989xi@163.com