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文檔簡(jiǎn)介
1、由于網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)市場(chǎng)需求的不斷增加,業(yè)務(wù)開(kāi)展相關(guān)的技術(shù)研究也受到越來(lái)越多的關(guān)注,其中在系統(tǒng)資源成本的有限的情況下,針對(duì)用戶對(duì)系統(tǒng)訪問(wèn)的集中性和突發(fā)性問(wèn)題進(jìn)行系統(tǒng)性能優(yōu)化一直是相關(guān)研究的熱點(diǎn),而解決此問(wèn)題需要做到三個(gè)方面的基本要求:
●明確系統(tǒng)中引起訪問(wèn)量集中和突增的因素
●建立用戶訪問(wèn)行為模型以描述和監(jiān)測(cè)系統(tǒng)負(fù)載的變化情況
●建立完善的負(fù)載均衡和接入控制機(jī)制
本文針對(duì)以上三方面要求
2、,對(duì)用戶訪問(wèn)行為模型及利用模型進(jìn)行系統(tǒng)性能優(yōu)化的相關(guān)技術(shù)進(jìn)行研究。首先提出了用戶到達(dá)率模型的改進(jìn)及其預(yù)測(cè)算法,并在此模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行了接入控制策略和多服務(wù)器協(xié)作策略的研究和探討。本文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
(1)分析了視頻服務(wù)器用戶訪問(wèn)行為的多模式性,提出利用時(shí)間序列模型來(lái)描述用戶到達(dá)率的變化過(guò)程,并使用markov預(yù)測(cè)模型來(lái)預(yù)測(cè)用戶到達(dá)強(qiáng)度。
(2)提出使用Fisher最優(yōu)分割算法對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行模式分割,
3、使用高斯混合模型(GMM)來(lái)擬合用戶到達(dá)時(shí)間序列的概率分布,并用于計(jì)算時(shí)間序列預(yù)測(cè)時(shí)各序列點(diǎn)間的聯(lián)合概率分布以提高markov預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度。
(3)深入分析了視頻服務(wù)器資源瓶頸,使用排隊(duì)論對(duì)用戶的訪問(wèn)行為建模,在用戶請(qǐng)求到達(dá)率預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)上,提出分時(shí)段按照用戶到達(dá)率的預(yù)測(cè)值進(jìn)行用戶訪問(wèn)請(qǐng)求的接入控制策略。針對(duì)已有的接入控制算法無(wú)法進(jìn)行在線計(jì)算的情況,提出了一種準(zhǔn)動(dòng)態(tài)閾值接入控制算法,并利用一種改進(jìn)的粒子群算法(PS
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