分層P2P流媒體超級節(jié)點動態(tài)選舉機制研究ppt課件

1、分層分層P2P流媒體超級節(jié)點動態(tài)選舉流媒體超級節(jié)點動態(tài)選舉機制研討機制研討爭辯人： 指點教師： 目錄目錄 課題研討背景及意義123本文的主要任務(wù) 結(jié)論與展望 互聯(lián)網(wǎng)開展迅速，對網(wǎng)絡(luò)資源的需求趨向于流媒體資源。 P2P流媒體系統(tǒng)在大規(guī)模視頻播放上功能強大，運用前景寬廣。 現(xiàn)有的典型P2P流媒體系統(tǒng)分為基于樹狀拓?fù)?、基于網(wǎng)狀拓?fù)浜头謱踊旌先N模型。1.課題研討背景及意義課題研討背景及意義1.課題研討背景及意義課題研討背景及意義 典型的P2P直播模型 基于樹狀拓?fù)涞腜2P直播模型 簡單易實現(xiàn)，數(shù)據(jù)分發(fā)效率較高，樹高層節(jié)點的延時大，抗擾動性差。 基于網(wǎng)狀拓?fù)涞腜2P直播模型 在系統(tǒng)可擴展性和抗擾動性方

2、面有了很大的提高，數(shù)據(jù)傳輸延時和維護(hù)拓?fù)涞目刂崎_銷比較大。 分層混合的P2P直播模型 思索了不同節(jié)點間的性能差別，分層分簇組織節(jié)點，充沛利用了異構(gòu)節(jié)點的資源，是當(dāng)前研討的重點。 課題研討背景及意義課題研討背景及意義 分層混合模型中超級節(jié)點存在失效和飽和問題。 有效的處置方案是要從眾多的NP中動態(tài)選舉出一部份節(jié)點成為超級節(jié)點。 課題來源于 “863方案專項課題:基于新一代通訊網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模個人直播系統(tǒng)。2.本文的主要任務(wù)本文的主要任務(wù) 1.從框架設(shè)計、TS管理功能、系統(tǒng)關(guān)鍵戰(zhàn)略方面詳細(xì)引見了一個分層混合直播系統(tǒng)Lstream。 2.針對分層P2P流媒體系統(tǒng)中超級節(jié)點的失效和飽和問題，對現(xiàn)有的分層P

3、2P網(wǎng)絡(luò)的超級節(jié)點選取機制進(jìn)展研討，提出基于信任度的動態(tài)超級節(jié)點選舉機制。 3.仿真實驗結(jié)果及分析。Lstream框架構(gòu)造框架構(gòu)造1集中管理層：由TS完成BootStrap 功能.2數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)及管理控制層:由SP和 SNP組成.3邊緣共享層:由NP組成Lstream框架構(gòu)造框架構(gòu)造 超級節(jié)點功能及動態(tài)選舉 1.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)功能： 向SP層子節(jié)點及簇內(nèi)邏輯子節(jié)點推送流媒體數(shù)據(jù)。 2.管理控制功能： 1接納NP上傳信息退出，上傳才干等，周期性向TS 上報。 2根據(jù)本身負(fù)載及NP上傳才干，確定邏輯子節(jié)點 3監(jiān)聽SP層子節(jié)點及監(jiān)護(hù)節(jié)點的異常退出。 超級節(jié)點存在失效和飽和問題，需求引入動態(tài)的超級節(jié)點選舉機制。

4、TS根據(jù) 節(jié)點信息計算節(jié)點信任度，信任度高的節(jié)點作為簇的備用超級節(jié)點，當(dāng)系統(tǒng)需 要新的超級節(jié)點時，備用超級節(jié)點就參與到SP層成為簇首。 基于信任度的動態(tài)超級節(jié)點選舉機制基于信任度的動態(tài)超級節(jié)點選舉機制 兩種選舉時機 節(jié)點信任度度量 超級節(jié)點選取機制 備用超級節(jié)點機制選舉時機選舉時機 1.當(dāng)前SPSNP正?；虍惓Ｍ顺?2.當(dāng)前SPSNP飽和 節(jié)點信任度度量節(jié)點信任度度量 備選超級節(jié)點集合 Di=nj 1d(i, j) Di為節(jié)點i到簇內(nèi)其它普通節(jié)點的間隔 之和節(jié)點信任度度量節(jié)點信任度度量 節(jié)點提供效力才干 節(jié)點性能度量值，節(jié)點性能詳細(xì)可表述為節(jié)點的CPU、內(nèi) 存等特性。 節(jié)點平均上傳速率:節(jié)點i

5、在一定周期t內(nèi)向節(jié)點j發(fā)送流媒體 數(shù)據(jù)分片的平均速率為Vij,niiii 1Cw *Snijj=1ivV =n節(jié)點信任度度量節(jié)點信任度度量 節(jié)點穩(wěn)定性 用節(jié)點在線時長來代表節(jié)點穩(wěn)定性。 其中，TUptime為節(jié)點總在線時間，num為上線次數(shù)。TUptimeinumP節(jié)點信任度度量節(jié)點信任度度量對Ci、Vi、Pi規(guī)范化 本文選擇的SNP根據(jù)以上三個方面的度量，并用加權(quán)的方法計算節(jié)點的信任度TRUST_VALUE iiXXmax(X |i1,2.m)TRUST _VALUECVP 超級節(jié)點選取機制超級節(jié)點選取機制 SNP的選舉任務(wù)由TS進(jìn)展。TRUST_VALUE高的為簇BACKSP。BACKSP

6、根據(jù)統(tǒng)計信息的更新周期性實時更新。 /周期執(zhí)行 SendTsNPInfo; UpdateNPInfo; For ASi Sys do UpdateI; For PASi do CalculateTRUST_VALUE; End For BACKSP =SelectTopI; End For備用超級節(jié)點機制備用超級節(jié)點機制 針對超級節(jié)點失效飽和，引入備用超級節(jié)點機制，降低網(wǎng)絡(luò)動搖。簇首失效 當(dāng)前SPSNP正?；虍惓Ｍ顺觯琓S通告BACKSP成為SNP，并為其發(fā)它NP信息和數(shù)據(jù)源。 whileListenSPLOGOUT= =TRUE | ListenSPOUT= =TRUE/TS監(jiān)聽超級節(jié)點正常

7、或異常退出 SendMessageBACKSPTOSNP; SendClusterInfo; SNP=BACKSP; RecvClusterInfo;/接納TS傳來的簇信息 JoinTree;/參與轉(zhuǎn)發(fā)樹 For Pj ClusterInfo do SendMessageBESP;/向簇內(nèi)其它節(jié)點通告本人成為SP。 End For For Pj ClusterInfo d JoinSP;/普通節(jié)點銜接簇首，重新參與系統(tǒng) End For 備用超級節(jié)點機制備用超級節(jié)點機制l 簇首飽和l 當(dāng)前SPSNP飽和，不再接受新節(jié)點參與， TS通告BACKSP成為SNP，并以l 以前簇首為父節(jié)點參與超級節(jié)點層

8、。l 算法偽碼描畫如下：l whileListenBENEWSNP= =TRUEl l SendMessageBACKSPTOSNP l NewclusterBACKSP;/新建簇l JoinTree; l l 假設(shè)SNP飽和，那么新選舉出的SNP不以該飽和的SNP為父節(jié)點，而是以該區(qū)域的l SP為父節(jié)點參與SP層。 實驗結(jié)果分析實驗結(jié)果分析 性能分析目的 1.網(wǎng)絡(luò)上傳才干 2.超級節(jié)點的控制負(fù)載 3.SNP失效率 4.SNP平均上傳速率 5.NP重加延時實驗結(jié)果分析實驗結(jié)果分析 實驗參數(shù)設(shè)置 頻道源：10 SP數(shù)：15 SP轉(zhuǎn)發(fā)頻道數(shù)：5 NP數(shù)：5000 簇大?。?0實驗結(jié)果分析實驗結(jié)果分

9、析 實驗結(jié)果一：沒有引入超級節(jié)點動態(tài)推舉時引入超級節(jié) 點動態(tài)推舉的網(wǎng)絡(luò)上傳才干對比圖. 引入超級節(jié)點動態(tài)推舉機制后，沒有系統(tǒng)瓶頸，網(wǎng)絡(luò)上傳才干隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模添加而添加。實驗結(jié)果分析實驗結(jié)果分析 實驗結(jié)果二：沒有引入超級節(jié)點動態(tài)推舉時引入超級 節(jié)點動態(tài)推舉的超級節(jié)點控制負(fù)載與傳輸負(fù)載對比圖。引入超級節(jié)點動態(tài)推舉機制后，控制負(fù)載與傳辦輸負(fù)載比值是趨于穩(wěn)定的。實驗結(jié)果分析實驗結(jié)果分析 實驗結(jié)果三：基于信任度和非基于信任度的超級節(jié)點 選舉機制的SNP失效率對比圖。 基于信任度的SNP比較穩(wěn)定，不會頻繁退出，給系統(tǒng)構(gòu)成的動搖小。實驗結(jié)果分析實驗結(jié)果分析 實驗結(jié)果四：基于信任度和非基于信任度的超級節(jié)點 選舉機制的SNP的平均上傳速率對比圖。基于信任度的SNP在具有更高的上傳速率，提高了系統(tǒng)的上傳才干。實驗結(jié)果分析實驗結(jié)果分析 實驗結(jié)果五：引入備用超級節(jié)點機制和不引入備用超 級節(jié)點機制的NP重加延時對比圖。 援用備用超級節(jié)點機制后，超級節(jié)點失效恢復(fù)機制的呼應(yīng)時間降低。 3.總結(jié)與展望總結(jié)與展望 總結(jié) 研討分析了現(xiàn)有的典型的基于樹狀、網(wǎng)狀和分層混合的三種P2P流媒體直播模型的優(yōu)缺陷。 經(jīng)過研討了現(xiàn)有的分層P2P網(wǎng)絡(luò)模型中的超級節(jié)點選取機制，根據(jù)Lstream系統(tǒng)實踐，提出了一種基于信任度的超級節(jié)點選舉機制。 對超級節(jié)點選舉機制進(jìn)展仿真實驗驗證，證明本文所提出的機制在提高系統(tǒng)可擴展性、穩(wěn)定