云环境下融合P2P技术的群组视频分发机制的研究

张铁楠

摘要：互联网视频内容分发越来越普遍，分析了当前内容分发网络CDN和基于对等网P2P技术的不足，提出了融合P2P技术的云计算内容分发系统。将该系统应用于访问同一视频内容的用户群组，对基于该技术的群组视频分发机制包括服务机制、优化部署进行研究， 设计了云环境下融合P2P技术的群组视频分发机制的体系结构，进一步阐述其工作原理，从而解决互联网用户规模激增、用户异构性日益突出以及用户对业务体验要求越来越高的问题。

关键词：云计算;群组;视频分发;P2P技术

中图分类号：TP391        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2019）25-0011-02

Abstract： Internet video content distribution is becoming more and more common. This paper analyzes the shortcomings of current content distribution network CDN and peer-to-peer （P2P）technology， and proposes a cloud content distribution system that integrates P2P technology. The system is applied to the user group that accesses the same video content， the group video distribution mechanism based on the technology is studied， including the service mechanism and the optimal deployment. The architecture of the group video distribution mechanism that integrates P2P technology in the cloud environment is designed. The working principle is further elaborated. This will solve the problem of the proliferation of Internet users， the increasing heterogeneity of users， and the increasing demand of users for business experience.

Key words： cloud computing; group; video distribution; P2P technology

互联网视频内容分发吸引越来越多的用户，已经成为“杀手级”应用。各类网络视频应用，如：视频直播系统（Live Streaming）、视频点播系统（Video-on-Demand， VoD）、基于社交网络的视频分享、在线视频会议等已成为当今互联网最为重要的应用[1]。在思科公司最近的一份研究报告中预测：2021年，视频将占到数据中心和终端用户传输总流量85%[2].激增的用户规模在为内容服务商带来巨大商机的同时也面临着极大的技术挑战。

当前，借助内容分发网络CDN和基于对等网P2P技术是实现内容数据的分发是最具代表性的两种技术方案。但由于用户规模激增、用户异构性日益突出以及用户对业务体验要求越来越高，上述两项技术暴露出各自的技术局限。最近几年云计算技术的快速兴起及数据中心等云设施在全球范围的广泛部署为实现大规模互联网应用提供了新的技术途径。云计算具有高擴展性、按需供给、高灵活性等优点， 而这些优势较好地契合了互联网内容分发的需求。但由于云服务商通常按照“用多少，花多少”的方式向内容服务商收取带宽资源费用[2]，如果内容分发全由数据中心实现，一方面会对数据中心形成巨大压力， 同时也会导致内容服务商的经费开支难以控制。因此，把P2P技术有策略地融合到云内容分发中，充分利用P2P技术部署成本低的特点以及云计算具有良好的系统弹性和按需供给的特点，将两者取长补短则有望成为新一代互联内容分发系统的核心思路。

在融合了P2P技术的云内容分发系统中，访问同一视频内容的用户我们称为“群组”（Swarm），在“群组”中的用户可以通过两种方式获得数据，我们称用户通过数据中心的直接服务从而获得数据的模式为云模式，而称用户通过P2P的方式从其他用户获取数据的模式为对等模式。

1 云环境下融合P2P技术的群组视频分发机制的研究

1.1 “群组”中用户的服务机制研究

融合P2P的云内容分发系统中，根据提供的是内容点播或者内容直播业务，视频内容服务器将视频内容提前缓存部署到数据中心或者持续推送至数据中心。数据中心为“群组”中工作于云模式下的用户直接提供内容服务。如图1展示了云环境中数据中心为“群组”提供内容服务的原理，其中的P2和P5节点工作在云模式，而其他节点在对等模式工作，从其他节点获得数据。在“群组”中，云模式下工作的节点越多则使得对等模式下的节点有更多的数据源，这有助于对等模式下的节点尽快获取数据，提高“群组”中数据的分享效率。另一方面，过多的节点通过数据中心获得数据则会导致数据中心带宽资源的过多消耗，这也就失去融合P2P技术的意义。

由于用户可以连接的邻居数量通常受到自身带宽资源限制，即：带宽资源越丰富的节点通常可以服务更多的节点。同时，工作在云模式下的用户规模和“群组”的动态性密切关联，例如：对于动态性越强的“群组”，为保证其中的用户获得持续稳定的数据应让更多的用户工作在云模式下。

确定了不同时间区间内“群组”中工作在云模式的节点规模nc之后，进一步就需要确定工作在不同模式节点的选取方法和节点工作模式的转换问题。一方面，需要确定怎样的节点应工作在云模式。另一方面，如果在某个时间区间内“群组”中工作在云模式下的用户数量小于nc，则应选取部分工作在对等模式的节点并转换它们的工作模式为云模式。相反的情况，则应该选取部分工作在云模式下的节点并转换其服务模式为对等模式。

1.2 视频内容的优化部署研究

在融合了P2P的云内容分发方案中，在内容点播服务之前需要将视频内容部署于地理位置异构的多个数据中心。内容部署策略的优劣决定了云模式下用户的业务体验和内容服务商的开销。

1）视频内容在位置异构的多个数据中心之中的优化缓存。该问题是视频内容优化部署的基础。内容服务商通常会向云服务商租用多个位于不同地理位置的数据中心以实现大规模内容分发，但受限于内容服务商租用的云资源限制，即：虽然云服务商的云资源（计算资源、存储资源和带宽资源）可视为无限，但内容服务商在一段时间内只可能租用云服务商的某数据中心中一定规模的云资源。因此，用户请求的视频内容副本会分别缓存至多个数据中心。但由于用户距离分属不同地理位置的数据中心的距离差异导致它们最终获得的视频数据的延迟也会存在差异。对于视频内容服务来讲，获取数据的延迟在很大程度上决定了用户的业务体验。

2）内容服务器的部署策略。由于一个数据中心能够分配给用户的带宽资源和内容服务商在该数据中心当中部署的内容服务器规模密切关联[4]，而云模式下的用户对于视频内容的请求是动态变化的，云服务商通常又是按照内容服务商向其租用的服务器规模来收费，例如：采用pay-as-you-go模型对租用的VM收费。因此，内容服务商应根据不同时间区间内用户需求的动态变化，对数据中心中部署的内容服务器规模进行调整达到控制业务部署开支的目的。另一方面，调整内容服务器规模会带来额外开销，例如：会引起视频内容副本的重新复制以及复制副本时带来的数据传输开销等。所以需要在服务器部署规模确定以及进行规模调整之间做好折中。

3）面向“群组”特性的云带宽资源分配直接采用按需供应的方式并非最优，其主要原因在于对不同视频内容感兴趣的用户通过P2P的方式可以形成多个“群组”，而这些“群组”在可能存在用户节点规模、节点在线时间以及节点提供自身带宽资源的意愿等多种因素的差异，这使得云数据中心在分配带宽资源给不同“群组”时（实际是分配给不同“群组”中工作在云模式下的用户），对不同“群组”带来的资源分享效率的影响会存在很大差异。通过将云带宽资源在多个“群组”中进行合理分配，可以激发“群组”中用户的数据分享效率，实现在满足多个“群组”中用户的业务需求的同时让内容服务商优化云带宽资源的利用。

（1）云带宽资源在多个“群组”之间分配的模型。当一个云数据中心缓存了多个“群组”所需要获取的视频内容时，涉及如何把云带宽资源合理分配给这些“群组”问题。该问题有几个关键点：首先，云带宽资源的分配具有时变性，也即带宽分配策略随着多个“群组”对云带宽资源的请求变化能做出相应调整。其次，既然不能简单按照用户的请求规模分配带宽资源，则需要确定云带宽资源进行调整所依据的指标。

（2）具有不同特性的“群组”对云带宽资源分配的影响。如果将一个“群组”视为单独个体进行分析，不同“群组”具有不同特性，对于带宽资源的获取，不同“群组”的敏感程度不一。这就要确定数据中心和“群组”之间在资源分配方面的内在关联，并给出数据中心针对不同“群组”调整带宽资源分配的策略。

2 云环境下融合P2P技术的群组视频分发机制的设计

图2所示的架构模型中，多个数据中心由云服务商构建并部署于不同地理位置，数据中心之间相互连接。获取相同视频内容的用户自组织成一个“群组”，“群组”中工作在对等模式的节点通过P2P的方式分享视频数据，而工作在云模式下的节点则向某个数据中心发出服务请求，位于数据中心中的用户信息统计器记录用户规模、用户请求的视频内容及用户的业务体验，控制“群组”中用户的运行机制，即：决定云模式下用户的规模。同时，还将这些信息传送至位于数据中心内的区域管理服务器。区域管理服务器和全局管理服务器连接，将单个数据中心中用户服务请求相关信息、当前数据中心的可用资源以及當前数据中心的服务成本通告给全局管理服务器。全局管理服务器记录了不同内容服务商租用各种资源的规模，通过来自各数据中心的信息决策多个视频内容的优化缓存和内容服务器（例如：VM）的部署策略。视频内容服务器缓存了所有视频内容，根据全局管理服务器传递的优化缓存策略，将视频内容副本传输到不同的数据中心。另外，全局管理服务器会将内容服务器的部署策略反馈给多个数据中心的区域管理服务器。区域管理服务器依据部署策略调整内容服务器的部署规模。同时，区域管理服务器根据用户信息统计器传送的信息，决定带宽资源应如何在多个“群组”间进行分配，最终完成对用户的内容服务。

3 结束语

云环境下融合P2P技术的群组视频分发系统并不仅是简单地将借助内容分发网络CDN和基于对等网P2P技术进行结合，更需要针对用户对业务要求的不断提高以及内容服务商对资源优化部署的技术需求。我们从“群组”特性出发，充分考虑了云带宽资源分配对不同“群组”在数据分享效率方面带来的不同影响，不仅能够为内容服务商在对租用的云资源进行配置和管理时提供有价值的借鉴，还能够促进云计算相关的互联网应用走向成熟商用，对于提升我国在互联网内容分发领域的技术水平和科技创新能力也具有重要意义。

参考文献：

[1] X. Cheng， J. Liu， C. Dale， Understanding the Characteristics of Internet Short Video Sharing： A YouTube-Based Measurement Study[J].IEEE Transactions on Multimedia， 2013， 15（5）：1184-1194.

[2] Cisco Visual Networking Index： Global Mobile Data Traffic Forecast Update， 2010-2015. http：//newsroom.cisco.com/ekits/Cisco_VNI_Global_Mobile_Data_Traffic_Forecast_2010_2015.pdf. September 1， 2011.

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