本發(fā)明屬于多媒體云計算領(lǐng)域，涉及到HTTP自適應流媒體直播技術(shù)，特別是涉及到一種QoE驅(qū)動的HTTP自適應流媒體直播服務器集群部署方法。

背景技術(shù)：

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，各種智能終端的普及，互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容的傳輸協(xié)議HTTP(Hyper Text Transport Protocol，超文本傳輸協(xié)議)因其良好的兼容性、適配性和友好性逐漸開始替代傳統(tǒng)的流媒體傳輸協(xié)議(如RTSP，real time streaming protocol、實時流傳輸協(xié)議)成為流媒體服務提供商首選的傳輸協(xié)議。為了實現(xiàn)流媒體數(shù)據(jù)的自適應傳輸，HTTP自適應流媒體服務器需要將同一內(nèi)容的節(jié)目源編碼成多個不同質(zhì)量級別的流媒體數(shù)據(jù)，并將同一個質(zhì)量級別的流媒體數(shù)據(jù)切個成若干時間上連續(xù)、不重疊的片段，通過HTTP協(xié)議分發(fā)，以適應不同設備和不同網(wǎng)絡環(huán)境，提高用戶使用流媒體服務的體驗質(zhì)量(QoE，Quality of Experience)。

提高自適應流媒體服務QoE的方法大致分為三類：

1)客戶端：在流媒體播放器內(nèi)實現(xiàn)獲取流媒體數(shù)據(jù)的自適應邏輯，讓播放器在網(wǎng)絡環(huán)境允許的情況下，盡可能的獲取高質(zhì)量級別的流媒體片段，同時減少播放卡頓。

2)網(wǎng)絡端：優(yōu)化通信網(wǎng)絡的傳輸質(zhì)量，比如提供服務質(zhì)量QoS(QualityofService)保證，提高網(wǎng)絡傳輸帶寬、穩(wěn)定性，減少網(wǎng)絡丟包，降低網(wǎng)絡傳輸延遲等。

3)服務端：通過選擇合適的流媒體片段時長，配置合適的流媒體輸出編碼集等措施提高QoE。

據(jù)申請人檢索和查新，檢索到的以下幾篇與本發(fā)明相關(guān)的屬于HTTP自適應流媒體直播領(lǐng)域的專利，它們分別是：

1.發(fā)明專利201510309733.8，基于動態(tài)自適應碼率傳輸協(xié)議HLS流媒體的直播方法和服務器；

2.發(fā)明專利201510372018.9，流媒體直播調(diào)度方法、系統(tǒng)和調(diào)度服務器。

上述專利1中，發(fā)明人公開了一種基于動態(tài)自適應碼率傳輸協(xié)議HLS流媒體的直播方法和服務器，在所述專利中的服務器根據(jù)網(wǎng)絡屬性信息確定初始片段時長和初始編碼速率，如果網(wǎng)絡環(huán)境較好，則提供較短的直播延時和盡量高的流媒體的視頻清晰度，如果網(wǎng)絡環(huán)境較差，盡量保證直播連貫，提供盡可能好的用戶體驗，但是并未從整個服務平臺總體考慮直播服務的QoE，以及沒有相應的QoE量化模型。

上述專利2中。發(fā)明人公開了一種流媒體直播調(diào)度方法、系統(tǒng)和調(diào)度服務器，在所述專利中調(diào)度服務器對核心機組中核心節(jié)點服務器的運行狀況進行監(jiān)測；當調(diào)度服務器接收到發(fā)布點服務器推送的直播流請求時，根據(jù)核心機組中核心節(jié)點服務器的運行狀況，從核心機組中選取可用的核心節(jié)點服務器，將選取的核心節(jié)點服務器的信息發(fā)送至發(fā)布點服務器，發(fā)布點服務器在接收到所述核心節(jié)點服務器的信息時，將直播流發(fā)布至所述選取的核心節(jié)點服務器上；持久化存儲選取的核心節(jié)點服務器和直播流之間的映射關(guān)系，從而實現(xiàn)核心節(jié)點的高效配置，節(jié)約了部署成本，但是未考慮影響用戶體驗質(zhì)量的直播流的輸出視頻集合。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明公開了一種QoE驅(qū)動的HTTP自適應流媒體直播服務器集群部署方法，以直播頻道QoE模型為基礎，利用不同質(zhì)量級別直播視頻間實時轉(zhuǎn)碼的資源消耗矩陣，在有限物理機資源約束下，為運行直播頻道的虛擬機選擇合適的物理機位置，分配相應的物理機資源，并配置能使直播頻道QoE最大化的輸出視頻集合，解決在有限物理機資源成本環(huán)境下最大化直播平臺QoE的流媒體直播服務器集群部署問題。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：

構(gòu)建直播頻道QoE量化模型和不同質(zhì)量級別的直播視頻間實時轉(zhuǎn)碼的資源消耗代價矩陣，在已知用戶帶寬累積分布、直播頻道輸入的直播視頻源的質(zhì)量級別和物理資源分布的情況下，根據(jù)直播頻道不同質(zhì)量級別的輸出視頻集合配置策略、資源消耗代價矩陣和直播頻道QoE量化模型分配并部署直播服務虛擬機，實現(xiàn)直播服務QoE的最大化。

所述直播頻道QoE量化模型構(gòu)建步驟如下：

Step1：設置直播服務平臺直播視頻質(zhì)量級別自適應集合M＝{r₁,r₂,...,r_i,...,r_n}，不同質(zhì)量級別的直播視頻以碼率r_i作為區(qū)分標志，視頻質(zhì)量級別i越高表示體驗質(zhì)量越好，直播視頻碼率r_i越大，其中1≤i≤n，；

Step2：設置直播頻道t的不同質(zhì)量級別的輸出視頻集合O_t＝{s₁,s₂,...,s_i,...,s_m}且m≥1,s₁＝r₁,

Step3：獲取用戶帶寬累積分布函數(shù)F(x)，其表示用戶帶寬值小于x時的概率；

Step4：以直播視頻的碼率衡量用戶觀看直播視頻的QoE，按公式(1)量化計算直播頻道t的QoE值Q_t，相應公式如下：

其中α，β為權(quán)重參數(shù)。

所述不同質(zhì)量級別直播視頻間實時轉(zhuǎn)碼的資源消耗代價矩陣構(gòu)建步驟如下：

Step1：按照直播服務平臺直播視頻質(zhì)量級別自適應集合M構(gòu)建n個不同質(zhì)量級別的視頻片段，視頻質(zhì)量級別為i的視頻片段時長為l_i；

Step2：將任意視頻質(zhì)量級別為i的視頻片段離線轉(zhuǎn)碼為視頻質(zhì)量級別為j的視頻片段，且滿足i>j，同時記錄離線轉(zhuǎn)碼消耗的時間主機在離線轉(zhuǎn)碼期間的平均CPU占用率c_i,j，主機CPU核心數(shù)c₀；

Step3：生成直播視頻質(zhì)量級別自適應集合M對應的實時轉(zhuǎn)碼資源消耗矩陣C_n×n，其元素C(i,j)表示視頻質(zhì)量級別為i的直播視頻實時轉(zhuǎn)碼為視頻質(zhì)量級別為j的直播視頻時對主機CPU一個核心的占用率，計算方法如下公式所示：

其中-1表示無意義的轉(zhuǎn)碼。

所述直播頻道不同質(zhì)量級別的輸出視頻集合配置方法具體步驟如下：

Step1：獲取直播頻道t的輸入視頻質(zhì)量級別i(i>2)，獲取用戶帶寬累積分布函數(shù)F(x)，視頻質(zhì)量級別自適應集合M對應的實時轉(zhuǎn)碼資源消耗矩陣C_n×n以及物理機CPU可用核心數(shù)c_a；

Step2：添加視頻質(zhì)量級別為1的視頻到輸出視頻集合O_t，即O_t＝{s₁}，更新物理機CPU可用核心數(shù)c_a＝c_a-C(i,1)；

Step3：選擇視頻質(zhì)量級別為j(1<j<i)的視頻，將其加入到輸出視頻集合O_t中，即O_t＝O_t∪{s_j}，使得直播頻道t的QoE值的增量ΔQ_t最大化，滿足公式：

Step4：更新物理機CPU可用核心數(shù)c_a＝c_a-C(i,j)；

Step5：重復Step3和Step4，直到物理機CPU可用核心數(shù)c_a小于或等于0，或者所有質(zhì)量級別比i小的視頻都已經(jīng)加入到了輸出視頻集合中。

所述直播服務虛擬機的部署放置方法具體步驟如下：

Step1：獲取得H個不同固定直播頻道的輸入視頻質(zhì)量級別信息，即直播頻道H_i對應質(zhì)量級別為L_i，獲取N個物理機可用CPU核心數(shù)信息，即物理機P_j對應可用CPU核心數(shù)為

Step2：假設每個直播頻道H_i配置的不同視頻質(zhì)量級別的輸出視頻集合包含1到L_i-1，按所述直播頻道QoE量化模型和不同質(zhì)量級別直播視頻間實時轉(zhuǎn)碼的資源消耗代價矩陣為直播頻道H_i計算其QoE值Q_i和其所消耗的CPU資源C_i；

Step3：將所有直播頻道按照Step2中所計算的QoE值Q_i遞減排序；

Step4：按Step3中對直播頻道排序的順序為每個直播頻道H_i創(chuàng)建直播服務虛擬機V_i，選擇剩余可用CPU資源最多的物理機P_j作為其部署環(huán)境，更新物理機P_j的可用CPU核心數(shù)并設置部署矩陣D_m×n中元素D(i,j)＝1；

Step5：對部署在物理機P_j上所有的直播服務虛擬機按其對應直播頻道消耗CPU資源的比例分配CPU資源，記直播服務虛擬機V_i可得到的CPU資源為

Step6：按所述直播頻道不同質(zhì)量級別的輸出視頻集合配置方法對這H個直播頻道分別配置輸出視頻集合。

與現(xiàn)有技術(shù)、方法相比，本發(fā)明的特點在于從服務端考慮HTTP自適應流媒體直播服務的QoE，構(gòu)建了直播頻道QoE量化模型和不同質(zhì)量級別直播視頻間實時轉(zhuǎn)碼的資源消耗代價矩陣，為服務器端的資源分配和調(diào)度提供了依據(jù)，在部署直播服務虛擬機時優(yōu)先考慮放置能給直播平臺提供更大QoE的直播頻道對應的虛擬機，從而在物理機資源有限的情況下，最大程度上提高直播服務給用戶帶來的QoE。

附圖說明

圖1為本發(fā)明中不同質(zhì)量級別直播視頻間實時轉(zhuǎn)碼的資源消耗代價矩陣構(gòu)建工作流程圖。

圖2為本發(fā)明中直播頻道不同質(zhì)量級別的輸出視頻集合配置方法流程圖。

圖3為本發(fā)明中直播服務虛擬機的部署放置方法流程圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖和實施例詳細說明本發(fā)明的實施方式。

參考圖1，本發(fā)明一種QoE驅(qū)動的HTTP自適應流媒體直播服務器集群部署方法，具體實施按照以下步驟完成：

1.首先設置直播服務平臺直播視頻質(zhì)量級別自適應集合M＝{r₁,r₂,...,r_i,...,r_n}，1≤i≤n，不同質(zhì)量級別的直播視頻以碼率r_i作為區(qū)分標志，視頻質(zhì)量級別i越高表示體驗質(zhì)量越好，直播視頻碼率r_i越大；

2.其次設置直播頻道t的不同質(zhì)量級別的輸出視頻集合O_t＝{s₁,s₂,...,s_i,...,s_m}且m≥1,s₁＝r₁,

3.然后需要獲取用戶帶寬累積分布函數(shù)F(x)，其表示用戶帶寬值小于x時的概率；

4.緊接著，以直播視頻的碼率衡量用戶觀看直播視頻的QoE，按以下公式量化計算直播頻道t的QoE值Q_t，公式如下：

其中α，β為權(quán)重參數(shù)。

其中：不同質(zhì)量級別直播視頻間實時轉(zhuǎn)碼的資源消耗代價矩陣構(gòu)建步驟如下：

1)按照直播服務平臺直播視頻質(zhì)量級別自適應集合M構(gòu)建n個不同質(zhì)量級別的視頻片段，視頻質(zhì)量級別為i的視頻片段時長為l_i；

2)將任意視頻質(zhì)量級別為i的視頻片段離線轉(zhuǎn)碼為視頻質(zhì)量級別為j的視頻片段，且滿足i>j，同時記錄離線轉(zhuǎn)碼消耗的時間主機在離線轉(zhuǎn)碼期間的平均CPU占用率c_i,j，主機CPU核心數(shù)c₀；

3)生成直播視頻質(zhì)量級別自適應集合M對應的實時轉(zhuǎn)碼資源消耗矩陣C_n×n，其元素C(i,j)表示視頻質(zhì)量級別為i的直播視頻實時轉(zhuǎn)碼為視頻質(zhì)量級別為j的直播視頻時對主機CPU一個核心的占用率，計算方法如以下公式所示：

其中-1表示無意義的轉(zhuǎn)碼。

參考圖2，直播頻道不同質(zhì)量級別的輸出視頻集合配置方法具體步驟如下：

1)獲取直播頻道t的輸入視頻質(zhì)量級別i(i>2，輸出視頻質(zhì)量級別小于輸入視頻，i為1時不能得到有效輸出視頻)，獲取用戶帶寬累積分布函數(shù)F(x)，視頻質(zhì)量級別自適應集合M對應的實時轉(zhuǎn)碼資源消耗矩陣C_n×n以及物理機CPU可用核心數(shù)c_a；

2)添加視頻質(zhì)量級別為1的視頻到輸出視頻集合O_t，即O_t＝{s₁}，更新物理機CPU可用核心數(shù)c_a＝c_a-C(i,1)；

3)選擇視頻質(zhì)量級別為j(1<j<i)的視頻，將其加入到輸出視頻集合O_t中，即O_t＝O_t∪{s_j}，使得直播頻道t的QoE值的增量ΔQ_t最大化，滿足公式如下：

4)更新物理機CPU可用核心數(shù)c_a＝c_a-C(i,j)；

5)重復Step3和Step4，直到物理機CPU可用核心數(shù)c_a小于或等于0，或者所有質(zhì)量級別比i小的視頻都已經(jīng)加入到了輸出視頻集合中。

參考圖3，直播服務虛擬機的部署放置方法具體實施步驟如下：

1)獲取H個不同固定直播頻道的輸入視頻質(zhì)量級別信息，即直播頻道H_i對應質(zhì)量級別為L_i，獲取N個物理機可用CPU核心數(shù)信息，即物理機P_j對應可用CPU核心數(shù)為

2)假設每個直播頻道H_i配置的不同視頻質(zhì)量級別的輸出視頻集合包含1到L_i-1，按所述直播頻道QoE量化模型和不同質(zhì)量級別直播視頻間實時轉(zhuǎn)碼的資源消耗代價矩陣為直播頻道H_i計算其QoE值Q_i和其所消耗的CPU資源C_i；

3)將所有直播頻道按照(2)中所計算的QoE值Q_i遞減排序；

4)按(3)中對直播頻道排序的順序為每個直播頻道H_i創(chuàng)建直播服務虛擬機V_i，選擇剩余可用CPU資源最多的物理機P_j作為其部署環(huán)境，更新物理機P_j的可用CPU核心數(shù)并設置部署矩陣D_m×n中元素D(i,j)＝1；

5)對部署在物理機P_j上所有的直播服務虛擬機按其對應直播頻道消耗CPU資源的比例分配CPU資源，記直播服務虛擬機V_i可得到的CPU資源為

6)按所述直播頻道不同質(zhì)量級別的輸出視頻集合配置方法對這H個直播頻道分別配置輸出視頻集合。