面向资源紧缺的P2P流媒体系统数据调度模型与算法研究

在数据驱动的P2P（Peer-to-Peer）流媒体系统中，数据调度决定每个结点数据块获取的顺序和数据服务结点的选择，是系统保持可扩展性和良好性能的关键问题。当前多数Internet用户采用不对称接入方式，对P2P系统的资源贡献小于获取，因此当同时观看视频的用户数量较多时P2P流媒体系统资源非常紧缺。现有的P2P流媒体系统通常假设系统中有足够的资源，仅从结点的数据需求出发确定数据调度策略，使得结点的数据请求往往无法得到满足。本课题不同于当前从需求出发的P2P流媒体系统数据调度方式，而是从分布式系统资源分配的角度研究数据调度的优化模型及相应算法。通过在数据请求结点实现优化的全局资源分配，以及在数据服务结点实现实时请求调度和请求任务迁移，最大限度地满足各结点数据请求的资源需求。本课题试图从新的角度解决P2P流媒体系统的数据调度问题，有助于实现具有服务质量保证能力的大规模P2P流媒体系统。

P2P技术通过自组织的方式聚合了网络边缘结点的资源，具有良好的自扩展特性。P2P技术在很多领域得到应用，特别是在内容共享方面取得了很大的成功。近年来，基于P2P技术的流媒体应用引起了人们的广泛关注，学术界和工业界都在进行P2P流媒体系统设计和优化，以提供大规模、高性能的流媒体服务。. 在数据驱动的P2P流媒体系统中，数据调度决定每个结点数据块获取的顺序和数据服务结点的选择，是系统保持可扩展性和良好性能的关键问题。当前多数Internet用户采用不对称接入方式，对P2P系统的资源贡献小于获取，因此当同时观看视频的用户数量较多时P2P流媒体系统资源非常紧缺。现有的P2P流媒体系统通常假设系统中有足够的资源，仅从结点的数据需求出发确定数据调度策略，使得结点的数据请求往往无法得到满足。本课题不同于当前从需求出发的P2P流媒体系统数据调度方式，而是从分布式系统资源分配的角度研究数据调度的优化模型及相应算法。通过在数据请求结点实现优化的全局资源分配，以及在数据服务结点实现实时请求调度和请求任务迁移，最大限度地满足各结点数据请求的资源需求。. 经过项目组全体成员的努力，圆满地完成了项目的各项预期任务。我们研究了基于非线性优化模型的分布式P2P数据调度算法，该算法通过局部结点的交互实现了全局最优。在此基础上，我们进一步考虑了结点的自私性，引入博弈模型与拍卖机制,设计更加符合现实情况的数据调度方法以及相应的激励机制。基于混合动态优先队列的P2P流媒体系统数据请求调度方法同时考虑了系统中数据的稀缺性与实时性。服务结点的数据请求任务转移算法考虑了结点的异构性，将过载服务结点中部分请求转移到空闲的邻居结点，从而充分利用系统中轻载结点的上行带宽为其他结点提供资源。为了满足点播应用的需要，我们结合数据调度考虑了增加系统可用资源的方法。首先研究了支持VCR操作的P2P视频点播服务器容量配置方法。其次，基于合作博弈模型的P2P数据预取机制，利用有限的网络存储能力提供随机搜索服务的实时数据需求。. 本课题面向资源稀缺的P2P流媒体系统，从资源优化的角度研究P2P流媒体系统的分布式数据调度问题，包括请求结点与服务结点的数据调度算法，以及支持视频点播服务的资源汇聚方法，相关研究成果有助于实现具有服务质量保证能力的大规模P2P流媒体系统。