基于BitTorrent的流媒体系统激励机制研究

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近几年,宽带互联网迅速普及,多媒体技术发展日新月异,向大规模用户提供流媒体服务成为互联网的关键应用之一。大规模网络流媒体应用面临着可扩展性和服务质量两个关键技术需求。由于传统的客户机/服务器(C/S)模式可扩展性差,IP组播技术的网络层复杂且设备部署少,而内容分发网络(CDN)建设投入和维护成本高,因此于2000年以后兴起的具有良好可扩展性的P2P流媒体技术成为互联网上大规模流媒体应用最流行的实现方案。  BitTorrent以其良好的系统性能成为应用最广泛的P2P文件共享工具之一。在文件共享领域的成功吸引了学术界和产业界考虑将BitTorrent应用于流媒体系统。基于BitTorrent的P2P流媒体的研究已经取得了一些重要的创新性研究成果,但现有的基于BitTorrent的P2P流媒体系统的服务质量仍然不高,基于BitTorrent的P2P流媒体技术研究仍面临着许多开放性问题和挑战。搭便车问题是P2P网络技术面临的重要挑战之一,BitTorrent系统也不可避免地受到这一问题的困扰。P2P网络节点具有自治性、理性以至自私性,由此产生了节点仅使用其他节点的网络资源而不贡献任何资源的搭便车现象。搭便车行为减少了P2P系统中共享资源数量、增加了系统开销、降低了系统的整体性能。对于具有实时性和顺序性的P2P流媒体系统,搭便车问题对其服务质量的影响更为严重。为了降低搭便车问题对P2P流媒体系统性能的影响,需要进一步研究分析基于BitTorrent的P2P文件共享系统和流媒体系统中的搭便车问题,并设计相应的激励机制,鼓励节点协作、促进节点贡献资源,提高系统的服务质量。  本文以P2P文件共享系统(主要是BitTorrent系统)以及P2P流媒体系统为背景,针对其面临的搭便车问题以及由此而衍生的策略型节点的攻击问题,通过改进节点调度和数据调度策略来形成激励机制,促使节点更多地对外贡献资源,降低搭便车问题和恶意节点攻击的影响。主要研究内容及创新点包括以下几个方面:  (1)将BitTorrent系统的共享过程映射为top-k全支付拍卖过程  通过分析发现,BitTorrent协议采用的并不是严格的TFT策略,其数据共享过程能很好地映射成一个全支付拍卖过程。提出了BitTorrent系统的top-k全支付拍卖模型,并基于这样一个经济学模型,分析原始的BitTorrent激励机制的优缺点。  (2)提出了基于价格差异的全支付拍卖模型的激励机制  重点改进了BitTorrent系统节点调度机制的常规unchoke过程,将节点的长期共享率和短期内预测上载带宽结合作为节点选择的标准。在全支付拍卖模型中,节点的拍卖出价综合考虑了节点的服务能力(带宽)和利他程度(共享率),将长期共享率作为每个节点对于源节点上载带宽的单位价格,区分了不同的利他程度的节点。源节点能选择到更快更好的节点,同时提高动态环境中邻居关系的稳定性。这一方法通过改进系统节点调度机制为系统提供了良好的激励机制,有效地抑制了搭便车节点和策略型自私节点。  (3)提出了基于朋友推荐及验证的激励机制  重点改进了BitTorrent系统节点调度机制的optimistic unchoke过程,设计了非搭便车节点候选集合,使得激励机制还可以在节点间执行长期的间接的互惠。从系统全局角度和节点局部角度来区分节点角色,并且将推荐和验证都作为一种服务,鼓励节点为非搭便车节点共享数据并向其他节点推荐并验证非搭便车节点。这一方法通过改进系统节点调度机制为系统提供良好的激励机制,在防止搭便车行为以及恶意节点攻击的同时提高系统整体性能。  (4)提出了基于TFT激励机制的P2P VoD数据调度策略  将P2P流媒体系统中节点的数据片段分为本地播放顺序优先、邻居节点播放顺序优先和稀少剩余数据集合,在各个集合中分别采用顺序优先、随机选择和稀少优先的策略,预取提供良好服务的邻居节点下一个unchoke周期需要的数据片段和所有邻居节点中最稀少的片段,提高节点间数据感兴趣程度。这一方法提升了TFT激励机制的效用,并且使后加入系统节点为先加入系统节点提供良好服务,充分利用所有节点的资源。  (5)提出了基于SVC的质量自适应P2P流媒体系统框架  分析了SVC(Scalable Video Coding,可扩展视频编码)与P2P技术结合实现异构网络中异构终端之间的数据共享的优势,提出了基于SVC的质量自适应P2P流媒体系统框架。质量自适应模块利用码率模型和复杂度模型,综合考虑了设备资源和动态网络资源,选择最适合节点当前资源的质量层级。数据块选择模块基于每个数据块的播放时间和质量层计算数据块的优先级。节点选择模块以节点间带宽作为衡量标准选择节点。这一框架综合考虑了节点的调度、动态性管理、系统的QoS以及激励机制等P2P流媒体系统研究的关键问题,充分地利用每一节点的可用资源,最大化节点可获得的视频质量。
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