媒體內(nèi)容分發(fā)系統(tǒng)的動態(tài)數(shù)據(jù)部署算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展以及網(wǎng)絡(luò)帶寬的不斷提高，流媒體服務(wù)被迅速推廣。據(jù)最新的網(wǎng)絡(luò)流量統(tǒng)計顯示，流媒體服務(wù)已經(jīng)成為當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)流量的主體。目前研究具有高承載能力，高可擴展性，高穩(wěn)定性，低成本的可大規(guī)模商業(yè)化運營的流媒體內(nèi)容分發(fā)系統(tǒng)成為全球流媒體應(yīng)用領(lǐng)域的熱點。與基于傳統(tǒng)C/S架構(gòu)的系統(tǒng)，基于CDN架構(gòu)的系統(tǒng)，以及基于P2P架構(gòu)的系統(tǒng)相比，近年來提出的基于融合CDN和P2P架構(gòu)的媒體內(nèi)容分發(fā)系統(tǒng)具有更好的優(yōu)越性和發(fā)展?jié)摿Α１疚幕谶@種最新提

2、出的媒體內(nèi)容分發(fā)系統(tǒng)，研究了其中的動態(tài)數(shù)據(jù)部署算法這一關(guān)鍵技術(shù)。 本文的研究工作主要包括下面幾個方面：1.由于融合CDN和P2P技術(shù)的媒體內(nèi)容分發(fā)系統(tǒng)比較復(fù)雜，本文把系統(tǒng)分成兩層，即骨干層和邊緣層，分別分析了每層要解決的主要問題。2.發(fā)現(xiàn)兩層要解決的問題都是NP類問題，本文基于部分可觀Markov決策過程(POMDP)以及基于觀測的策略迭代優(yōu)化算法和策略梯度優(yōu)化算法分別給出了每層的動態(tài)數(shù)據(jù)部署算法。3.為了驗證算法的性能，本文利

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