用户行为特性对园区网视频业务可靠性的影响.pdf
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1、 自动化与仪器仪表 2 0 1 4 年6 期( 总第 1 7 6 期) 用户行为特性对园区网视频业务可靠性的影响 张正豪 ,郭平 ,赵娟 ,马雯 ( 后勤工程学院后勤信息工程系 重庆4 0 1 3 1 1 ) ( 后勤工程学院训练部 重庆4 0 1 3 1 1 ) 摘要:以园区网络视频业务作为研究背景,对用户访问视频资源时呈现的广延指数特性、周期 和突发特性进行建模。通过仿真实验分析用户访问行为特性对园区网视频业务可靠性的影响。仿真结 果表明:当园区网采用 “ 根据用户行为的广延指数特性”设计的缓存算法及服务器集群负载均衡算法 时,可有效地提高园区网视频业务可靠性;广延参数C 的改变对视频业务
2、可靠性的影响很小;高强度访 问的发生周期及持续时间一定程度上影响着 园区网视频业务可靠性 。 关键词:视频业务可靠性;用户访问行为特性;广延指数特性;周期特性;突发特性 DOI 编码 :d o i :1 0 3 9 6 9 j i s s n 1 0 0 1 9 2 2 7 2 0 1 4 0 6 0 1 5 3 Ab s I 耐: Ba s e d o n t h e v i d e o a p p l i c a t i o n o f c a mp u s n e t wo r k a u s e r a c c e s s b e h a v i o r mo d e l wa s e
3、 s t a b - l i s h e d t o d e s c r i b e t h e s t a t i s t i c a l c h a r a c t e r i s t i c s o f u s e r b e h a v i o r i n c l u d i n g t h e s e t c h e d e x p o n e n t i a l d i s t r i b u - t i o n , t he pe r i o d i c c h a r a c t e r i s t i c s a nd t h e s u dd e n c h ara c t
4、 e r i s t i c s I t i s s h o wn t ha t r e l i a b i l i t y f o r vi d e o a pp i c a t i o n c a n b e e f f e c t i v e l y r a i s e d wh e n t he c a mp us n e tw o r k us i n g t he c a c he a l go r i t h m a nd l o a d ba l a nc i ng a l g o r i t hm o f s e r v e r c l u s t e r i n g d e
5、 s i g n e d a c c o r d i n g t o t h e s e t c h e d e x p o n e n t i a l c h ara c t e r i s t i c s o f u s e r b e h a v i o r , h o we v e r t h e r e l i a b i l i ty for v i d e o a p p i c a t i o n i s a l mo s t i n d e p e n d e n t o n t h e p ara me t e r C o f t h e s e t c h e d e x
6、 p o n e n t i a 1 T h e f r e q u e n c y a n d t h e d u r a t i o n o f t h e h i g h s t r e n g t h a c c e s s h a s c e r t a i n i mp a c t o n t h e r e l i a b i l i ty for v i d e o a p p i c a t i o n o f c a m p us n e tw o r k K wo r d s Re l i a b i l i ty for v i d e o a p p i c a t
7、i o n ; T h e s t a t i s t i c a l c h a r a c t e r i s t i c s o f u s e r b e h a v i o r ; T h e s e t c h e d e x p on e nt i a l c h a r a c t e r i s t i c s ; The p e r i od i c c h a r a c t e r i s t i c s ; The s u d de n c h ara c t e r i s t i c s 中图分类号 :T N 9 1 3 。 2 文献标识码 :A 文章编号:1 0
8、 0 1 - 9 2 2 7 ( 2 0 1 4 )0 6 - 0 1 5 3 - 0 8 0 引 言 目前,大多数网络可靠性方面的研 究简化 了网 络对 象以及可靠性评估模型n , 对 网络性能可靠性评 估与分析缺乏明确 的内容,不能细致地考察 网络对 某种业务( O n F T P 、聊天 、视频业务等1 的支持能力 。 需要针对某种业务 ,建立基 于该项业务的网络性能 可靠性评估模型进行评估及分析。 近几年 网络业务的重心己从之前的主要包含文 本和 图像 的We b 页面访 问,转 向了含有丰富信息 内 容,带宽需求很大的实时语音通话 、视频点播 、网 络 电视等业务伫 。不 同业务类型
9、具有不 同的Q o S 约 束,比如 ,对于实时语音数据,不能缓存或重传丢 失的数据包 ,因为这两种方法会增加不可接 受的延 迟,并恶化通信质量 ,导致很差的用户体验。因此 收稿 日期 :2 0 1 4 0 4 0 1 作者简介 :张正豪 ( 1 9 8 8 一 ) ,男,硕士研究生,主要研 究方向为网络 系统可靠性 。 需要根据业务 的类型确定 Q o S约束 ,与其他业务相 比,视频业务具有 以下特点:对带宽、网络性能要 求较高,对延迟和丢包等显得更为敏感 。本章选择 基于视频业务 的园区网性能可靠性进行研究,对 园 区网络在规定时 间和规定条件 下完成视频业务功能 的能力进行评估分析 。
10、 影 响网络性能可靠性的因素主要分为三类:设 备 因素、网络因素 以及用户行为因素 。与其他两种 因素相 比,用户行为对 网络性能可靠性的影响的研 究相对较少。 目前 ,园区网络 日益紧张的带宽和有 限的处理能力 ( 包括服务器 的处理能力和交换机 的 交换能 力 )和 数量众 多的用户 以及飞速 增长 的对 P 2 P 、视频等业务需求互相矛盾 。用户访 问网络 的 时间、强度在很大程度上影响着网络流量的分配 , 研究用户行为特性对基于视频业务 的园区网性能可 靠性 的影响显得十分必要 ,不仅可 以在前期更好地 规划和设计网络 ,还可以为 己建网络的用户流量管 1 5 3 学兔兔 w w w
11、 .x u e t u t u .c o m 用户行为特性对园区网视频业务可靠性的影响张正豪 , 等 控和优化策略提供贴合实际的技术参考。 本章 以园区网络作为研究背景 ,针对视频点播 业务,研究用户访 问行为统计特性对 园区网视频业 务可靠性的影响。第 1 、2 节建立园区网络模型及流 量模型;第 3 节建立 了基于视频业务的性 能可靠性 指标体系及评估模型 ;第 4 节根据用户行为 的统计 特性 ,建立用户行为统计特性模型 ;第 5 节通过仿 真实验,评估和分析用户行为对 园区网视频业务可 靠性的影响。 1 园区网络模型 以某 园区网络作为背景 ,建立 由服务器 ,交换 机 以及终端组成的
12、具有层次结构特性园区网络模型 G ( V , E ) ,如图 1 所示 。该园区网络中节点可 以分为三 类 :第 一类 是服务器节 点,为 终端提供媒体 资源 ; 第二类是交换机节点,进行数据 的转发;第三类是 终端节点,用来接收服务器发送的资源。其中, 方格形节点是交换机 ,R是交换机节点的集合,n r 是 交换机的数量 。接入层交换机 、汇聚层交换机、核 心层交换机共同构成了该园区网络的传输子网; 圆形节点为终端用户 ,U = u ,u : ,I l n u l 是 终端用 户节点的集合,n u 为终端用户的数量;三角形节 点为 服务器 , p t , p l 是 服务器节 点的集合 ,其
13、 中 , p l= p 1 , p :1 , , p 是园区网本地视频缓存服务器集 群 ,D 是网络 中远端视频服务器节点集合 :视频 资源为 S = s ,s ,s ,资源数量为 n ,在服务器 p : 中存放所有 的视频资源 ,而园区网缓存服务器 P 根据缓存 比例存放流行度较高的视频资源。 图1 园区网络模型 2 网络流量模型 假设在仿真周期 0 , T 内,以视频平均持续时间 T r 作为用户访 问的持续时间。在每个T r 内,有 数量为 n的用户 同时访 问视频资源 ,用户 U i 访 问视 频 资源 s i 的请求表示为r e q ( u i ,S j ) 。对于用户请求 r e
14、q f U 。 ,S j ) ,首先检查本地缓存服务器集群 P 中是否有需 要访 问的资源 S j ,如果 P 中没有 ,才 向网络 中远端 数据库服务器 p : 索取资源。这种缓存方式可 以有效 】 5 4 的实现部分视频 的缓存并加速 ,减少用户观看线上 视频 的缓冲多、不流畅的问题。 因此,在 t 一 1 , t 内对于用户请求 r e q ( u 。 ,s i) 分两种 情况:如果本地缓存服务器中存放有视频s ,则S j 所在 的缓存服务器按照视频资源的平均位率 r Mb s 产生数据分组并通过交换机节点组成 的通信子网传 输给终端用户 u i 。其中t 时刻 S j 所在的服务器和用
15、户 u i 之间的数据传输路径 p a t h ( u ,8 1 ,是根据 t 一 1 时刻 的服务器及交换机节点负载以及I t 一 1 , t 1 单位时间内新 加载的信息流动态选择出来的时延最短路。如果 本地缓存服务器中没有存放视频s ,则 S j 所在 的远端 服务器首先将数据经过 I n t e r n e t 传至 园区网,然后通 过交换机节 点组成 的通信子 网传送 给终端用户 t l i 。 其中t 时刻园区网入 口交换机和用户 u i 之 间的数据传 输路径 p a t h ( u ,s i ) ,是根据t 一 1 时刻 园区网交换机节 点负载 以及 t 一 1 , t 】 单
16、位时间内新加载的信息流动态选 择 出来 的时延 最短路 。选路 由时 当有 多条最优路 径,则随机选择一条路径进行传输 。 本 章中假定 服务器 的服 务规则 为先到 先服务 ( F C F S ) ,服务器处理数据分组产生的时延。 丢包率 由 服务器 负载决定;交换机转发数据分组的时延及分 组丢失率由交换机转发负载决定。交换机及服务器 节点 i 在 t 时刻转 发数据分组 的时延 d ( t ) 和分组丢失 率 l 。( t ) : ,P s r , P d () 1 D i ( ) ,P T P ( 1 ) L “ i ,P ( ) r , P I L lx ( ) ,P T P ( 2
17、) L i 式 ( 1 ) 、( 2 )中, Di 、 为节点 i 正常时 的时 延及分组丢失率,由交换机及服务器 自身硬件设备 决定 ,仅 为等待 队列长度对 时延 的惩罚因子, 1 ; B 为等待队列长度对分组丢失率 的惩罚因子 ,1 3 1 ; 当 f ; l 时, l i( t ) 置为0 9 9 。为 了简化流量模型,因 远程服务器负载和 I n t e me t 中路由器负载产生 的时延 和分组丢失率设定为常数 d a c c e s s 、l _ a c c e s s 。 3 园区网视频业务可靠性评估模型 园区网视频业务可靠性是指在规定条件 下和规 定时间 内,园区网完成规定视
18、频业务传输功能的能 力 。在本章建立的园区网模型 中,选择时延,分组 丢失率这两个性能指标作为园区网视频业务可靠性 的度量 。 学兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m 自动化与仪器仪表 2 0 1 4 年6 期( 总第 1 7 6 期) 因此,在 t 时刻,对于请求 r e q ( u ; , s j) ,s j 所在 的 服务器和用户 u l 之 间进行数据传输 : ( i ) 以时延表征 园区网视频业务可靠性 R d _ r e q ( u i , s j ) : d_L a n ( r e q (u = O ) d _r e q ( u , 5 , , t ) =
19、 d _ a c c e s s + d _ L a n ( r e q ( u , s J , ) ) R d , 1 : , f) D req _ req(u t d _ req(u sj )= 一 一 一 l l , d r e q (u , s , _ L _ re q R l _r e q ( u ,s , f) = l_ r e q (u i, s , t) 一 。 【 1 ,l _ r e q (u ,s J , ) L _ r e q 园区网分组丢失率 l _ L a n ( r e q ( u i , s , t ) ) 指资源 s j 从本 地缓存服务器将数据分组传输到终端
20、用 户u i 的分组 丢失率 。与 We b对象相 比, 视频对象 的播放 时间长, 传播 的实时性要求 高。用户对视频资源 的访 问有其 特有 的Q o S 约束,其 中D r e q 和 L _ r e q 分别为用户对 于视频业务的时延、分组丢失率 Q o S 约束。 以时延 、分组丢失率作为园区网视频业务可靠 性 的评估指标 。则 t 时刻整个园区 网视频业务可 靠 性为: R d _ r e q ( u ,s j , t) 一 。 n。 三 c5 尺 f_re , , Rl _l a n ( t ) = n 式( 5 ) 中,n ( t ) 表示 t 时刻园区网中正在访 问视频 业务
21、 的用户数量 。 4 用户访问行为的统计特性模型 4 1 广延指数特性 通过对用户访 问视频业务的数据进行分析 ,可 以看 出用户对 资源 的访 问次数呈现 出重尾现象 。大 量相关研 究表 明,用户对 网络资源的访问呈现幂率 特性。但是幂率模型却无法准确地刻画流量较大的 视频点播系统 ,用户对视频 资源的访 问行为呈现出 更 强烈的 “ 偏 向性 ”和 “ 集 中性 ”【 6 】 。文献 1 4 1 引 入 了广延指数模型来刻 画用户对视频资源的访 问次 数和播放时间的分布特 性。广延指数模型的互补累 计分布函数为 : P o ( x ) = e x p 一 ( ) 0 ( 6 ) 式 (
22、6 )中,X o 是尺度 常量 ;C 是广延常量 ;且 c e ( O , 1 】 。 通过实际取样实验验证该模型符合实际的访 问 数据分布 ,因此在本章仿真中选用广延指数模 型来 刻画用户访 问行为 ,即假 设任 意时间单元T r 内, 数量为 n 的用户对视频 资源的访 问请求次数 的分布 具有广延指数特性 。 首先对 n s 个视频 资源按 照被访 问次数 降序排 队,p i 表示第 i 个视频资源 的被访问概率 。 结合本章模型 中用户总数 ( n = 6 0 0 )及资源数 量 ( n = 4 0 O ) ,设定x o = O 6 3 ,c = O 3 5 。在任意时 间单 元T r
23、 内,首先从数量为 n 的所有用户 中随机选择 数量为 n ( 其 中,n n )的用户 ,然后将资源根据 被访 问概率依次分 配该 n 个 用户 。具体步骤如 下: 将 资 源 按 照 被 访 问概 率 从 大 到 小 进 行 排 列 ( s , s , ,s , , s ) ,其中资源节点s | 的被访问概率为 p ( s j) 。从资源 s 开始 ,选择用户对该资源进行访 问, 即在 n 个用户 中随机选择数量为 n p ( s ;) ) 用户对 资 源 S j 进行访 问。每个用户 u 选择且仅选择一个视频 资源 s 进行访 问且在 该时间单元 内保持不变 ,直到 每个 用户都 有对应
24、 的访 问资源 ,表 示该轮 分配完 毕 。下一时间单元T r 到来时,重复之前步骤 为用 户重新分配资源 。 4 2 周期特性及突发特性 在实际网络 中,用户对视频的访 问次数出现以 “ 天”为单位 的周期性n 1 ,例如在 中午或晚上 ,相比 于 一天 中其 他时 间 ,用户 对视频 的访 问次数 出现 “ 高峰” ;而用户行为的突发特性是指某个时间段内 由于热点视频 的出现或其他原因,用户对视频资源 的访 问请求数量急剧增加 ,即对视频资源进行 “ 蜂 拥 式 ”访 问。不论 出现 以 “ 天 ”为周期 的访 问高 峰,还是发生突发访问,都会在短时间内引起网络 流量和设备负载地急剧升高。
25、 本 章主要研究用户访 问处于 “ 高峰期 ”时的访 问强度和突发访 问强度对 园区网视频业务可靠性的 影 响程度 ,即研究高强度访 问出现 的周期 C和其持 续时间 r c 对性能可靠性的影响程度 。在本章仿真 中,假 设用户 对资源 的高 强度访 问以 C为周 期 , 其 中 1 5 5 学兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m 用户行为特性对园区网视频业务可靠性的影响张正豪, 等 C = m* AT 。 ,m= l , 2 , 3 , ( 7 ) 式 ( 7 )中T 。 是每次高强度用户访问持续的时间。 假设在低强度访 问 ( 即正常访问)中,根据4 1 节选择数量
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