云边环境下基于延迟和成本均衡的流媒体内容放置方法.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010216284.3 (22)申请日 2020.03.25 (71)申请人 武汉理工大学 地址 430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路 122号 (72)发明人 李春林赵光艳 (74)专利代理机构 武汉开元知识产权代理有限 公司 42104 代理人 刘琳 (51)Int.Cl. H04N 21/845(2011.01) H04N 21/231(2011.01) H04N 21/2385(2011.01) G06F 16/957(2019.01) (54)发明名称 云边环境。

2、下基于延迟和成本均衡的流媒体 内容放置方法 (57)摘要 本发明提供了一种云边环境下基于延迟和 成本均衡的流媒体内容放置方法， 包括以下步 骤： 将流媒体内容进行分割成多个固定大小的片 段对协同缓存域内的边缘节点按离用户距离进 行排序； 初始化每个流媒体文件的延迟和成本均 衡阈值为0， 内容放置结果编码段数量ci为1， 延迟和成本均衡阈值列表i为空。 云数据中 心在延迟和成本均衡阈值的约束下， 执行主动内 容放置算法； 当边缘节点的缓存已满时， 边缘节 点决策是否使用请求的新文件替换缓存中的现 有文件以优化目标次模函数。 本发明的能减少用 户平均响应延迟的同时减少内容放置成本。 权利要求书3页。

3、 说明书11页 附图2页 CN 111447506 A 2020.07.24 CN 111447506 A 1.一种云边环境下基于延迟和成本均衡的流媒体内容放置方法， 其特征在于包括以下 步骤： 1)将流媒体内容进行分割成多个固定大小的片段， 形成流媒体文件编码段集合ci； 2)对协同缓存域内的边缘节点按离用户距离进行排序， 边缘节点m表示距离用户第m近 的边缘节点， 为每个边缘节点m计算其文件平均传输速率 m； 3)初始化每个流媒体文件的延迟和成本均衡阈值为0， 内容放置结果编码段数量ci为 1， 延迟和成本均衡阈值列表 i为空。 4)云数据中心在延迟和成本均衡阈值的约束下， 执行主动内容放。

4、置算法； 5)在非高峰时段的流量期间利用未使用的回程带宽， 根据以上步骤完成内容放置的初 始化； 在流量较密集时， 当缓冲未命中， 将新文件从远程云数据中心分发到边缘节点并转发 给请求用户； 6)当边缘节点的缓存已满时， 边缘节点决策是否使用请求的新文件替换缓存中的现有 文件以优化目标次模函数。 2.根据权利要求1所述的云边环境下基于延迟和成本均衡的流媒体内容放置方法， 其 特征在于所述步骤4)具体包括以下步骤： 4.1)初始化内容放置结果集合ci， 带宽分配比例集合为空， 设置当前编码段数 量ci和带宽分配比例都为0； 4.2)对每个文件i获取文件的延迟成本均衡阈值 i， 判断当前编码段数量。

5、ci是否满足条 件ci i， 如果不满足则执行步骤4.5)； 4.3)获取内容放置边际增益最大的编码段索引； 4.4)当前编码段数量ci加1后， 返回步骤4.2)； 4.5)将当前编码段数量cj加入内容放置结果集合ci； 4.6)对于每个边缘节点m， 根据内容放置结果集合ci， 计算带宽分配比例和云数据 中心M+1的带宽分配比例 4.7)将带宽分配比例加入带宽分配比例集合 3.根据权利要求2所述的云边环境下基于延迟和成本均衡的流媒体内容放置方法， 其 特征在于步骤6)中边缘节点执行缓存替换具体步骤包括： 6.1)若新请求文件r不再边缘缓存中即同时边缘节点缓存容量已满则执行步骤 6.2)； 6.。

6、1)初始化Mmin为边缘缓存中编码段边际增益最大值， 最小边际增益编码段索引imin初 始化为0 6.2)对于内容放置结果集合ci中的文件， 遍历所有编码段； 6.3)计算删除编码段丢失的边际增益M(ci,-i)Mmin， 判断其是否满足M(ci,-i) Mmin， 若满足条件， 则记录文件索引， imin赋值为当前编码段索引， 返回步骤6.3)； 6.4)若加入新文件的边际增益满足如下条件则执行步骤6.3)， 否则结束算法， 不执行 缓存替换； 6.5)从ci中移除cimin， 加入cr到新缓存结果集合中ci。 权利要求书 1/3 页 2 CN 111447506 A 2 4.根据权利要求3。

7、所述的云边环境下基于延迟和成本均衡的流媒体内容放置方法， 其 特征在于步骤3)中延迟和成本均衡阈值计算的具体步骤包括： 3.1)对于每个文件i， 获取文件总编码段数为C， 若内容放置结果编码段数量ci大于等于 C则执行步骤3.6)； 3.2)若编码段数量ci小于C， 计算每个边缘节点的负载分布m和云数据中心的负载 分布M+1， 计算用户u从边缘节点m获取的文件编码段数比例和用户u从云数据中心M+1获取 的剩余文件编码段数比例计算方式为： 3.3)计算添加文件i的一个编码段的边际增益； 3.4)计算继续添加文件i的一个编码段的边际增益； 3.5)如果满足条件M(S ,j)-M(S,j)0或者M(。

8、S,j)0则执行步骤3.6),否则当前编 码段数量ci加1后， 回到步骤3.1)； 3.6)延迟和成本均衡阈值 赋值为当前编码段数量ci， ； 3.7)将延迟和成本均衡阈值 加入延迟和成本均衡阈值列表。 5.根据权利要求3所述的云边环境下基于延迟和成本均衡的流媒体内容放置方法， 其 特征在于所述步骤6)中以延迟和成本均衡为目标的内容次模函数为： Si表示一组足以解码文件i的编码段集合且|Si|si， 由Xi表示缓存在边缘节点的编码 段集合， 因此且|Xi|ci。 6.根据权利要求1所述的云边环境下基于延迟和成本均衡的流媒体内容放置方法， 其 特征在于： 所述步骤4)中边缘节点m的带宽分配比例的。

9、计算方法为： 其中 m为边缘节点信号平均传输速率， B是系统带宽， 是请求文件的平均长度， 每个文 件具有固定长度L比特， m和M+1分别表示存储视频编码段的候选边缘节点的平均内容命 中率和平均内容缺失率， 是内容放置传输成本的标准化常量，0和 m由以下方程计算： 7.根据权利要求1所述的云边环境下基于延迟和成本均衡的流媒体内容放置方法， 其 特征在于： 所述步骤2)中每个边缘节点的信号传输速率独立于内容放置和带宽分配， 取决 权利要求书 2/3 页 3 CN 111447506 A 3 于整体流量负载和网络资源， 计算方式为： 其中SINR为传输数据的信噪比， 和 分别是点对点网络中边缘节点。

10、分布密度和用户分 布密度。 权利要求书 3/3 页 4 CN 111447506 A 4 云边环境下基于延迟和成本均衡的流媒体内容放置方法 技术领域 0001 本发明涉及云计算与边缘计算技术领域， 具体涉及一种云边环境下基于延迟和成 本均衡的内容放置方法。 背景技术 0002 在大数据时代， 云计算由于其强大的计算潜力， 成为了主要的批量数据和流数据 处理计算模型。 然而， 由于大数据的指数增长， 包括大规模的长期全球数据和小规模的短期 本地数据， 云计算面临着越来越多的计算需求， 根据思科预测， 到2020年， 每年将会产生 507.5ZB数据加入互联网。 此外， 云上的巨大计算任务带来了成。

11、本， 能耗和服务质量相关的 挑战性问题。 而终端智能设备广泛应用， 使计算模型逐渐向更靠近用户的边缘发展。 因此联 合边缘处理和集中式云处理的云边协同架构成为了无线网络架构向第五代(5G)系统规范 发展的最有希望趋势之一。 虽然集中式云处理由云的协同传输提供了高频谱效率， 但由于 前程链路传输潜在的较大延迟， 且由于边缘节点的分散处理， 使得干扰管理能力十分受限。 包括5G系统在内的现代无线网络需要满足移动宽带通信广泛的服务质量要求， 针对频谱效 率和延迟进行优化， 而近期许多研究提出的进行缓存的云边协同架构中， 边缘节点具有缓 存能力， 同时可以从中央云控制边缘节点的协同传输。 云边协同缓存。

12、架构能够充分利用云 数据中心处理和边缘缓存低延迟的关键优势， 面向流媒体提供服务， 提供低延迟的网络传 输和强大的计算能力。 0003 云边环境下的内容放置方法是当前的重要研究， 研究云边环境下的流媒体内容放 置方法具有重要的意义。 在云边环境选择合适的内容放置方法， 可以在有效降低用户响应 延迟的同时， 减少内容放置成本和内容传输成本。 近年来， 云边环境下的内容放置问题得到 了许多学者们的广泛关注， 并提出了多种内容放置方法。 大多数云边协同方法都没有充分 利用云数据中心的强大计算能力和边缘节点的存储容量， 且很少考虑流媒体内容的放置策 略。 鉴于流媒体应用开发的趋势和云边环境的推广过程，。

13、 有必要对传统的云边协同策略进 行调整和优化。 此外， 如何在用户响应延迟和服务提供商成本之间实现最佳权衡并未得到 很好的解决， 因为大多数研究仅通过主动的内容放置算法优化目标， 并没有将云据中心的 主动内容放置策略， 与边缘节点中的被动缓存替换策略协同工作， 以维持内容放置的目标 最优， 因此传统的云边环境下的流媒体内容放置方法在实现延迟和成本最优均衡上有所局 限。 发明内容 0004 本发明的目的就是针对现有技术的缺陷， 提供一种云边环境下基于延迟和成本均 衡的流媒体内容放置方法， 通过充分利用边缘节点资源， 能减少用户平均响应延迟的同时 减少内容放置成本。 0005 本发明采用的技术方案。

14、是： 一种云边环境下基于延迟和成本均衡的流媒体内容放 置方法， 其特征在于包括以下步骤： 说明书 1/11 页 5 CN 111447506 A 5 0006 1)将流媒体内容进行分割成多个固定大小的片段， 形成流媒体文件编码段集合 ci； 0007 2)对协同缓存域内的边缘节点按离用户距离进行排序， 边缘节点m表示距离用户 第m近的边缘节点， 为每个边缘节点m计算其文件平均传输速率 m； 0008 3)初始化每个流媒体文件的延迟和成本均衡阈值为0， 内容放置结果编码段数量 ci为1， 延迟和成本均衡阈值列表 i为空。 0009 4)云数据中心在延迟和成本均衡阈值的约束下， 执行主动内容放置算。

15、法； 0010 5)在非高峰时段的流量期间利用未使用的回程带宽， 根据以上步骤完成内容放置 的初始化； 在流量较密集时， 当缓冲未命中， 将新文件从远程云数据中心分发到边缘节点并 转发给请求用户； 0011 6)当边缘节点的缓存已满时， 边缘节点决策是否使用请求的新文件替换缓存中的 现有文件以优化目标次模函数。 0012 上述技术方案中， 所述步骤4)具体包括以下步骤： 00134.1)初始化内容放置结果集合ci， 带宽分配比例集合为空， 设置当前编码 段数量ci和带宽分配比例都为0； 0014 4.2)对每个文件i获取文件的延迟成本均衡阈值 i， 判断当前编码段数量ci是否满 足条件ci i。

16、， 如果不满足则执行步骤4.5)； 0015 4.3)获取内容放置边际增益最大的编码段索引； 0016 4.4)当前编码段数量ci加1后， 返回步骤4.2)； 0017 4.5)将当前编码段数量cj加入内容放置结果集合ci； 00184.6)对于每个边缘节点m， 根据内容放置结果集合ci， 计算带宽分配比例和云 数据中心M+1的带宽分配比例 00194.7)将带宽分配比例加入带宽分配比例集合 0020 上述技术方案中， 步骤6)中边缘节点执行缓存替换具体步骤包括： 00216.1)若新请求文件r不再边缘缓存中即同时边缘节点缓存容量已满则执行 步骤6.2)； 0022 6.1)初始化Mmin为边。

17、缘缓存中编码段边际增益最大值， 最小边际增益编码段索引 imin初始化为0 0023 6.2)对于内容放置结果集合ci中的文件， 遍历所有编码段； 0024 6.3)计算删除编码段丢失的边际增益M(ci,-i)Mmin， 判断其是否满足M(ci,- i)Mmin， 若满足条件， 则记录文件索引， imin赋值为当前编码段索引， 返回步骤6.3)； 0025 6.4)若加入新文件的边际增益满足如下条件则执行步骤6.3)， 否则结束算法， 不 执行缓存替换； 0026 6.5)从ci中移除cimin， 加入cr到新缓存结果集合中ci。 0027 上述技术方案中， 步骤3)中延迟和成本均衡阈值计算的。

18、具体步骤包括： 0028 3.1)对于每个文件i， 获取文件总编码段数为C， 若内容放置结果编码段数量ci大 于等于C则执行步骤3.6)； 说明书 2/11 页 6 CN 111447506 A 6 0029 3.2)若编码段数量ci小于C， 计算每个边缘节点的负载分布m和云数据中心的 负载分布M+1， 计算用户u从边缘节点m获取的文件编码段数比例和用户u从云数据中心M+1 获取的剩余文件编码段数比例计算方式为： 0030 3.3)计算添加文件i的一个编码段的边际增益； 0031 3.4)计算继续添加文件i的一个编码段的边际增益； 0032 3.5)如果满足条件M(S ,j)-M(S,j)0或。

19、者M(S,j)0则执行步骤3.6),否则当 前编码段数量ci加1后， 回到步骤3.1)； 0033 3.6)延迟和成本均衡阈值 赋值为当前编码段数量ci， ； 0034 3.7)将延迟和成本均衡阈值 加入延迟和成本均衡阈值列表。 0035 5、 根据权利要求3所述的云边环境下基于延迟和成本均衡的流媒体内容放置方 法， 其特征在于所述步骤6)中以延迟和成本均衡为目标的内容次模函数为： 0036 0037 0038 Si表示一组足以解码文件i的编码段集合且|Si|si， 由Xi表示缓存在边缘节点的 编码段集合， 因此且|Xi|ci。 0039上述技术方案中， 所述步骤4)中边缘节点m的带宽分配比例。

20、的计算方法为： 0040 0041其中 m为边缘节点信号平均传输速率， B是系统带宽， 是请求文件的平均长度， 每 个文件具有固定长度L比特， m和M+1分别表示存储视频编码段的候选边缘节点的平均内 容命中率和平均内容缺失率， 是内容放置传输成本的标准化常量，0和 m由以下方程计算： 0042 0043 上述技术方案中， 所述步骤2)中每个边缘节点的信号传输速率独立于内容放置和 带宽分配， 取决于整体流量负载和网络资源， 计算方式为： 0044 0045 其中SINR为传输数据的信噪比， 和 分别是点对点网络中边缘节点分布密度和用 户分布密度。 说明书 3/11 页 7 CN 11144750。

21、6 A 7 0046 传统的内容放置方法没有充分利用云数据中心的强大计算能力和边缘节点的存 储容量， 且很少考虑流媒体内容的放置策略此外， 如何在用户响应延迟和服务提供商成本 之间实现最佳权衡并未得到很好的解决， 因为大多数研究仅通过主动的内容放置算法优化 目标， 并没有将云据中心的主动内容放置策略， 与边缘节点中的被动缓存替换策略协同工 作， 以维持内容放置的目标最优， 因此传统的云边环境下的流媒体内容放置方法在实现延 迟和成本最优均衡上有所局限。 在云边环境中， 考虑到系统资源的利用和用户获取内容的 传输速率以及内容放置的成本是为用户提供更好服务的关键因素。 在内容放置过程中， 将 将流媒。

22、体内容分割成固定大小的编码段， 然后内容请求的平均延迟、 内容放置和内容传输 成本进行建模， 以延迟和成本均衡为目标， 计算内容放置编码段数量的均衡阈值， 基于阈值 约束云数据中心执行主动的内容放置， 同时边缘节点执行被动缓存替换方法协同工作， 以 实现延迟和成本均衡最优。 本发明提出基于延迟和成本均衡的流媒体内容放置方法， 该方 法能使用户获取所有流媒体内容编码段的平均延迟和数据成本最优。 0047 本发明结合流媒体服务的特点和云边协同资源的特点提出来基于延迟和成本均 衡的流媒体内容放置方法。 本放置方法适用于云边环境下的内容放置， 它将流媒体内容分 割成内容放置的编码段， 通过内容请求进行。

23、建模， 以延迟和成本均衡为目标， 计算内容放置 编码段数量的上限阈值， 基于阈值约束云数据中心执行主动的内容放置， 同时边缘节点执 行被动缓存替换方法， 以实现延迟和成本均衡最优。 这一优化放置方法充分利用了系统资 源， 缩短了用户获取内容的平均响应延迟， 同时最小化了内容放置的成本。 附图说明 0048 图1为本发明云边环境下云数据中心基于延迟和成本均衡的的主动内容放置方法 流程图 0049 图2为本发明云边环境下边缘节点基于延迟和成本均衡的的被动缓存替换方法流 程图 0050 图3为云边协同系统中的内容放置系统架构 具体实施方式 0051 下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明。

24、， 便于清楚地了解本发 明， 但它们不对本发明构成限定。 0052 发明提出的云边环境下基于延迟和成本均衡的流媒体内容放置方法， 是以当前云 边环境下的内容放置方法为基础， 结合流媒体服务的特点而提出来的。 如图1所示， 算法包 括如下步骤： 0053 1)将流媒体内容进行分割成多个固定大小的片段， 形成流媒体文件编码段集合 ci； 0054 2)对协同缓存域内的边缘节点按离用户距离进行排序， 边缘节点m表示距离用户 第m近的边缘节点， 为每个边缘节点m计算其文件平均传输速率， 计算方式为： 0055 说明书 4/11 页 8 CN 111447506 A 8 0056 其中根据香农公式可得到。

25、传输数据的信噪比SINR， 计算方式为： 0057 0058 其中N0为噪声功率谱密度常数， B是系统带宽， Pm为边缘节点m的平均传输功率， x为 干扰功率约束。 0059 3)初始化每个流媒体文件的延迟和成本均衡阈值为0， 也就是内容放置编码段数 量的上限值， 内容放置结果编码段数量ci为1， 延迟和成本均衡阈值列表 i为空。 0060 延迟和成本均衡阈值计算的具体步骤包括： 0061 3.1)对于每个文件i， 获取文件总编码段数为C， 若内容放置结果编码段数量ci大 于等于C则执行步骤3.6)； 0062 3.2)若编码段数量ci小于C， 计算每个边缘节点的负载分布m， 计算方式如下： 。

26、0063 0064 其中Pm,i表示用户u从边缘节点m获取的文件i编码段数比例， pi请求文件i的可能 性为。 0065 云数据中心的负载分布M+1， 计算方式如下： 0066 0067 3.3)计算添加文件j的一个编码段的边际增益， 计算方式为： 0068 0069 其中cj表示缓存在边缘节点的文件j编码段数量， 当用户获取了si个编码段， 则足 以解码流媒体文件i， 负载变化表示为m和为边缘节点信号平均传输速率， 表示从云数据中心服务器获取文件的平均回程延迟， B是系统带宽， 是请求文件的 平均长度， 每个文件具有固定长度L比特， m表示添加一个编码段之前， 存储视频编码段的 候选边缘节点。

27、的平均内容命中率， m表示添加一个编码段之后， 存储视频编码段的候选 边缘节点的平均内容命中率。 0070 3.4)计算继续添加文件j的一个编码段的边际增益， 计算方式为： 0071 0072 其中cj表示缓存在边缘节点的文件j编码段数量， cj表示继续添加在边缘节点的 文件j编码段数量， 当用户获取了si个编码段， 则足以解码流媒体文件i， 负载变化表示为 m和为边缘节点信号平均传输速率，表示从云数据中心服务器获取 文件的平均回程延迟， B是系统带宽， 是请求文件的平均长度， 每个文件具有固定长度L比 特， m表示继续添加一个编码段之前， 存储视频编码段的候选边缘节点的平均内容命中 说明书 。

28、5/11 页 9 CN 111447506 A 9 率， m表示继续添加一个编码段之后， 存储视频编码段的候选边缘节点的平均内容命中 率。 0073 3.5)如果满足条件M(S ,j)-M(S,j)0或者M(S,j)0则执行步骤3.6),否则当 前编码段数量ci加1后， 回到步骤3.1)； 0074 3.6)延迟和成本均衡阈值 赋值为当前编码段数量ci， ； 0075 3.7)将延迟和成本均衡阈值 加入延迟和成本均衡阈值列表 0076 4)云数据中心在延迟和成本均衡阈值的约束下， 执行主动内容放置算法， 具体步 骤包括： 00774.1)初始化内容放置结果集合ci， 带宽分配比例集合为空， 设。

29、置当前编码 段数量ci和带宽分配比例都为0； 0078 4.2)对每个文件i获取文件的延迟成本均衡阈值 i， 判断当前编码段数量ci是否满 足条件ci i， 如果不满足则执行步骤4.5)； 0079 4.3)获取内容放置边际增益最大的编码段索引计算方式为： 0080 jargmax(M(ci,j) 0081 其中M(ci,j)表示在当前内容放置编码段集合ci下， 添加文件j编码段的边际 增益。 0082 4.4)当前编码段数量ci加1后， 返回步骤4.2)； 0083 4.5)将当前编码段数量cj加入内容放置结果集合ci； 00844.6)对于每个边缘节点m， 根据内容放置结果集合ci， 计算。

30、带宽分配比例计 算方式如下： 0085 0086云数据中心M+1的带宽分配比例计算方式为： 0087 0088 其中 m和 M+1分别为边缘节点信号平均传输速率和云数据中心信号平均传输速 率， B是系统带宽， 是请求文件的平均长度， 每个文件具有固定长度L比特， m和M+1分别 表示存储视频编码段的候选边缘节点的平均内容命中率和平均内容缺失率， 是内容放置 传输成本的标准化常量，0和 m由以下方程计算： 说明书 6/11 页 10 CN 111447506 A 10 0089 00904.7)将带宽分配比例加入带宽分配比例集合 0091 5)在非高峰时段的流量期间例如在夜间， 可以利用未使用的。

31、回程带宽， 根据以上 步骤完成内容放置的初始化。 而在日间流量较密集时， 当缓冲未命中， 可以将新文件从远程 云数据中心分发到边缘节点并转发给请求用户。 0092 6)当边缘节点的缓存已满时， 边缘节点采用以下步骤将决策是否使用请求的新文 件替换缓存中的现有文件以优化目标次模函数： 0093 0094 0095 其中Si表示一组足以解码文件i的编码段集合且|Si|si， 由Xi表示缓存在边缘节 点的编码段集合， 因此且|Xi|ci。 是请求文件的平均长度， 的计算方式为： 0096 0097 ci表示缓存在边缘节点的流媒体编码段数量， 当用户获取了si个编码段， 则足以解 码流媒体文件i， 为。

32、延迟和成本均衡阈值。 m和 M+1分别为边缘节点信号平均传输速率和云 数据中心信号平均传输速率，表示从云数据中心服务器获取文件的平均回程延迟， B 是系统带宽， 每个文件具有固定长度L比特， m和M+1分别表示存储视频编码段的候选边 缘节点的平均内容命中率和平均内容缺失率。 边缘节点执行缓存替换具体步骤包括： 00986.1)若新请求文件r不再边缘缓存中即同时边缘节点缓存容量已满则执行 步骤6.2)； 0099 6.1)初始化Mmin为边缘缓存中编码段边际增益最大值， 最小边际增益编码段索引 imin初始化为0 0100 6.2)对于内容放置结果集合ci中的文件， 遍历所有编码段； 0101 。

33、6.3)计算删除编码段丢失的边际增益M(ci,-i)Mmin， 判断其是否满足如下条 件： 0102 M(ci,-i)Mmin 0103 其中M(ci,-i)表示在当前内容放置编码段集合ci下， 删除文件i编码段的边际 增益。 若满足条件， 则记录文件索引， imin赋值为当前编码段索引， 返回步骤6.3)； 0104 6.4)若加入新文件的边际增益满足如下条件则执行步骤6.3)， 否则结束算法， 不 说明书 7/11 页 11 CN 111447506 A 11 执行缓存替换； 0105 6.5)从内容放置结果集合ci中移除cimin， 加入新请求文件编码段cr到新缓存结 果集合中ci； 0。

34、106 下面详述本发明的研究过程： 0107 在云边环境下进行流媒体内容放置之前， 需要对流媒体内容的特征进行分析， 从 而合理利用边缘节点存储容量， 减少用户平均响应延迟， 并控制内容放置成本减少任务执 行能耗。 对于云边环境下的流媒体内容放置问题已有学者研究， 但目前的研究中少有考虑 在减少用户获取内容平均响应延迟的同时， 控制内容放置成本。 常见的云边环境下的流媒 体内容放置方法主要以最小化延迟作为目标将， 分析内容请求和内容传输模型， 计算内容 放置的结果， 但是这些设计没有充分利用云数据中心的强大计算能力和边缘节点的存储容 量， 且很少考虑流媒体内容的特点。 鉴于流媒体应用开发的趋势。

35、和云边环境的推广过程， 有 必要对传统的云边协同策略进行调整和优化。 此外， 如何在用户响应延迟和服务提供商成 本之间实现最佳权衡并未得到很好的解决， 因为大多数研究仅通过主动的内容放置算法优 化延迟目标， 并没有将云据中心的主动内容放置策略， 与边缘节点中的被动缓存替换策略 协同工作， 以维持内容放置的延迟和成本均衡的总目标最优， 因此传统的云边环境下的流 媒体内容放置方法在实现延迟和成本最优均衡上有所局限。 0108 本发明提出的云边环境下基于延迟和成本均衡的流媒体内容放置方法模型由两 部分组成： (1)主动内容放置算法部署在云数据中心中， 并且基于系统属性和内容信息主动 地将内容分发到边。

36、缘节点上。 根据该算法， 通过最大化次模函数边际增益， 实现成本和延迟 之间的最优均衡， 其放置模型如图1所示。 (2)在非高峰时段的流量期间例如在夜间， 可以利 用未使用的回程带宽， 根据主动内容放置完成内容放置的初始化。 而在日间流量较密集时， 当缓冲未命中时， 可以将新文件从远程云数据中心分发到边缘节点并转发给请求用户。 当 边缘节点的缓存已满时， 边缘节点将决策是否使用请求的新文件， 替换缓存中的现有文件， 以优化延迟和成本均衡目标， 并确保缓存放置结果集， 始终有最大际增益。 其放置模型如图 2所示。 0109 调度方法中的相关参数定义 0110 (1)文件流行度分布为P： 本发明考。

37、虑具有云数据中心和边缘节点的云边协同缓存 模型， 该模型可以通过共享无线信道服务于一组用户。 边缘节点通过前程链路链接到云处 理器。 而云数据中心可以存储和访问包含全部内容数据的数据库。 本专利假设边缘无线信 道的容量是固定的， 并且每个边缘节点配备有限大小的缓存能力。 设视频流文件集合I 1,2,.,I， 每个文件具有固定长度L比特。 视频流行度一般遵循Zipf分布， 因此本专利定 义文件流行度分布为P， 请求文件j的可能性为pj它们分别满足条件(1)(2)。 其中， 表示流 行度偏差， 越大， 请求的可能性越集中在前几名流行度高的内容。 越小， 请求的可能性 越分散于全部内容。 0111P。

38、p1,p2,.,pi,.pI，且 0112 0113 (2)用户从边缘节点m获取文件的传输速率Rm： 当文件i已缓存在一个或多个边缘 说明书 8/11 页 12 CN 111447506 A 12 节点中时， 用户可以从相关边缘节点下载此文件， 传输速率由公式(3)给出。 0114 0115其中SINR为传输数据的信噪比， B是系统带宽， Nm为边缘节点m服务的用户数量， 表示分配给边缘节点m的带宽比例。 0116(3)所有用户从边缘下载视频文件的平均文件传输延迟： 传输延迟由公式(4)给 出， EhRm表示基于随机变量Nm和的信道系数的期望值， 而表示边缘节点m与其 服务的用户之间的平均传输。

39、距离。表示从云数据中心服务器获取文件的平均回程延 迟， 是请求文件的平均长度。 0117 0118其中， EhRm表示基于随机变量Nm和的信道系数的期望值， 而表示边 缘节点m与其服务的用户之间的平均传输距离。表示从云数据中心服务器获取文件的 平均回程延迟。 是请求文件的平均长度， 每个文件具有固定长度L比特， m和M+1分别表 示存储视频编码段的候选边缘节点的平均内容命中率和平均内容缺失率。 0119 (4)噪声功率谱密度常数SINR： N0根据香农公式可得其传输数据的信噪比SINR如 公式(4)所示。 其中， B是系统带宽。 Pm为边缘节点m的平均传输功率。 0120 SINRPm/(N0。

40、B+x) (5) 0121(5)内容放置的存储成本内容放置的存储成本由公式(6)给出， 是资源使 用成本的标准化常量. 0122 0123 ci表示缓存在边缘节点的流媒体编码段数量， 当用户获取了si个编码段， 则足以解 码流媒体文件i， 每个文件具有固定长度L比特。 0124(5)内容放置的传输成本内容放置的传输成本由公式(7)给出， 是内容 放置传输成本的标准化常量。 0125 0126 ci表示缓存在边缘节点的流媒体编码段数量， 当用户获取了si个编码段， 则足以解 码流媒体文件i， 每个文件具有固定长度L比特。 0127 本专利提出的云边环境下基于延迟和成本均衡的流媒体内容放置方法， 。

41、本方法首 先根据内容和系统信息， 对内容请求进行建模， 然后以公式(4)表示的用户平均响应延迟， 和公式(6)(7)表示内容放置成本为目标， 转化为次模函数优化问题。 然后利用基于延迟和 成本均衡的内容放置算法寻找最优边际增益的内容放置结果。 本方法具体描述如下： 说明书 9/11 页 13 CN 111447506 A 13 0128 1)将流媒体内容进行分割成多个固定大小的片段， 形成流媒体文件编码段集合 ci； 0129 2)对协同缓存域内的边缘节点按离用户距离进行排序， 边缘节点m表示距离用户 第m近的边缘节点， 为每个边缘节点m计算其文件平均传输速率 m； 0130 3)计算每个文件。

42、i的延迟和成本均衡阈值； 0131 4)云数据中心在延迟和成本均衡阈值的约束下， 执行主动内容放置算法； 0132 5)在日间流量较密集时， 当缓冲未命中， 且边缘节点的缓存已满时， 边缘节点执行 缓存替换； 0133 放置方法的伪代码描述 0134 (1)获取视频文件集合I， 文件流行度分布pi， 文件长度si， 边缘节点缓存容量C， 边缘节点密度 ， 用户密度 ， 边缘节点数目M， 平均回程延迟 0135 (2)for所有边缘节点m 0136 (3)计算边缘节点平均信号传输速率 m 0137 (4)end for 0138 (5)初始化阈值 为， 编码段ci为1， 延迟和成本均衡阈值列表 。

43、i为空 0139 (6)for流媒体文件i 0140 (7)while ciC 0141 (8)计算边缘节点负载分布m 0142 (9)计算添加一个编码段的边际增益M(S,j) 0143 (10)计算继续添加一个编码段的边际增益M(S ,j) 0144 (11)if(M(S ,j)-M(S,j)0|M(S,j)0) 0145 (12) ci break 0146 (13)else ci+ 0147 (14)end if 0148 (15)end while 0149 (16)将 i加入延迟和成本均衡阈值列表 i 0150 (17)end for 0151 (18)end for 0152(19。

44、) 0153 (20)for 0iI 0154 (21)while ci i do 0155 (22)jargmax(M(ci,j) 0156 (23)ci+ 0157 (24)end while 0158 (25)将cj加入内容放置结果ci 0159 (26)for 0mM 0160(27)计算边缘节点m的带宽分配比例 0161(28)将加入带宽分配结果集合 说明书 10/11 页 14 CN 111447506 A 14 0162 (29)end for 0163(30)if 0164 (31)Mmin边际增益最大值， int imin0 0165 (32)for eachci 0166 。

45、(33)if(M(ci,-i)Mmin) 0167 (34)imini 0168 (35)end if 0169 (36)if(M(ci,r)Mmin) 0170(37)从ci中移除 0171 (38)加入cr到新缓存结果集合中ci 0172 (39)end if 0173 (40)end for 0174 (41)返回新缓存结果ci 0175 (42)end if 0176 由算法的伪代码描述可以得到， 第1行获取内容大小、 流行度和系统信息； 第2到4 行， 计算每个边缘节点的平均信号传输速率 m； 第5到18行通过计算添加编码段的边际增 益， 计算延迟和成本均衡的编码段数量上限。 第19。

46、到25行基于延迟和成本均衡阈值的约束， 将能够获取最大边际增益的编码段逐渐加入内容放置结果集合。 第26到29行根据内容放置 结果， 计算每个边缘节点应分配的带宽比例。 第30行到42行搜索缓存中最小的边际增益与 新请求文件相比， 决策是否将缓存中的编码段替换为新请求文件编码段。 通过保证边际增 益最大， 最小化整个内容放置的平均延迟和成本。 0177 本说明书未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。 说明书 11/11 页 15 CN 111447506 A 15 图1 说明书附图 1/2 页 16 CN 111447506 A 16 图2 图3 说明书附图 2/2 页 17 CN 111447506 A 17 。