一种应用于微博社交网络的视频分发优化方法

文档序号:7802945阅读:283来源:国知局
一种应用于微博社交网络的视频分发优化方法
【专利摘要】本发明公开一种应用于微博社交网络的视频分发优化方法,服务器实时跟踪与保存所有视频数据源、用户地理位置信息和用户社交关系;如用户直接向服务器获取视频的次数占总请求数的比例大于某个特定阈值则说明该区域的P2P集群的共享带宽不能满足该区域的用户请求,即用户闪聚即将或已经到达,服务器选择推送视频以增加该区域P2P集群的总带宽供应;否则说明该区域有足够多的节点提供共享带宽支持或者当前的在线用户的带宽需求较少,服务器无需推送。本方法保证每个用户在无法通过P2P数据共享的方式得到其他用户的服务的情况下,还能利用服务器的预留带宽得到服务,能让系统在闪聚刚到达的时候增加上传节点的数量,从而降低服务器的带宽消耗。
【专利说明】—种应用于微博社交网络的视频分发优化方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及计算机网络领域,更具体地,涉及一种应用于微博社交网络的视频分发优化方法,是根据社交关系和地理位置信息的P2P辅助进行视频分发优化方法。
【背景技术】
[0002]微博是当今互联网最热门的社交网络应用之一。微博的兴起不但极大地改变了人们的日常生活也改变了媒体信息的生产、传播和消费模式。由于微博的强时效性和强社交属性,越来越多的用户选择通过微博直接观看视频。微博中的视频通常根据特定关系链传播,视频通过微博用户的发布、转发和评论等行为可以迅速地传播开来。
[0003]根据Cisco公司的数据,视频流占到了目前互联网总流量的一半以上,视频网站是互联网最重要的应用之一。微博和视频的结合,改变了传统的视频点播网站,如YouTube、优酷和土豆等的视频分发方式。
[0004]微博中的热门视频存在突发的闪聚问题,这对视频网站的性能提出很大挑战。传统的C/S模式和简单的P2P模式为了应对闪聚问题需要耗费大量的带宽。研究利用微博的传播特性和微博用户观看视频的行为特征来改进微博用户的视频观看体验并降低服务器带宽消耗具有很高的应用价值。
[0005]目前各视频网站常用的方法是静态地提前预留足够带宽,Michael J.Freedman等人提出了一种自组织网络的内容分发网络Coral⑶N,只需要以一个URL的主机名做一个小小的改变,便可简单发布Coral⑶N。这样一个分散的DNS层可以透明地将浏览器指向到附近参加缓存的节点,反过来可以通过合作把源Web服务器负载降到最低。
[0006]由于闪聚的到达时间难以预测且持续时间较短,目前各视频网站常用的方法都是这种静态地提前预留足够带宽的方法。这种方法不但成本高而且带宽利用率低,现在采用这种方法的主流的内容分发网络的带宽利用率通常在5% -10%。
[0007]微博中的热门视频存在闪聚问题,即使有P2P技术的支持,突发的用户请求闪聚依然难以通过P2P数据共享得到解决,这样会给服务带宽带来很大压力。虽然闪聚难以预测,由于微博中的视频热门度与微博的传播特征息息相关,所以闪聚现象的出现通常与某些特定的微博传播特性有关,例如,微博中某个有很高影响力的用户转发了带有某个视频的微博之后,关注该用户的其他用户都很有可能观看该视频,从而对该视频产生了极大流量。同时,微博中的闪聚现象的持续时间很短,如果在观察到闪聚现象之后才部署带宽,由于闪聚已经过去,从而会使得这些部署的带宽资源的利用率会很低。闪聚的难预测性和短暂性是微博中视频分发系统设计中遇到的两个最重要的挑战。

【发明内容】

[0008]为了克服现有技术的不足,本发明提出一种应用于微博社交网络的视频分发优化方法,是一种基于社交关系和地理位置信息的P2P辅助的视频推送方法,该方法有效的降低了视频服务器带宽的平均负载和峰值负载,在一定程度上缓解了闪聚问题给视频服务器带来的负载压力,从而减少在视频服务器上部署带宽的代价。
[0009]为了实现上述目的,本发明的技术方案为:
[0010]一种应用于微博社交网络的视频分发优化方法,服务器保存所有视频数据源,并跟踪记录与视频有关的视频微博信息,服务器还实时跟踪与保存用户的地理位置信息和用户的社交关系;将用户按照地理位置被划分为不同的区域,各自区域的用户组成一个P2P集群,服务器充当这些集群的Tracker服务器,只有同一区域内的节点(Peer)共享各自所拥有的数据;视频分发优化方法包括:根据视频包括用户请求和服务器推送;
[0011]用户先将视频的请求发送给服务器,服务器获取用户的地理位置信息和社交信息;服务器返回与该用户所处区域相同且拥有该视频并愿意贡献带宽给该用户的在线Peer的列表;用户先向列表中的Peer请求,当这些Peer无法满足用户请求时,用户向服务器直接获取视频;
[0012]在最近一个时间槽内,服务器统计各个区域的所有用户对于每个视频的总请求数和直接向服务器获取视频的次数;
[0013]当直接向服务器获取视频的次数占总请求数的比例大于某个特定阈值时,即该区域的P2P集群的共享带宽不能满足该区域的所有用户请求,此时服务器选择推送视频以增加该区域P2P集群的总带宽供应;否则说明该区域有足够多的节点提供支持或者当前的在线用户的带宽需求较少,服务器无需推送。
[0014]本发明将用户按地理位置划分是因为跨区域的P2P共享的延时较大,微博中的短视频要求较小的启动延时,所以用户选择从本区域的Peer获取数据。不同区域内的Peer共享数据不仅会导致过大的网络延时,也会产生大量跨ISP流量,因此,在本发明的视频分发时,视频服务提供商通常限制只有同一个区域内的Peer之间共享数据以保证视频分发性能同时尽可能减少视频分发过程中跨ISP流量产生的高昂的代价。在具体使用过程中,如果直接向服务器获取视频的次数占总请求数的比例大于某个特定阈值则说明该区域的P2P集群的带宽不能满足该区域的用户请求,这说明了用户数量的增加,预示闪聚即将或者已经到达,这时服务器选择推送视频以增加区域P2P集群的总带宽;否则说明该区域有足够多的节点提供支持或者当前的在线用户数量较少,这时服务器无需推送。被推送的用户不但更可能观看该视频而且比较大的概率在接下来的一段时间为其他用户提供服务。因此能在闪聚刚到达的时候增加上传节点的数量,从而降低服务器的带宽。
[0015]服务器在识别到需要进行视频推送时,在进行视频推送前需确定推送数量;其中推送数量等于在线用户数乘以推送比例,其中推送比例需要根据实际应用环境调整;
[0016]确定了推送数量后,服务器根据用户与视频发布者之间的社交距离和用户在下一时间槽内的活跃度,在每个社交距离范围内选择相应数量的用户进行推送;
[0017]其中用户在下一时间槽内活跃度根据下式确定:
【权利要求】
1.一种应用于微博社交网络的视频分发优化方法,其特征在于,服务器保存所有视频数据源,并跟踪记录与视频有关的视频微博信息,服务器还实时跟踪与保存用户的地理位置信息和用户的社交关系;将用户按照地理位置被划分为不同的区域,各自区域的用户组成一个P2P集群,服务器充当这些集群的Tracker服务器,只有同一区域内的节点共享各自所拥有的数据;视频分发优化方法包括:用户请求调度和服务器视频数据推送; 用户先将视频的请求发送给服务器,服务器获取用户的地理位置信息和社交信息;月艮务器返回与该用户所处区域相同且拥有该视频并愿意贡献带宽给该用户的在线节点的列表;用户先向列表中的节点请求,如果这些节点无法满足用户请求,用户向服务器直接获取视频; 在最近一个时间槽内,服务器统计各个区域的所有用户对于每个视频的总请求数和直接向服务器获取视频的次数; 当直接向服务器获取视频的次数占总请求数的比例大于某个特定阈值时,即该区域的P2P集群的带宽不能满足该区域的用户请求,此时服务器选择推送视频以增加该区域P2P集群的总带宽供应;否则说明该区域有足够多的在线节点提供支持或者当前的在线用户的带宽需求较少,服务器无需推送。
2.根据权利要求1所述的应用于微博社交网络的视频分发优化方法,其特征在于,月艮务器在进行视频推送前需确定推送数量;其中推送数量等于在线用户数乘以推送比例,其中推送比例需要根据实际应用环境调整; 确定了推送数量后,服务器根据用户与视频发布者之间的社交距离和用户在下一时间槽内的活跃度,在每个社交距离范围内选择相应数量的用户进行推送; 其中用户在下一时间槽内活跃度根据下式确定:
N-1 X(uJi+[) = YdSj-P (UJ^1)
7=0 其中,P(u,为用户1!在\时间段内发布的微博数量,N为时间\之前最近的时间槽的数量,为了权衡计算复杂度和活跃度计算准确性,N设置为固定的若干时间槽长度,0;为tj时间段的权重系数;满足:
> dj+l je(0,A^-l)
,N-1 ΣΑ.=1U=O。
3.根据权利要求2所述的应用于微博社交网络的视频分发优化方法,其特征在于,月艮务器在进行视频推送前还需剔除手持设备,避免对手持设备进行推送。
4.根据权利要求3所述的应用于微博社交网络的视频分发优化方法,其特征在于,所述手持设备为手机或平板电脑。
5.根据权利要求2所述的应用于微博社交网络的视频分发优化方法,其特征在于,时间槽的时长为Τ/20~Τ/10,其中T为闪聚周期。
6.根据权利要求2所述的应用于微博社交网络的视频分发优化方法,其特征在于,还能够采用马尔科夫过程描述和建模用户在下一时间槽内的活跃度。
7.根据权利要求1所述的应用于微博社交网络的视频分发优化方法,其特征在于,所述视频微博信息括微博用户的地理位置、用户的设备、用户间的社交关系和用户的发微博的频率。
【文档编号】H04L29/06GK103944917SQ201410184711
【公开日】2014年7月23日 申请日期:2014年5月4日 优先权日:2014年5月4日
【发明者】吴迪, 曾家智, 何坚 申请人:中山大学
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