一种应用于云直播平台的上传带宽优化方法与流程

本发明涉及多媒体网络与云计算资源管理领域，更具体地，涉及一种应用于云直播平台的上传带宽优化方法。

背景技术：

随着视频终端设备的广泛覆盖以及互联网高带宽消耗应用的兴起，云直播平台相继出现并带来了巨幅增长的网络流量。近年来，国内外涌现了许多云直播平台，并且进行了许多成功的实践。国内比较热门的云直播平台有斗鱼直播平台、虎牙直播平台和龙珠直播平台。国外比较热门的云直播平台有twitch.tv、youtube、azubu.tv。云直播平台的内容覆盖广泛，涉及游戏内容直播、娱乐综艺直播、体育节目直播等等。

云直播平台架构主要涉及三个不同的群体：视频流上传者、云直播平台和观众。上传者可以使用各种终端设备(如个人电脑，智能手机，平板电脑等)实时上传视频流，云直播平台接收上传者上传的视频流，并提供转码服务，然后分发转码后的视频流给观众。上传者和观众都可以分布在全球各地。

在云直播平台的架构中，视频流的传输主要包括三个方面：上传者上传视频流到云直播平台，云直播平台内部的视频传输，云直播平台向观众分发视频流。本发明关注的部分主要是视频流的上传部分。

随着互联网应用的不断增加，带宽成为一种有限的资源，如何充分有效的利用和分配带宽是一个重要的问题。对于云直播平台来说，上传带宽是有限的，随着上传者数量的不断增长，上传带宽将会成为云直播平台的一个瓶颈。对于用户来说，用户上传视频可能会引起流量费用，并且使用不同的码率(即不同的视频流质量)将会引发不一样的流量费用。然后，在目前已有的云直播平台架构之中，上传者可以任意设置上传码率，而这将会引起上传带宽资源的浪费。另外，在云直播平台的服务之中，不同上传者上传的视频，有着不同的观众数量，并且上传者上传视频的质量将会很大影响观众的用户体验。因此，如何在上传带宽有限的情况下选择上传者上传视频的码率，并同时考虑每个上传者的观众用户体验，以及合理降低上传视频所带来的流量费用，这是一个具有挑战性的问题。

技术实现要素：

本发明为解决现有的云直播平台存在的上传带宽分配和使用不合理的问题，提供了一种应用于云直播平台的上传带宽优化方法，该方法从云直播平台的角度出发，在上传带宽有限的情况下，降低上传者的带宽开销，同时保证用户的良好观看体验，并且考虑不同上传者的观看用户数量，能够在降低流量费用的同时提供尽可能好的用户体验。

为实现以上发明目的，采用的技术方案是：

一种应用于云直播平台的上传带宽优化方法，包括以下步骤：

s1.定义集合u＝{u1，u2，...，un}表示上传者群体，表示上传者群体中的各个上传者选择的上传码率所形成的集合，其中，b表示云直播平台最大的上传带宽；令r^min和来表示每个上传者的最小上传带宽限制和最大上传带宽限制，即：

s2.定义第i个上传者的带宽开销ci为：

ci＝ci*ri

其中ci表示单位带宽消耗所引发的流量费用；

s3.定义第i个上传者的观看用户的qoe模型为：

定义第i个上传者以最小上传带宽上传时其观看用户的qoe模型为：

s4.结合第i个上传者的带宽开销和观看用户的qoe定义效用模型来对当前的上传码率进行评价：

其中，k表示带宽开销的权重；

定义第i个上传者以最小上传带宽上传时其效用模型为：

s5.结合s4得到的效用模型和第i个上传者的观看用户数量vi定义第i个上传者的效用函数为：

s6.对集合u＝{u1，u2，...，un}中的每一个上传者执行步骤s1～s5的操作得到每一个上传者的效用函数；

s7.将上传带宽的优化问题定义为纳什议价问题，定义纳什议价问题为：

其中集合表示不同上传者选择的上传码率，即需要优化的目标；

s8.结合p1问题定义相对应的p2问题：

s9.对p2问题进行拉格朗日转换，得到p2问题的拉格朗日函数为：

其中γ均为拉格朗日乘子；

s10.对拉格朗日函数进行分解，拉格朗日函数被重写为：

其中

s11.令每一个关于li的拉格朗日函数的倒数为0，得到相应的上传者上传码率的最优选择，即：

其中表示经过纳什议价决策得到的各个上传者上传码率最优选择组成的集合。

在具体的实施过程中，在使用上传带宽优化方法得到各个上传者上传码率的最优选择后，需要对拉格朗日乘子γ进行更新迭代，其具体的过程如下：

对p2问题进行多分解，转换为p3问题：

p3：maxg（α，β，γ）

其中为对偶函数，基于sub-gradient的策略，可以得到拉格朗日乘子的更新策略：

(1)拉格朗日乘子的更新策略为：

(2)拉格朗日乘子的更新策略为：

(3)拉格朗日乘子γ的更新策略为：

其中，s表示迭代的顺序，ξ表示每一次迭代的步长；当满足|g(s+1)-g(s)|≤∈时不再对拉格朗日乘子γ进行更新，其中∈为设定的常数。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明从云直播平台的角度出发，在上传带宽有限的情况下，降低上传者的带宽开销，同时保证用户的良好观看体验，并且考虑不同上传者的观看用户数量，能够在降低流量费用的同时提供尽可能好的用户体验。本发明基于nbs(即nashbargainingsolution，纳什议价解决方案)的优化框架，可以在上传带宽受限的情况下，考虑到不同上传者的不同观看用户数量，公平有效地给每个参与者分配上传带宽，在实现个体利益最优的同时实现全局最优。

附图说明

图1为方法的流程示意图。

具体实施方式

附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；

以下结合附图和实施例对本发明做进一步的阐述。

实施例1

如图1所示，本发明提供的方法具体包括以下步骤：

s1.定义集合u＝{u1，u2，...，un}表示上传者群体，表示上传者群体中的各个上传者选择的上传码率所形成的集合，其中，b表示云直播平台最大的上传带宽；令r^min和来表示每个上传者的最小上传带宽限制和最大上传带宽限制，即：

s2.定义第i个上传者的带宽开销ci为：

ci＝ci*ri

其中ci表示单位带宽消耗所引发的流量费用；

s3.定义第i个上传者的观看用户的qoe模型为：

定义第i个上传者以最小上传带宽上传时其观看用户的qoe模型为：

s4.结合第i个上传者的带宽开销和观看用户的qoe定义效用模型来对当前的上传码率进行评价：

其中，k表示带宽开销的权重；

定义第i个上传者以最小上传带宽上传时其效用模型为：

s5.结合s4得到的效用模型和第i个上传者的观看用户数量vi定义第i个上传者的效用函数为：

s6.对集合u＝{u1，u2，...，un}中的每一个上传者执行步骤s1～s5的操作得到每一个上传者的效用函数；

s7.将上传带宽的优化问题定义为纳什议价问题，定义纳什议价问题为：

其中集合表示不同上传者选择的上传码率，即需要优化的目标；

s8.结合p1问题定义相对应的p2问题：

s9.对p2问题进行拉格朗日转换，得到p2问题的拉格朗日函数为：

其中γ均为拉格朗日乘子；ri-r^min、ri-b表示与拉格朗日乘子对应的三个约束条件，包括带宽不能大于最大带宽、带宽不能小于最小带宽、总带宽不能大于系统的总上传带宽。

s10.对拉格朗日函数进行分解，拉格朗日函数被重写为：

其中

s11.令每一个关于li的拉格朗日函数的倒数为0，得到相应的上传者上传码率的最优选择，即：

其中表示经过纳什议价决策得到的各个上传者上传码率最优选择组成的集合。

上述方案中，本发明提供的方法主要进行上传带宽的优化，并不考虑云直播平台的转码和传输视频流给观众的部分。因此，本发明定义用户的qoe由上传者上传的视频码率来决定，可以理解为当上传者以一个码率上传视频之后，其观看用户可以有机会以这个码率进行观看视频。

上述方案中，本发明采用nbs(即nashbargainingsolution，纳什议价解决方案)的优化策略。nbs的内在思想在于，在假定其他参与者的选择策略不变的情况下，单个参与者可以计算出他的最优选择，并且在其他参与者没有改变他们的选择策略时，任何参与者都不能采用其他的选择来获取更高的效用。这是一种基于博弈论的资源分配策略，可以保证公平性和有效性，能够保证个体利益最优的同时，保证全局利用的最大化。

在具体的实施过程中，在使用上传带宽优化方法得到各个上传者上传码率的最优选择后，需要对拉格朗日乘子γ进行更新迭代，其具体的过程如下：

对p2问题进行多分解，转换为p3问题：

p3：maxg(α，β，γ)

其中为对偶函数，基于sub-gradient的策略，可以得到拉格朗日乘子的更新策略：

(1)拉格朗日乘子的更新策略为：

(2)拉格朗日乘子的更新策略为：

(3)拉格朗日乘子γ的更新策略为：

其中，s表示迭代的顺序，ξ表示每一次迭代的步长；当满足|g(s+1)-g(s)|≤∈时不再对拉格朗日乘子γ进行更新，其中∈为设定的常数。

其中，本发明提供的优化方法的伪代码如下：

显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。