新穎的實時視頻流傳輸模式

王 田

（華僑大學(xué) 計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，福建 廈門361021）

0 引 言

視頻傳輸是一種極為消耗網(wǎng)絡(luò)帶寬的應(yīng)用，而傳統(tǒng)的視頻傳輸模式卻不能很好地支持這種應(yīng)用。一般來說，現(xiàn)在的視頻傳輸有兩種基本的模式，其一是客戶機(jī)－服務(wù)器模型 （C／S），視頻流從源端產(chǎn)生后，先送到服務(wù)器，用戶再從服務(wù)器取得該視頻流［1，2］。這種模式實現(xiàn)比較簡單，但是卻會給服務(wù)器端帶來很重的負(fù)擔(dān)［3］，特別是當(dāng)視頻用戶的數(shù)量增多的時候。與之相比，點對點的傳輸模式［4－6］（P2P）可以減輕服務(wù)器端的負(fù)擔(dān)，因為每一個視頻源端充當(dāng)了服務(wù)器的功能，因此具有去中心化、可擴(kuò)展性強(qiáng)、健壯性及負(fù)載均衡等優(yōu)點。然而這種模式對源端機(jī)器的計算能力有較高的要求，這無疑會增加源端的成本，比如IP攝像頭就需要自帶CPU。一般來說，源端產(chǎn)生的視頻流還需要保存起來，已備后續(xù)的查詢，源端也沒有這么大的存儲空間。此外，這兩種傳統(tǒng)模式的另外一個問題是，網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)牟环€(wěn)定性會導(dǎo)致當(dāng)前的視頻傳輸質(zhì)量不穩(wěn)定甚至中斷。

為了解決上述問題，本文提出一種新穎的視頻傳輸模式。基本思想是，多個視頻服務(wù)器組成一個組來協(xié)同提供視頻傳輸服務(wù)。多個服務(wù)器不但能互相減輕負(fù)擔(dān)來支持大量的視頻用戶，更重要的是，當(dāng)某個傳輸信道由于擁塞或者其他因素而不可用的時候，多個服務(wù)器可以提供更多的傳輸通道供選擇，從而具有更好的健壯性［7，8］。這將會提高視頻傳輸系統(tǒng)的吞度量從而使更多的用戶得到服務(wù)。在本文所提的框架中，任何一個服務(wù)器都可以給一對源－目標(biāo)對（如IP攝像頭和遠(yuǎn)程用戶之間）提供服務(wù)。甚至當(dāng)一個服務(wù)器不能為之服務(wù)時，還可以請求另外一個服務(wù)器來幫助轉(zhuǎn)發(fā)視頻流。本文的目的是協(xié)調(diào)多個服務(wù)器來支持盡可能多的視頻流 （視頻源－－用戶對）。

1 相關(guān)工作

近年來，成千上萬個攝像頭幾乎遍布城市的每一個角落，普通居民能像以前的警察一樣看到許多地方的實時視頻，比如實時視頻監(jiān)控系統(tǒng)［9－11］。視頻流應(yīng)用或者為用戶提供高質(zhì)量的現(xiàn)場視頻或者為用戶提供按需點播服務(wù)。一般來說，視頻應(yīng)用服務(wù)包含有視頻服務(wù)器、客戶端還有連接二者的網(wǎng)絡(luò)。客戶端是用戶，他們選擇需要播放的網(wǎng)絡(luò)視頻，而服務(wù)器端存儲著這些視頻并且當(dāng)收到請求的時候?qū)⒁曨l流推送至客戶端。

傳統(tǒng)的客戶機(jī)－服務(wù)器模型會導(dǎo)致服務(wù)器端巨大的帶寬消耗，并且單個服務(wù)器也不利于應(yīng)用規(guī)模的擴(kuò)大。另一方面，點對點的視頻流傳輸模型雖可以減輕服務(wù)器端的負(fù)擔(dān)［12］，因為每一個視頻源端充當(dāng)了服務(wù)器的功能，然而這種模式對源端機(jī)器的計算能力有較高的要求，這無疑會增加源端的成本，比如IP攝像頭。一般來說，源端產(chǎn)生的視頻流還需要存儲起來，已備后續(xù)的查詢，點對點模式下的源端也沒有這么大的存儲空間。本文提出的多服務(wù)器群組傳輸模式將解決這一問題。

另外，本文的多服務(wù)器群組傳輸模式還充分利用了“服務(wù)器多樣性”。Cui和Frossard在文［13，14］中也利用了該特性在來不穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)中由多個服務(wù)器來共同為一個客戶端服務(wù)。單個視頻流可能被分成許多子流，分別從不同的服務(wù)器向客戶端推送，客戶端收到多個子流后再重組還原成原始數(shù)據(jù)流。本文的不同之處在于，為了保證傳輸?shù)膶崟r性和降低設(shè)備處理的復(fù)雜性，一個視頻數(shù)據(jù)流不允許被分成多個子流。重點考慮的問題是如何協(xié)調(diào)多個服務(wù)器來服務(wù)盡可能多的視頻數(shù)據(jù)流。

2 視頻傳輸框架

本文所提的視頻傳輸模式如圖1所示，包含視頻源端、服務(wù)器端和用戶端三個方面。視頻源端是產(chǎn)生視頻流的設(shè)備而用戶端是請求得到相應(yīng)的視頻流的用戶。中間端是多個服務(wù)器，由網(wǎng)絡(luò)所連接并協(xié)同地為視頻流服務(wù)。在本文中，我們也稱服務(wù)器為NVS （network video server），因為NVS具有較強(qiáng)的視頻處理能力和較大的存儲空間［15］。視頻流由源端產(chǎn)生后先送到服務(wù)器組，用戶再從服務(wù)器組取得數(shù)據(jù)流。多個服務(wù)器之間相互交流帶寬等信息，從而為用戶提供最好的服務(wù)。這既可以為視頻流選擇最好的服務(wù)器，也可以在服務(wù)器之間存儲多個原始視頻流的備份。

用戶端ui向源端si請求視頻流fi，視頻流經(jīng)某個NVS處理后再轉(zhuǎn)發(fā)至用戶。我們的目的是在此模式下最大化同時傳送的視頻流的數(shù)目。假設(shè)對被用戶ui請求的視頻流，鏈路的最小可用帶寬不應(yīng)低于fi，比如，為了保證MPEG－1視頻流的連續(xù)傳輸，網(wǎng)絡(luò)的可用帶寬不能低于1.5Mbps。為了表示的方便，文本用fi既表示流的大小也表示該流本身。另外一個假設(shè)是NVS可以測量到數(shù)據(jù)源端和用戶端的帶寬大小，比如借助已有的帶寬測量工具［16］。

圖1 視頻流傳輸模式

3 最大流傳輸問題

3.1 問題定義

在介紹本文提出的問題之前，先介紹一個關(guān)于流完整性限制的定義：

定義 流完整性 （flow integrality，F(xiàn)I）限制－－一個流從源端發(fā)送到目的端的過程中僅僅通過一條路徑，即該流不能再分。

最大流問題 （maximum streaming flows，MSF）：系統(tǒng)中有一組源節(jié)點S＝ ｛s1，s2，…，sm｝，一組服務(wù)器NVSs＝ ｛NVS1，NVS2，…，NVSh｝和一組目標(biāo)用戶U＝ ｛u1，u2，…，um｝。源節(jié)點和用戶節(jié)點都通過有線或者無線網(wǎng)絡(luò)連接到NVSs上。源節(jié)點推送數(shù)據(jù)流到服務(wù)器上而用戶節(jié)點則從服務(wù)器取回數(shù)據(jù)流。每條連接NVS的鏈路 （u，v）（包括NVS之間的鏈路）都具有一個鏈路容量c（u，v）。每個源節(jié)點si都將產(chǎn)生一個fi大小的視頻流。用戶節(jié)點ui期望得到源節(jié)點si產(chǎn)生的視頻流。流在傳輸?shù)倪^程中必須滿足流完整性限制，且最多可以被服務(wù)器群組轉(zhuǎn)發(fā)一跳。目標(biāo)是在鏈路帶寬的允許下，最大化網(wǎng)絡(luò)中成功傳輸?shù)臄?shù)據(jù)流數(shù)目。

之所以最多只讓服務(wù)器群組轉(zhuǎn)發(fā)一跳，一方面是可以滿足實時性的需求因為轉(zhuǎn)發(fā)多跳會導(dǎo)致更大的延遲，另外從我們后面的實驗結(jié)果可以看出，轉(zhuǎn)發(fā)一跳和多跳的結(jié)果差別不大，而且一跳轉(zhuǎn)發(fā)比較簡單容易實現(xiàn)。

圖2給出了一個基于該框架傳輸視頻流的例子。s1和s2產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流大小分別為7和6，鏈路帶寬均附在圖中鏈路旁。對于f1來說，最優(yōu)的路徑是s1－NVS1－u1，而對于f2來 說， 最 優(yōu) 的 傳 輸 路 徑 則 是s2－NVS2－NVS1－u2， 因 為NVS2至u2的鏈路帶寬不足以傳輸f2，所以要借助服務(wù)器NVS1來幫助轉(zhuǎn)發(fā)，這就是服務(wù)器多樣性特性的體現(xiàn)，多個服務(wù)器可以共同協(xié)作，提高視頻流的吞吐量。

圖2 MSF問題示例

3.2 復(fù)雜度分析

通過該問題的復(fù)雜性分析，我們可以得出如下結(jié)論：

定理 MSF問題是NP－難問題。

證明：如圖3所示，在構(gòu)造的場景中，假設(shè)只有3個NVSs，且所有源端視頻流只能連接NVS1，NVS1連接到NVS2和NVS3，它們之間的鏈路帶寬分別表示為C12和C13。數(shù)據(jù)源和用戶連接到NVSs的帶寬均為無窮大 （如果存在連接的話）。如此以來，帶寬瓶頸只在NVSs之間。可以將C12和C13分別看作是2個箱子的容量，而將數(shù)據(jù)流f1，f2，…，fk看作是待裝入箱子的貨物，顯然，這就是著名的裝箱問題，目的是要如何將待選的貨物f1，f2，…，fk裝入這兩個箱子中，使得箱子能裝下盡可能多的貨物量。而裝箱問題本身就是一個已知的NP－難問題，因此MSF問題肯定是一個NP－難問題。

圖3 MSF問題的一個特例

3.3 啟發(fā)式算法

由于MSF問題是NP－難問題，多項式時間內(nèi)最優(yōu)算法不易找到 （嚴(yán)格來說，除非NP＝P）。本文設(shè)計了一種快速的啟發(fā)式算法。該算法的基本思想是先將所有的流按照大小排序，盡量先服務(wù)最小的流，如果該流能直接被某服務(wù)器服務(wù)，則直接分配該流，這類似于操作系統(tǒng)中處理器調(diào)度的小作業(yè)優(yōu)先原理。若不能，則需要借助另外一個服務(wù)器來轉(zhuǎn)發(fā)。為了表示某條鏈路li是否還有剩余帶寬，設(shè)置一個變量fi＊，初始狀態(tài)為NULL，表示還有剩余帶寬。對于一個流si來說，NVS之間可供選擇的鏈路可能有很多，先任意分配給一條鏈路的＝NULL的，如果該鏈路不再有剩余帶寬，則該鏈路的＝fi。如果所有可選的鏈路的f＊都不為空，則嘗試將這些鏈路已經(jīng)分配的流分配給其他f＊＝NULL的鏈路，即還有剩余空間的鏈路。若某條鏈路在移出某些流后重新具有了剩余帶寬，則將流fi分配給該鏈路，否則該流最終將不能被服務(wù)。

具體算法如圖4所示，NU表示要最優(yōu)化的視頻流數(shù)目。初始時刻，將視頻流按照流的大小自小到大排序，先選擇當(dāng)前最小的流 （假設(shè)是fi），如果此流能被某條鏈路服務(wù)，則直接分配該流。否則，尋找某條仍有帶寬剩余但不足以服務(wù)該流的鏈路，并分配之，然后修改該鏈路的f＊，使之不為空。若找不到這樣一條鏈路，則尋找一條該流的候選鏈路，將候選鏈路中的已分配的流移動至其它鏈路，若移動完后該鏈路f＊的狀態(tài)變?yōu)榭眨瑒t可將fi分配至該鏈路，處理方法同上述過程。若最后fi都不能分配到任何一條鏈路，則fi將被剩下，繼續(xù)考慮下一條流fi＋1。

圖4 MSF算法

如此反復(fù)，最后不能分配的流則是不能成功發(fā)送的，此外，成為某條鏈路里的f＊的流也是不能成功發(fā)送的，因為鏈路帶寬不足以支持該流的大小。所以最后NU要去掉這兩部分的數(shù)目。

4 實驗結(jié)果

本節(jié)對提出的視頻傳輸模式進(jìn)行模擬實驗，工具用的是MATLAB。本文以兩種傳統(tǒng)的視頻傳輸模式為參考進(jìn)行對比，其一是P2P模式，其二是單個服務(wù)器的C／S模式。為了模擬網(wǎng)絡(luò)帶寬的動態(tài)性，本文假設(shè)網(wǎng)絡(luò)帶寬服從lognormal分布，基于Kun－chan等人的研究［17］，本文假設(shè)視頻流也服從log－normal分布。如果沒有特別指出，文本設(shè)置網(wǎng)絡(luò)點到點的帶寬期望為1000Kbps（接近文［18］的結(jié)論1.06Mbps），設(shè)置視頻流大小的期望值為600Kbps。為了模擬出網(wǎng)絡(luò)帶寬的動態(tài)性，我們設(shè)置網(wǎng)絡(luò)帶寬的標(biāo)準(zhǔn)偏差為50000，設(shè)置視頻流大小的標(biāo)準(zhǔn)方差為10000。模擬場景中有2000個用戶分別請求2000個視頻流。

圖5是發(fā)送失敗的視頻流 （總數(shù)2000）的示例，網(wǎng)絡(luò)帶寬期望值從800Mbps逐漸增加到1000Mbps。在這組實驗中，我們一共設(shè)置了3個NVS服務(wù)器。如圖所示，隨著網(wǎng)絡(luò)帶寬的逐漸增大，所有模式所實現(xiàn)的失敗視頻流均呈下降趨勢，這是因為隨著帶寬的增大可以支持更多的視頻流。但是MSF模式一直表現(xiàn)出更好的性能，大概能超出C／S和P2P模式235%－1400%，這充分體現(xiàn)了本文所提框架和算法的優(yōu)越性。

圖5 連接失敗的視頻流與帶寬大小的關(guān)系

圖6展示了當(dāng)服務(wù)器的數(shù)目從1增加到5時，發(fā)送失敗的視頻流數(shù)。顯然，當(dāng)只有一個服務(wù)器時，MSF的性能接近于C／S模式，甚至可能還不如P2P模式，但隨著服務(wù)器數(shù)目的增加，失敗的視頻流數(shù)目呈現(xiàn)出指數(shù)級下降趨勢，最終性能要遠(yuǎn)勝于其它兩組傳輸模式。這是由于更多的服務(wù)器意味著更多的可選網(wǎng)絡(luò)鏈路，從而有更多的協(xié)調(diào)合作，可以支持更多的視頻流。

圖6 連接失敗的視頻流與服務(wù)器數(shù)目的關(guān)系

圖7模擬了網(wǎng)絡(luò)動態(tài)性情況下各種模式的表現(xiàn)情況。眾所周知，網(wǎng)絡(luò)帶寬是隨時改變的，尤其是在無線或者移動環(huán)境下。本實驗讓網(wǎng)絡(luò)帶寬的標(biāo)準(zhǔn)方差從10000逐漸增大到50000。顯然，方差越大，網(wǎng)絡(luò)動態(tài)性越強(qiáng)，網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)越不穩(wěn)定。如圖所示，隨著標(biāo)準(zhǔn)方差的增大，這3種模式表現(xiàn)出來的性能都隨之下降 （失敗視頻流數(shù)目增多），但較之P2P和C／S模式，MSF模式下失敗視頻流的數(shù)目增長相對緩慢得多，這說明MSF模式更適合于網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定的環(huán)境中，多個服務(wù)器的模式使得系統(tǒng)更具健壯性和穩(wěn)定性。

圖7 連接失敗的視頻流與網(wǎng)絡(luò)動態(tài)性的關(guān)系

5 結(jié)束語

本文研究了實時傳輸視頻流的問題，提出了一種新穎的傳輸框架，利用多個服務(wù)器的相互協(xié)作以共同支持更多的視頻流服務(wù)。在此框架下提出了MSF問題，目的是最大化同時傳輸?shù)囊曨l流數(shù)目。同時設(shè)計了有效的啟發(fā)式算法，以支持盡可能多的視頻流。通過模擬實驗，與傳統(tǒng)的P2P模式和C／S模式比較，MSF模式及其相應(yīng)的算法能同時支持更多的視頻流，并更能容忍網(wǎng)絡(luò)動態(tài)性對傳輸?shù)挠绊懀鄠€服務(wù)器之間的相互配合也有利于服務(wù)器之間的負(fù)載均衡和系統(tǒng)的健壯性。

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