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P2P流媒体系统数据调度和传输层优化技术研究的开题报告一、选题背景和意义随着互联网的发展，P2P流媒体系统已经成为了互联网视频传输的主要方式，它不仅可以提高用户观看视频的质量，也可以降低视频传输的成本。
P2P流媒体系统需要将视频数据分发到不同的节点上，并保证数据能够稳定传输。
因此，数据调度和传输层优化是P2P流媒体系统中的关键技术。
本课题旨在研究P2P流媒体系统中的数据调度和传输层优化技术，以提高P2P流媒体系统的性能和用户体验。
二、研究内容和方法1.数据调度技术数据调度是P2P流媒体系统中的关键技术之一，它需要将视频数据分发到不同的节点上。
目前，一些经典的数据调度算法已经得到广泛应用，如：Rarest First，Reciprocation，Push和Pull等。
本课题将研究上述经典算法的理论原理，并结合实际情况对这些算法进行改进和优化，提出更适用于P2P流媒体系统的数据调度算法。
2.传输层优化技术传输层优化技术是P2P流媒体系统中的另一个关键技术，它需要解决P2P流媒体系统中存在的数据传输不稳定、请求延迟等问题。
目前，一些传输层优化技术已经得到广泛应用，如：UDP加速、TCP流控、多路径传输等。
本课题将对这些技术进行分析和研究，并提出更适用于P2P 流媒体系统的传输层优化技术。
3.实验验证本课题将通过实验和模拟，验证所提出的数据调度和传输层优化技术的有效性，并进行性能对比和评估。
三、预期成果和意义本课题预计能够探究P2P流媒体系统中数据调度和传输层优化技术研究的问题，具体成果包括：1.提出适用于P2P流媒体系统的数据调度和传输层优化技术。
2.实验证明所提出的技术在提高P2P流媒体系统性能和用户体验方面具有显著的效果。
3.研究成果可为P2P流媒体系统相关技术的发展提供参考和建议。
四、研究难点和挑战1.如何针对P2P流媒体系统的特点进行数据调度和传输层优化技术的研究。
2.如何评估数据调度和传输层优化技术的性能和效果。
P2P直播流媒体性能优化策略的研究的开题报告一、研究背景随着互联网与移动设备的普及和多媒体技术的发展，流媒体服务已经成为了现代生活中不可或缺的一部分。
P2P直播流媒体服务，则是在c-s模式下，将服务器与客户端进行p2p连接实现数据传输，相对于常规的c-s直播，P2P直播可以在保证用户观看效果的同时减轻服务器的压力，解决了带宽有限、网络传输不稳定等问题。
然而，P2P直播也面临着诸多问题，例如节点不稳定、流媒体块率不一致等，影响了其在用户体验、流媒体传输速度等方面的表现。
因此，如何优化P2P直播的性能，提高其的可靠性与稳定性，成为了一个迫切需要解决的问题。
二、研究目的本研究旨在通过分析和探究P2P直播流媒体的特点和影响其性能的因素，提出针对性的优化策略，以提高P2P直播的流媒体传输速度、稳定性与可靠性，并优化用户体验。
三、研究内容本研究主要分为以下几个方面：1. 分析P2P直播流媒体的技术特点和节约成本的优势；2. 研究P2P直播流媒体服务中可能碰到的问题，如实时性、质量等问题；3. 探究P2P直播流媒体性能优化的方法，包括利用流媒体缓存技术、动态节点选择、协议优化等策略；4. 测试并验证所提出的优化策略及其效果，以论证研究的可行性和实用性。
四、研究意义本研究通过对P2P直播流媒体的研究与优化，有助于解决P2P直播中可能出现的问题，提高流媒体传输速度及质量，缩短视频缓冲时间，提高流畅度和稳定性。
同时，本研究提出的优化策略及其效果将为后续相关研究提供借鉴，推动P2P直播的发展与应用。
五、研究方法本研究采用文献调研法、实验方法、问卷调查法等研究方法进行探究。
1. 文献调研法：通过查询相关的文献资料，了解P2P直播流媒体的技术特点、发展历程和影响其性能的因素等方面的知识；2. 实验方法：对P2P直播流媒体性能进行深入研究，尝试利用技术手段提高性能，如流媒体缓存技术、动态节点选择等优化策略等；3. 问卷调查法：通过向用户发放问卷调查问卷的方法，收集用户对P2P直播的使用评价，以评估优化策略的效果，并为后续改进提供参考。
基于大数据的P2P流媒体数据调度优化方法
石玉峰
【期刊名称】《电子测试》
【年(卷),期】2018(000)011
【摘要】文中以节点选择机制为基础,提出基于节点可选择的数据调度优化改进方法.通过综合考量邻近节点带宽能力和节点所具有的数据信息,从服务角度对流媒体数据处理操作过程实现优化.采用改进B-SSP算法可提升媒体服务器播放质量.仿真实验证明优化改进方法性能优良.
【总页数】2页(P92-92,94)
【作者】石玉峰
【作者单位】河南工业贸易职业学院,河南郑州,450003
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于改进粒子群算法的P2P流媒体数据调度策略 [J], 陈光喜;李振兴;刘卓军
2.基于图着色的P2P流媒体数据调度算法 [J], 鲍荣真;蔡明
3.基于贡献度的自适应P2P流媒体数据调度算法 [J], 赵天昊;郑烇;王嵩;杨坚
4.基于主动负载分担的P2P流媒体系统数据调度算法 [J], 温琼翡;朱艳琴;纪其进
5.基于数据块优先级与负载性能自适应P2P流媒体数据调度算法 [J], 高奥子;张晋豫;
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网络与信息工程2018.11基于大数据的P2P流媒体数据调度优化方法石玉峰(河南工业贸易职业学院，河南郑州，450003 )摘要：文中以节点选择机制为基础，提出基于节点可选择的数据调度优化改进方法。
通过综合考量邻近节点带宽能力和节点 所具有的数据信息,从服务角度对流媒体数据处理操作过程实现优化。
采用改进B-SSP算法可提升媒体服务器播放质量。
仿真 实验证明优化改进方法性能优良。
关键词：大数据；P2P流媒体；数据调度Optimization method of P2P streaming Media data schedulingbased on big dataShi Yufeng(Henan Industrial and Trade Vocational College,Zhengzhou Henan,450003)AbsrtactiBased on the mechanism of node selection. An improved method of data scheduling optimization based on node selection is proposed, and the bandwidth capability of adjacent nodes and the data information of nodes are considered synthetically. The operation process of streaming media data processing is optimized from the point of view of service. The improved B-SSP algorithm can improve the playback quality of the media server. The simulation results show that the improved method has good performance.Keywords: big data; P2P streaming media; data scheduling〇引言为支持大规模用户同时在线使用，文中提出一种以节点可选择 为基础的数据调度（B-SSP)优化改进算法，在差异性较大环境下 处理对等网络点播流媒体各个用户间可共享大数据的热点问题。
基于优化混合调度策略的P2P VoD系统的研究与设计的开题报告一、研究背景和意义随着互联网带宽的不断提高，视频点播（Video on Demand，VoD）成为数字娱乐领域一个重要的发展趋势。
利用Peer-to-Peer（P2P）技术，VoD系统可以在较低的成本下提供高质量的服务。
在传统VoD系统中，视频内容存储在中心服务器上，客户端从服务器下载。
而P2P VoD系统可以将视频切分成多个小块，并在用户之间相互交换。
这种方法可以大大减轻服务器的负担，提高系统的可扩展性和可靠性。
然而，P2P网络的特性（如节点的不稳定性和动态性、拥塞和延迟等）使得P2P VoD系统的设计和调度变得更加复杂。
目前已有一些研究采用不同的混合调度策略来解决这些问题，但由于节点间的异构性和不确定性，这些方法仍然存在一定的局限性。
因此，探索新的混合调度策略并对其进行优化是非常有必要的。
本文旨在研究基于优化混合调度策略的P2P VoD系统，并设计一个能够提高系统性能和用户体验的 P2P VoD 系统。
二、研究内容和计划1. 分析现有的混合调度策略。
对基于P2P技术的VoD系统中已有的混合调度策略进行研究，包括任务调度、数据分配和节点选择等方面，比较不同策略之间的优缺点。
2. 设计优化混合调度策略。
基于对现有混合调度策略的研究和分析，提出一种新的优化混合调度策略，通过实验验证其性能和优劣。
3. 实现P2P VoD系统的原型。
根据设计的混合调度策略，设计并实现一个可用的P2P VoD系统原型。
在实现过程中要考虑系统的可扩展性、灵活性和可靠性。
4. 进行实验评估。
利用自行搭建或公开数据集进行实验评估，在不同的网络环境和工作负载下测试系统的性能和用户体验。
根据实验结果，对设计的混合调度策略进行改进和优化。
5. 编写论文。
根据研究和实验结果撰写优秀的论文，包括引言、相关工作、系统设计、实验评估和结论等部分。
计划时间及进度：第一年：- 1月-3月：了解领域的基本概念和现有的调度策略，并实现一些基本的算法。
P2P覆盖网络中流媒体分布式优化方案P2P覆盖网络中流媒体分布式优化方案译文原文：Distributed Optimization of Media Flows in Peer-to-Peer Overlay Networks 论文原作者：Antonios Argyrio u&Jacob ChakareskiP2P打破了传统Client/Server(C/S) 模式，在网络中，每一个节点的地位都是对等的。
每一个节点既充当服务器为其他节点提供服务，同时也享用其他节点提供的服务。
P2P网络非中心化的特点，即网络中的资源和服务分散在所有结点上，信息的传输和服务的实现都直接在结点之间进行，可以无需中间环节和服务器的介入，避免了可能的瓶颈。
带来了其在可扩展性、健壮性等方面的优势。
P2P网络中随着用户的增加，其资源和服务能力也在同步的扩充，因此理论上其可扩展性几乎可以认为是无限的。
同时在P2P网络中将计算任务或存储资料分布到所有结点上。
利用其中闲置的计算能力或存储空间，达到高性能计算和海量存储的目的。
通过利用网络中的大量空闲资源，可以用更低的成本提供更高的计算和存储能力。
同时，因为资源分布在多个节点，更好的实现了整个网络的负载均衡。
与传统的系统相比起来，P2P技术具有巨大的优势，它已经被广泛的应用到例如文件内容共享(例如，电驴，比特精灵等)，协同处理，即时通讯等等方面。
随着在线视频产业在互联网上的飞速发展，基于P2P的流媒体应用，例如PPlive，PPStream, QQlive等应用在互联网上迅速流行开来。
在大规模的P2P视频点播和直播服务中还有很多可以突破的技术，本文提出一个分布式的流媒体优化方案。
这里考虑的冋题是，在非结构化的P2P覆盖网络中最优的流媒体失真冋题。
通过公式将这个问题表示为一个分布式的速率分配问题，并且用一个传统的分解技术来解决这个问题，以便全网设备的媒体失真率达到最小化。
通过对等端之间的信息交互来保证本地速率分配代价的时效性。
————————————基金项目基金项目：：广东省自然科学基金资助项目(S2011040006119)；深圳信息职业技术学院院级自然理科类基金资助项目(YB201008) 作者简介作者简介：：黄国伟(1981－)，男，讲师、博士，主研方向：对等网络，流媒体及其应用；陈 志，讲师、博士 收稿日期收稿日期：：2012-03-20 修回日期修回日期：：2012-05-22 E-mail ：gwhuang_nk@P2P 流媒体流媒体数据块数据块数据块的优化的优化的优化调度调度调度策略策略黄国伟1，陈 志2(1. 深圳信息职业技术学院计算机学院，广东 深圳 518172；2. 天津工业大学计算机科学与软件学院，天津 300387) 摘 要：在基于数据驱动的P2P 流媒体系统中，流媒体数据在参与应用的节点间进行分发，导致流媒体播放质量降低。
针对流媒体数据块的分发调度问题，提出一种数据块分发调度策略，通过在调度中考虑节点所需数据块对其流媒体播放质量的影响，以期在合理利用节点有限带宽资源的同时，实现流媒体播放质量的优化。
仿真实验结果表明，该策略在改善流媒体播放质量方面具有较明显的优势。
关键词关键词：：对等网络；流媒体；数据驱动；流媒体播放质量；数据块；调度策略Optimized Scheduling Strategy for Data Blockin P2P Streaming MediaHUANG Guo-wei 1, CHEN Zhi 2(1. School of Computer, Shenzhen Institute of Information Technology, Shenzhen 518172, China; 2. School of Computer Science and Software, Tianjin Polytechnic University, Tianjin 300387, China)【Abstract 】The delivery manner of data blocks among nodes causes the streaming play quality of data-driven P2P streaming system. Aiming at the problem of data block delivery scheduling, a scheduling strategy is proposed, which takes it into account the impact of a desired block of a node to the streaming play quality of that node. The strategy guarantees the streaming play quality, while utilizes the bandwidth resource of nodes efficiently. Simulation experimental results show that the strategy has evident advantage in improving streaming media play quality.【Key words 】Peer-to-Peer(P2P) network; streaming media; data-driven; streaming media play quality; data block; scheduling strategyDOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.02.018计 算 机 工 程 Computer Engineering 第39卷 第2期 V ol.39 No.2 2013年2月February 2013·网络与通信网络与通信··文章编号文章编号：：1000—3428(2013)02—0090—04 文献标识码文献标识码：：A中图分类号中图分类号：：TP3931 概述基于数据驱动的P2P 流媒体技术是对等网络(Peer- to-Peer, P2P)技术的最重要应用之一，目前已成为互联网流媒体应用的主要形式。
其基本思想是将参与应用的节点组织成一个非结构化的覆盖网络，通过节点之间的协作实现流媒体数据块在节点间的高效分发，以及流媒体内容的“边下载边播放”。
因此，流媒体数据块应如何在节点间进行分发、调度是影响应用性能的重要因素。
而在数据块调度中，如何指导数据块的提供节点在其有限带宽资源基础上，对其他节点的数据块请求进行满足，即数据块分发调度问题，是P2P 流媒体应用所需解决的重要问题之一。
目前，针对数据块分发调度问题的研究及成果极为有限，已有P2P 流媒体应用[1-5]普遍采用基于先到先服务(First-Come-First-Served, FCFS)的数据块分发调度策略，即数据块的提供节点优先满足先到达的数据块请求。
但由于该策略在调度中完全忽略了请求者所请求的数据块对其流媒体播放质量的内在影响，调度的结果很可能会导致请求者流媒体播放质量的降低，进而影响应用的整体性能。
因此，如何设计一种更合理的数据块分发调度策略是亟待解决的问题。
针对目前的研究现状，本文对数据块分发调度问题展开研究，提出一种数据块分发调度策略，通过在调度中充分考虑节点所需数据块对其流媒体播放质量的影响，以期在合理利用节点有限带宽资源的同时，实现流黄国伟，陈志：P2P流媒体数据块的优化调度策略第39卷第2期91 媒体播放质量的优化。
2 问题描述从流媒体播放质量的角度来看，基于FCFS的数据块分发调度策略的调度结果很可能是不理想的。
例如在图1中，节点N1拥有数据块2、3、4，节点N2拥有数据块2、4、5、6，且两节点的当前流媒体播放点均为数据块2。
假设节点N S是N1与N2的共同邻居，且拥有两者所需的数据块；而由于带宽限制，N S在一次数据块分发调度中只能同时满足2个数据块请求。
另一方面，假设N1向N S发送对数据块5、6的请求，而N2向N S请求数据块3，且N1的请求先到达N S。
那么，根据基于FCFS的数据块分发调度策略，N S将优先向N1提供数据块5与6，而N2的请求将被延后满足。
然而，相较于N1的数据块5、6，N2所请求的数据块3是其下一播放数据块，因此上述调度将很可能造成数据块3传输超时，影响N2的流媒体播放质量。
从保证流媒体播放质量的角度出发，一种更合理的调度策略是：N S应优先满足N2对数据块3的请求，以尽可能保证数据块3的及时到达。
92 计算机工程2013年2月15日节点N i向N S请求的数据块集合；B i代表N S到N i的端到端可用带宽；B代表N S的可用上传带宽；t为数据块分发调度的周期；b代表数据块大小；而x ij为0-1指示变量，用于表示N S是否在调度中满足N i对数据块j的请求。
4 数据块分发调度策略SSPW为实现最优化问题式(2)的目标，本文提出一种基于贪心思想的数据块分发调度策略(Scheduling Strategy based on Playback-quality Weight, SSPW)。
SSPW策略的伪代码如下：for(each requesting node N i in S)for(each block j in R i)Compute the playback-quality weight of the block end forend forSort the blocks in R, in descending order of the playback-quality weightfor m = 1 to | R |if the mth block in R is the block j desired by node N i then if (Bt–b)>0 and (B i t–b>0 thenB ← (Bt–b)/tB i ← (B i t–b)/tx ij ← 1elsex ij ← 0end ifend ifend for其中，R为集合S中的节点向节点N S所请求的数据块集合。
在上述伪代码中，调度节点N S首先将其获得的数据块请求，按照播放质量权重由大到小的顺序进行排列；然后，N S在调度中将优先满足当前具有最高权重值的数据块请求，并同时确保数据块分发调度能够满足节点的带宽资源限制。
分析可知，SSPW策略中的主要操作是对集合R中的元素进行排序。
因此，SSPW策略的时间复杂度为O(|R|log(|R|))。
对调度节点N S而言，SSPW策略执行的前提是N S 能够从其请求节点N i(N i∈S)处获得足够的相关信息：如C i、H ij、B i等信息。
因此，为实现信息的收集，每一请求节点应在发送其数据块请求的同时，向节点N S提供上述信息。
然而，对于请求节点N i而言，调度节点N S到该节点的端到端用带宽B i的准确值是难以测量的[6]。
为此，本文在后续实验中均采用了文献[7]所提出的启发式方法以实现对B i的估计。
可以证明，节点N S通过执行SSPW策略获得的调度结果是最优化问题式(2)的最优解。
5 实验设计与结果5.1 实验配置本文采用C++搭建模拟P2P流媒体系统核心功能的仿真平台，以实现对SSPW策略与基于FCFS的调度策略的仿真。
本文参考了文献[8]的相关测量结果，对系统中节点的上传与下载带宽进行如下设定：系统中的节点被划分为高能力、中能力、低能力3种类型，而每种类型节点的具体比例与带宽的缺省设置如表1所示。
表1 节点带宽设置节点类型所占比例/(%) 上传带宽/(Kb·s−1) 下载带宽/(Kb·s−1)低能力20 128 784中能力50 384 1 500高能力30 1 000 3 000为对系统的流媒体播放质量进行衡量与评价，本文参考了文献[9]中的相关方法，并引入流媒体播放连续度的概念：节点的流媒体播放连续度，等于能够及时到达该节点的数据块总量占该节点所请求数据块总量的百分比[10]。
实验中所使用的其他参数及其默认值如表2所示。
表2 实验参数及其默认值参数默认值节点数量300流媒体播放速率400 Kb/s调度周期0.8 s节点邻居数量14数据块大小 1 250 Byte权重系数0.45.2 权重系数本文实验的目的在于衡量权重系数α的设置对流媒体播放质量的影响，以期确定系数α的合理取值。
实验结果如图2所示：当α取值由0.0升至0.2时，系统的平均流媒体播放连续度获得了较大提升。
