一种带激励机制的P2P数字电视机顶盒流媒体服务器的设计

中心议题
    * 提出了一种带激励机制的P2P数字电视机顶盒流媒体服务器
解决方案
    * 运用军备竞赛模型进行分析

0　P2P技术及数字电视机顶盒概述

P2P是peer to peer的缩写,即对等网络。P2P技术出现以后由于其自适应性,自我组织性,负载平衡性,容错性以及集中和利用大量资源的能力而大受欢迎。未来无所不在的大规模,高消耗的网络应用必将使得P2P技术在设备交互时使用得越来越广。流媒体服务器是IPTV后台服务系统的一部分,作用在于向客户端提供音视频数据的直播和点播服务。目前国内外IPTV系统要解决十万、百万用户同时收看视频节目的问题,需要部署大量的服务器,依赖极宽的网络带宽或者要对现有的网络进行大规模改造,这些都成为制约IPTV发展的瓶颈。下一代互联网应用的主流技术———对等连接P2P模式,则是解决这个问题的最好方法。由于P2P所特有的优点,在数字机顶盒系统中引入P2P技术,能有效地减轻服务器负载,充分利用带宽和客户端闲置资源。

如果采用传统的流媒体服务器对P2P网络中的数字机顶盒节点提供服务,显然不能充分利用P2P网络中的优良特性。本文试图规划出一种新的方案,将P2P网络中激励机制的思想引入到P2P数字机顶盒流媒体服务器中来,使用P2P数字机顶盒流媒体服务器对P2P网络中的机顶盒节点进行激励,从而达到提高P2P网络效率的目的。

1　P2P数字电视机顶盒的相关工作

传统的流媒体服务器是为连接在互联网上的终端设备提供服务的。每当一个新用户向流媒体服务器发起请求,流媒体服务器便为其创建一个工作线程,通过这个工作线程向用户发送其所需要的音视频数据。流媒体应用的核心问题是资源调度问题,资源调度问题也是流媒体服务器的核心问题。这是因为网络带宽和视频服务器I/O往往是制约流媒体服务器性能的瓶颈。而传统的流媒体服务器由于对请求连接的用户不加以区分,同等地对待所有用户的请求,这样随着连接的用户数量越来越多势必造成网络带宽越来越小,流媒体服务器I/O的压力越来越大,严重地影响到服务质量。针对以上提出的问题,学术界提出了一系列资源调度算法,其中,补丁算法,用组播流和补丁流相结合的方法大大提高了网络带宽的利用率,补丁(patching)算法也是目前常用的动态调度算法。然而补丁算法也有其局限性,补丁算法是针对某些热门节目而言,在热门节目的点播中,以组播流代替大量重复的单播流可以减少网络带宽的消耗。而对于一些比较冷门的节目,使用组播流代替单播流反而会加大系统的开销。并且补丁算法是针对传统的C/S模式服务器,与P2P技术的引入并无太大关系。目前,在P2P系统中,提高系统资源利用率和资源总量的方式主要是通过激励机制的引入,即通过节点之间的相互刺激,来达到提高可用资源总量的目标。

现有的激励方式主要有以下3种:

(1)基于微支付的方式。通过在P2P系统中维持一个可信的超级节点,来保存所有节点的虚拟货币的信息。对于P2P的流媒体系统来说,超级节点将是一个很大的开销。

(2)基于信誉的方式。通过在P2P网络中建立起相似于人际关系中的信任网络,以达到区分服

务的效果。但对于流媒体服务系统,这种方式信誉的传播较慢,而且信誉度不是系统所关注的重点。

(3)基于历史交互的方式。根据节点之间的交互的历史记录,对于记录较多、较好的节点提供更高级的服务。又分为直接交互记录,和全局交互记录。其中全局交互记录根据节点对整个网络的贡献大小,拟合出一个贡献值。来决定服务质量的好坏。总体来说,这种方案比较适合P2P的流媒体系统。

以上的3种P2P网络中的激励方式各有优缺点,但都是针对P2P网络设计的。很显然,在采用了P2P技术的流媒体播放系统中,节点交互最多的依然是流媒体服务器。因此,增大服务器对节点的影响力,将会起到更加显著的效果。

2　P2P数字电视机顶盒设计方案

2. 1　P2P数字电视机顶盒设计总体目标

在P2P数字机顶盒系统中,可用资源,即可以用来提供流媒体内容的资源,主要分为两部分:{S,C}。其中,S是指流媒体服务器端的可用资源,C指机顶盒系统客户端贡献出的资源。因此,在系统中,可用资源总量T可以表示为T=S+C。其中,S可以看作是一个常量,而C是一个可变量,它是指网络中所有终端贡献资源量的总和,即

Ci是每一个单独的终端可以贡献的资源量。经过分析可知,一个节点在网络中的活动交互对象主要是流媒体服务器和其它节点,因此,节点贡献资源的多少就可能同以下几个因素有关系:节点自愿、其他节点对它的作用力、服务器对它的作用力。作出假设:节点自愿性因子为ai,其他节点对其作用力因子为oi,服务器对其作用力因子为si,那么可以得出以下公式:

在式(1)中,ai是一个相对固定值。oi和si是可变量。现有的P2P网络中,主要是通过激励机制的引入,来增大oi的值。本文中,我们将提出一种基于军备竞赛模型的方案,来增大si的值,以提高C的值,即增加客户端共享资源总量,来达到最大化系统资源使用率,减轻服务器负载的效果。

2. 2　相关定义

定义1　假设截止至时刻t数字机顶盒节点i提供给其他节点的资源总量是Pi(t),从其他节点得到的资源总量是Ui(t),则称该节点在t时刻的表现为Ci(t)=Pi(t)-Ui(t)。

定义2　将流媒体服务器为每一个终端节点所提供的服务在服务优先级,码率,响应时间等方面进行划分,从而提供区别服务,这种划分称作服务器在t时刻为节点i提供服务的服务等级,服务等级是与节点表现有关的一个量,记作Qi(t)=cCi(t),简记为Qi=cCi,其中, c是常数,Ci是节点i的表现值,为了简化模型,这里假设服务等级与机顶盒节点的表现之间是简单的线性关系。

定义3　将每个机顶盒节点在现有表现的基础上还能够提升表现的潜力称为固有潜力,记作gi(i=1,2,…)。

2. 3　P2P数字电视机顶盒设计详细方案

考虑两个机顶盒节点之间的情况,把每一个机顶盒在时刻t的表现分别记作x(t)和y(t),根据军备竞赛模型,假定它们的变化取决于以下几个因素:

(1)由于机顶盒节点之间存在着对有限资源的竞争以及P2P数字机顶盒流媒体服务器所提供的激励机制,数字机顶盒之间一方得到的服务等级越高,另一方表现提高得就越快;

(2)由于机顶盒节点的表现是基于某个机顶盒节点提供给其他节点的资源总量与从其他节点得到的资源总量之差,而且节点自身能力有限,所以其表现显然不可能永远提高,存在一个制约作用。并且存在交互的机顶盒中任意一方表现得越好,对其本身表现的提高所产生的制约作用就越大;

(3)由于激励作用和竞争因素的存在,交互机顶盒中每一方都存在着提高表现的固有潜力。

在军备竞赛模型中,进一步假设前两个因素对于机顶盒节点的影响是线性的,第三个因素的影响是常数,并且服务等级与机顶盒节点的表现之间的关系也是线性的,那么x(t),y(t)的变化过程可用微分方程组

来表示,其中,k, l是流媒体服务器对交互机顶盒节点提供的服务等级对本节点的刺激程度的度量;α,β是本机顶盒节点自身表现制约程度的度量;g1,g2是本机顶盒节点表现提升的固有潜力;Qx=cx,Qy=cy分别表示P2P数字机顶盒流媒体服务器为交互节点提供的服务等级,c为常数,且α>0, k>0, l>0,β>0,g1≥0,g2≥0。

令式(2)的右端为0,可以计算出平衡点(x0,y0)为

由于α>0,β>0,故p>0。根据二阶方程解的稳定性准则,要保证平衡点(x0,y0)稳定,则在p>0的情况下要有q>0成立,即当

成立时,平衡点(x0,y0)是稳定的。

稳定性条件式(4)表明,交互节点对自身表现的制约程度大于流媒体服务器的服务等级对机顶盒节点表现的刺激程度时,数字机顶盒节点的表现将趋于稳定。这就意味着,由于受到自身能力的制约,节点已经不能够进一步增加其表现值,激励的作用已经将节点的潜力最大化地挖掘出来。也就是说,在式(4)成立的条件下,经过足够长的时间后, P2P数字机顶盒流媒体服务器对交互机顶盒节点所提供服务的服务等级将趋于稳定, P2P网络中的各机顶盒节点的表现也将趋向一个有限值。

3　P2P数字电视机顶盒性能分析

在式(2)中,取α=β=0.5, k=l=0.3,Qx=x,Qy=y,g1=g2=1,可以得到机顶盒节点的表现与时间的关系图像,如图1所示。

图1所描述的情况中,αβ>kl,由于c=1,所以满足式(4)成立的条件,机顶盒的表现是趋向于稳

定的。这说明在节点本身的表现对自身表现增长的制约程度大于流媒体服务器的服务等级因素对节点表现的刺激时,在足够长的时间后节点的表现趋于一个有限值,流媒体服务器对机顶盒节点所提供服务的服务等级也将趋向于稳定。这也就意味着,整个系统趋于稳定的状态,系统中的节点的潜力已经被最大化地挖掘,系统可用资源总量达到最大化。

由于服务器的资源是有限的,而P2P技术的引入是降低服务器端负载的有效手段。同时P2P数字机顶盒流媒体服务器对于服务等级的引入又是激励P2P数字机顶盒节点提高表现的有效手段。因此,下面从服务器的负载以及网络效率等方面来评估传统的流媒体服务器与P2P数字机顶盒流媒体服务器的优劣。为了方便起见,传统的流媒体服务器在下文中统称为“旧方案”,本文所介绍的P2P数字机顶盒流媒体服务器在下文统称为“新方案”。

(1)交互的复杂性。旧方案:终端节点仅向流媒体服务器请求节目名称,流媒体服务器仅根据用户请求的节目名称向用户节点分发相应的音视频数据;新方案:P2P数字机顶盒节点除了要向流媒体服务器请求节目名称以外,还要将各节点的表现值上传给P2P数字机顶盒流媒体服务器,而服务器端除了要向机顶盒节点分发它们所请求的数据以外,还要采取区分服务等级的策略,向P2P网络中的各数字机顶盒节点提供不同等级的服务。所以总的来说,新方案在交互时较为复杂,也要多消耗一些带宽资源。

(2)服务器端的负载。旧方案:负载随着新加入的终端节点数的增加而不断增大,最终如果负载超过服务器的承受能力,可能造成服务器的瘫痪;新方案:由于P2P数字机顶盒流媒体服务器的服务对象是P2P网络中的数字机顶盒节点, P2P技术的引入本身就大大减轻了服务器端的负载。同时通过在服务器端引入激励机制,并通过军备竞赛模型对其进行分析,促使节点更多地贡献自身资源,使得网络中的可用资源总量增加,进一步减轻服务器负载。所以在服务器端的负载上,新方案明显优于旧方案,并且用户数量越多,这种优势就越明显。

(3)服务质量。旧方案:各终端节点不存在表现值的评估,因此服务器无法刺激终端节点提高表现,当然,终端节点也没有服务质量可言。在服务器本身的负载有限的情况下,服务质量必然会随着节点数量的增加呈下降的趋势,而服务器对于这种服务质量的下降是“无能为力”的;新方案:由于P2P数字机顶盒流媒体服务器引入了服务等级的概念,把竞争机制引入到了P2P网络中,这样大大的提高了P2P网络中的数字机顶盒节点的积极性,从而达到了提高P2P网络效率的作用。

4　结束语

鉴于服务对象是P2P网络中的数字机顶盒节点,本文在流媒体服务器的设计中加入了服务等级的概念,服务器端根据P2P网络中的数字机顶盒节点的表现力的不同,为它们提供不同等级的服务。从而成功地将P2P网络中的激励机制引入到了流媒体服务器中来。性能分析表明,本文所设计的流媒体服务器相比传统的流媒体服务器,能够以较小的交互复杂性为代价,换取P2P网络中节点的更好的表现以及大幅提升P2P网络的效率。