吴如亮,王子磊,奚宏生

(中国科学技术大学 自动化系,合肥 230027)

0 概述

近年来,一种称之为HAS(HTTP Adaptive Streaming)的流媒体传输标准出现,并且很快变成了流媒体传输的主要方式。据Cisco[1]估计,到2019年视频流量将占据互联网数据传输总流量的80%,网络运营商也试图寻找新的方式以更好地利用网络容量。2011年,MPEG结合3GPP开发出一套标准化的解决方案——基于HTTP的动态自适应流媒体(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP,DASH)[2]。在DASH标准中,原视频被分割成2 s～10 s的视频分片并以不同的码率等级进行编码,生成的分片存储在服务器上,客户端则根据网络状况及自身状态动态调整请求的视频质量。随着业务规模的扩大,DASH服务模式开始从单服务器向多服务器转变。多服务器能够提供更大的带宽,传输路径更加多样化,服务质量也更加可靠。但是,由于服务器间的带宽差异,如何减少客户端视频码率的频繁波动,保证客户端体验质量(Quality of Experience,QoE),仍是一个挑战。

相关算法[3]已被提出用来解决单服务器场景下的质量波动问题。现有多服务器场景下DASH客户端方法主要是在最大化带宽利用率的前提下,提高客户端视频质量,但是往往忽视了视频质量频繁波动的问题。文献[4]为了优化多个服务器间的资源分配问题和提高客户端视频质量,提出了一种协同多尺度调度算法,该算法能够平衡服务器负载,优化整体视频质量。文献[5]针对多服务器场景下的公平、效率和稳定性问题,提出了一种新的协议Presto,提高了用户体验质量。上述优化方法均是在传统网络下进行,由于视频下载的间歇性,客户端对带宽的估计往往不准确。……