[发明专利]基于视频场景切换性的VOD负载均衡方法

说明书

技术领域

发明涉及一种VOD系统负载均衡处理方法。

背景技术

VOD系统中的视频数量通常很大，但是这些视频的被请求概率通常具有很大的差别。我们称其为VOD系统中数据的访问不均衡性。比如，某部巨制大片在某个时期内上映了，那么这部视频在这段时间内势必会掀起一个收视点播的浪潮，被大量地点播和访问。也就是说，在那么这段时间内，这部视频的访问概率很高。又比如一些经典的电影视频，如《肖申克的救赎》等，这些电影在任何时间内都有不菲的收视度，所以我们说这些视频的访问概率一直维持在较高水平。相反一些相对冷门的视频的被访问概率则非常低。通过基于视频出租企业的统计资料对用户行为进行分析，模拟访问概率的分布情况，研究人员发现视频被访问的概率符合Zipf分布。

就是说将N个节目按照流行度从高到低的顺序排序，设第i个节目的流行度为Pi。其中                                               。那么根据Zipf分布模型，第i个节目的流行度应该与成正比的，其中为Zipf参数。根据大量实际测试表明，取较符合实际情况，其中：

                  （公式1）

          （公式2）

因此，我们可以先对视频进行流行度估计的排序，然后利用公式1和2来计算每部视频的点播概率。

我们通过Matlab画出视频点播概率的Zipf分布图，如图1所示。可以从图1中看出，用户点播行为的不均衡度很强，对于某些热门视频的点播概率远远超过对冷门视频的点播。对于热门视频的点播倾斜可能会导致负载的严重不均衡。例如一个服务器节点具有很多热门视频，那么很有可能在某个时刻内，大量的用户访问请求集中在该服务器，所以这个服务器就成为了整个系统的性能瓶颈。因此一个基于视频特性的VOD服务器负载均衡研究必须考虑视频的点播率分布。

发明内容

本发明目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于视频场景切换性的VOD负载均衡方法。为了使每个服务器被访问的概率基本相同且负载平衡，本发明方法一方面采用将冗余复制副本到多个服务器的方法来对点播率较高的视频进行处理，点播率越高的视频，其副本占用的服务器数量越多；另一方面本发明将高点播率的视频分块存放到所有的服务器，每个服务器都分摊了部分响应用户对该视频点播请求的任务，达到了负载的均衡。

本发明方法技术方案为：

一种基于视频场景切换性的VOD负载均衡方法，其特征在于，以如下步骤实施：

步骤一，首先利用以下公式来计算相邻两帧的亮度分量值的平均差值，

    

其中D(n, n-1)为第n帧和第n-1帧图像的亮度分量值的平均差值；为第n帧中(i,j)位置像素点的亮度分量值；M、N分别表示图像的宽度和高度；当满足以下公式时，场景发生切换，

    ，

   ，

其中tTH1、tTH2为设置的阀值。

步骤二，假设有N个视频，分别为F1、F2……Fn。这N个视频的点播率满足Zipf分布，所以对这N个视频进行预测的热播度排序，为F1’、F2’……Fn’，那么Fi’的点播率为

   

其中。

假设第i个视频Fi’按照场景切换分割法分成mi段，分别为：，它们的起始和结束时间分别为。由于在每一个内，用户的退出率很低，所以把的内部点播率变化近似看为0，即用户一旦访问了，一直到时刻才会选择退出或者继续观看。所以可以把整个Fi’看成播放时长为mi，间隔为1的一个视频。那么用户在访问该视频时，在线时间t就是一个随机变量（t取1到mi）。

用户在线时间随机变量t接近于对数正态分布，其概率密度函数满足：

    

其中m为lnt的均值，s为lnt的标准差。

所以对于视频Fi’，可以得到的点播概率为

      

其中

    

   

所以视频块对应的点播概率为。

步骤三，经过前面的计算，把当前的所有视频分块等同的看成如下形式：

有L个小视频文件，。分别为I1，I2，……，IL。它们有各自的点播概率，分别为P(I1)，P(I2)，……，P(IL)。