CN111654526B - 一种流媒体服务器的负载均衡方法及系统 - Google Patents

一种流媒体服务器的负载均衡方法及系统 Download PDF

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Abstract

本公开提供一种流媒体服务器的负载均衡方法及系统，涉及通信技术领域，能够解决现有的流媒体服务器负载均衡方法中存在流媒体服务器总体使用成本较高和流媒体服务器会出现调用失败的问题。具体技术方案为：获取多个流媒体服务器中每个流媒体服务器的性能参数；接收发送端发送的流媒体服务器的使用请求信息；根据使用请求信息和流媒体服务器的性能参数，利用负载均衡计算模型，计算得到每个流媒体服务器的性能表征值；将多个性能表征值中最大性能表征值对应的流媒体服务器作为目标流媒体服务器，并将发送端的资源分配给目标流媒体服务器。本发明用于均衡流媒体服务器的负载。

Description

一种流媒体服务器的负载均衡方法及系统
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种流媒体服务器的负载均衡方法及系统。
背景技术
流媒体技术是指把连续的音频和视频文件压缩后放到网络服务器上，客户端可以一边下载一边观看，不必等待整个文件下载完毕再观看，从而减少了文件的传输时间，提高了应用系统的实时性。由于流媒体技术的优越性，该技术被广泛应用于视频点播、视频会议、远程教育、远程医疗和远程监控系统中。其中，安防监控系统就是利用流媒体技术实现实时监控的。
目前，流媒体服务器通常部署在云平台上，如AWS、阿里云等。当业务量较大的时候，所部署的流媒体服务器数量会比较多，需要运用负载均衡方法从众多流媒体服务器中选择一个当前最优的流媒体服务器为其提供中转服务。现有的负载均衡方法主要将网络I/O的影响作为流媒体服务器选择的依据，但这种负载均衡策略中并没有考虑到云平台的自身的特点，存在流媒体服务器总体使用成本较高和流媒体服务器会出现调用失败的问题。
发明内容
本公开实施例提供一种流媒体服务器的负载均衡方法及系统，能够解决现有的流媒体服务器负载均衡方法中存在流媒体服务器总体使用成本较高和流媒体服务器会出现调用失败的问题。所述技术方案如下：
根据本公开实施例的第一方面，提供了一种流媒体服务器的负载均衡方法，该方法包括：获取多个流媒体服务器中每个所述流媒体服务器的性能参数；接收发送端发送的所述流媒体服务器的使用请求信息；根据所述使用请求信息和所述流媒体服务器的性能参数，利用负载均衡计算模型，计算得到每个所述流媒体服务器的性能表征值；将多个所述性能表征值中最大性能表征值对应的所述流媒体服务器作为目标流媒体服务器，并将所述发送端的资源分配给所述目标流媒体服务器。
本发明通过获取每个流媒体服务器的多个性能参数，并在接受到发送端发送的对流媒体服务器的使用信息后，将每个服务器的多个性能参数导入到负载均衡计算模型中，计算得到每个流媒体服务器的性能表征值，选取性能表征值最大的流媒体服务器作为目标服务器来匹配发送端和接受端，进行资源的中转，相比现有技术，本发明是获取流媒体服务器的多个性能参数，并根据负载均衡计算模型来筛选出最佳的流媒体服务器，不仅可以达到负载均衡的目的，同时还可以降低流媒体服务器总体使用成本以及防止流媒体服务器出现调用失败的问题。
在一个实施例中，所述性能参数包括：网络I/O和每条流的性价比；所述网络I/O为所述流媒体服务器的网卡进流量和网卡出流量之比；所述每条流的性价比为所述流媒体服务器的价格和信息流条数之比。
本发明通过获取流媒体服务器的网络I/O可以作为流媒体服务器负载均衡的选择依据，同时获取每条流的性价比，可以保证在负载均衡的情况下，降低流媒体服务器总体使用成本。
在一个实施例中，所述性能参数还包括：心跳表征值和调用失败率；所述心跳表征值为0或1，所述心跳表征值具体为：在预设时间间隔下获取所述流媒体服务器的心跳时间，若所述心跳时间大于预设阈值，则所述流媒体服务心跳异常，所述心跳表征值为0，反之，所述流媒体服务器的心跳正常，所述心跳表征值为1；所述调用失败率为在预设时间段内所述流媒体推送信息流至客户端时的推送失败次数和推送总次数之比。
本发明还通过获取流媒体服务器的心跳表征值可以防止部署在云平台上的流媒体服务器出现调用失败而导致信息无法传输的问题；通过获取调用失败率可以优先选择信息推送失败率较低，信息推送性能优异的流媒体服务器。
在一个实施例中，所述负载均衡计算模型为result＝a×(1-Vnet)+b×cost+c×N+d×(1-f)，其中，a、b、c、d为各项的权值系数，且a+b+c+d＝1；Vnet为所述网络I/O；cost为所述每条流的性价比；N为所述心跳表征值，其中N为0或1；f为所述调用失败率；所述result值为所述流媒体服务器的性能表征值。
本发明通过负载均衡模型可以综合考虑流媒体服务器的网络I/O、每条流的性价比、服务器的心跳状态和服务器的调用失败率，选取负载均衡模型计算值最大的流媒体服务器作为目标服务器来匹配发送端和接受端，进行资源的中转，这一选取方式不仅可以达到负载均衡的目的，同时还可以降低流媒体服务器总体使用成本以及防止流媒体服务器出现调用失败的问题。
在一个实施例中，优选的，所述负载均衡计算模型中a，b，c和d的取值为：a＝0.6，b＝0.1，c＝0.2，d＝0.1。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种流媒体服务器的负载均衡系统，所述系统包括：业务服务器；所述业务服务器用于获取多个流媒体服务器中每个所述流媒体服务器的性能参数；所述业务服务器还用于接收发送端发送的所述流媒体服务器的使用请求信息；所述业务服务器还用于根据所述使用请求信息和所述流媒体服务器的性能参数，利用负载均衡计算模型，计算得到每个所述流媒体服务器的性能表征值；所述业务服务器还用于将多个所述性能表征值中最大性能表征值对应的所述流媒体服务器作为目标流媒体服务器，并将所述发送端的资源分配给所述目标流媒体服务器。
在一个实施例中，所述性能参数包括：网络I/O和每条流的性价比；所述网络I/O为所述流媒体服务器的网卡进流量和网卡出流量之比；所述每条流的性价比为所述流媒体服务器的价格和信息流条数之比。
在一个实施例中，所述性能参数还包括：心跳表征值和调用失败率；所述心跳表征值为0或1，所述心跳表征值具体为：在预设时间间隔下获取所述流媒体服务器的心跳时间，若所述心跳时间大于预设阈值，则所述流媒体服务心跳异常，所述心跳表征值为0，反之，所述流媒体服务器的心跳正常，所述心跳表征值为1；所述调用失败率为在预设时间段内所述流媒体推送信息流至客户端时的推送失败次数和推送总次数之比。
在一个实施例中，所述负载均衡计算模型为result＝a×(1-Vnet)+b×cost+c×N+d×(1-f)，其中，a、b、c、d为各项的权值系数，且a+b+c+d＝1；Vnet为所述网络I/O；cost为所述每条流的性价比；N为所述心跳表征值，其中N为0或1；f为所述调用失败率；所述result值为所述流媒体服务器的性能表征值。
在一个实施例中，所述负载均衡计算模型中a，b，c和d的取值为：a＝0.6，b＝0.1，c＝0.2，d＝0.1。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1是本公开实施例提供的一种流媒体服务器的负载均衡方法流程图；
图2是本公开实施例提供的一种数据库设计示意图；
图3是本公开实施例提供的一种流媒体服务器的负载均衡系统框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的系统和方法的例子。
本公开实施例提供一种流媒体服务器的负载均衡方法，如图1所示，该负载均衡方法包括以下步骤：
101、获取多个流媒体服务器中每个流媒体服务器的性能参数；
其中，流媒体服务器部署在云平台上，如AWS、阿里云等；性能参数包括：网络I/O、每条流的性价比及心跳时间这些信息，此外这些参数还可以包括：流媒体服务器的公网ip、私网ip和端口号等。
具体的，在流媒体服务器启动后，就获取流媒体服务器的的主机型号和配置信息，并将这些信息发送到业务管理服务器的指定数据库中，另外，流媒体服务器还会定时向数据库上报自身的网络I/O、每条流的性价比及心跳时间等信息。
在实际应用中，如图2所示，数据库设计图包含图中各项参数，该数据表中每条数据对应记录一个流媒体服务器的各项参数，然后流媒体服务器启动后，生成独有的uuid，用于标识该流媒体服务器，并向数据表中插入一条新数据。而后会定期的根据uuid更新数据表中的相应数据项。
102、接收发送端发送的流媒体服务器的使用请求信息；
其中，发送端是指能够发送流媒体数据的设备，比如，计算机、服务器、摄像头等。
103、根据使用请求信息和流媒体服务器的性能参数，利用负载均衡计算模型，计算得到每个流媒体服务器的性能表征值；
在实际应用中，在接受到流媒体服务器的使用请求信息后，调用流媒体服务器的性能参数，并将性能参数导入负载均衡计算模型中，来计算每个流媒体服务器的性能表征值。
104、将多个性能表征值中最大性能表征值对应的流媒体服务器作为目标流媒体服务器，并将发送端的资源分配给目标流媒体服务器。
在实际应用中，将多个流媒体服务器的性能表征值进行排序，选取性能表征值最大的流媒体服务器作为目标服务器来匹配发送端和接受端，进行资源的中转。
本发明通过获取每个流媒体服务器的多个性能参数，并在接受到发送端发送的对流媒体服务器的使用信息后，将每个服务器的多个性能参数导入到负载均衡计算模型中，计算得到每个流媒体服务器的性能表征值，选取性能表征值最大的流媒体服务器作为目标服务器来匹配发送端和接受端，进行资源的中转，相比现有技术，本发明是获取流媒体服务器的多个性能参数，并根据负载均衡计算模型来筛选出最佳的流媒体服务器，不仅可以达到负载均衡的目的，同时还可以降低流媒体服务器总体使用成本以及防止流媒体服务器出现调用失败的问题。
进一步的，性能参数包括：网络I/O、每条流的性价比、心跳表征值和调用失败率；
其中，网络I/O为流媒体服务器的网卡进流量和网卡出流量之比；每条流的性价比为流媒体服务器的价格和信息流条数之比；心跳表征值为0或1；调用失败率为在预设时间段内流媒体推送信息流至客户端时的推送失败次数和推送总次数之比。
具体的，心跳表征值为：在预设时间间隔下获取流媒体服务器的心跳时间，若心跳时间大于预设阈值，则流媒体服务心跳异常，心跳表征值为0，反之，流媒体服务器的心跳正常，心跳表征值为1。
本发明通过获取流媒体服务器的网络I/O可以作为流媒体服务器负载均衡的选择依据，同时获取每条流的性价比，可以保证在负载均衡的情况下，降低流媒体服务器总体使用成本。通过获取流媒体服务器的心跳表征值可以防止部署在云平台上的流媒体服务器出现调用失败而导致信息无法传输的问题；通过获取调用失败率可以优先选择信息推送失败率较低，信息推送性能优异的流媒体服务器。
示例的，负载均衡计算模型为result＝a×(1-Vnet)+b×cost+c×N+d×(1-f)，其中，a、b、c、d为各项的权值系数，且a+b+c+d＝1；Vnet为网络I/O；cost为每条流的性价比；N为心跳表征值，其中N为0或1；f为调用失败率；result值为流媒体服务器的性能表征值。
在实际应用中，本发明通过负载均衡模型可以综合考虑流媒体服务器的网络I/O、每条流的性价比、服务器的心跳状态和服务器的调用失败率，选取负载均衡模型计算值最大的流媒体服务器作为目标服务器来匹配发送端和接受端，进行资源的中转，这一选取方式不仅可以达到负载均衡的目的，同时还可以降低流媒体服务器总体使用成本以及防止流媒体服务器出现调用失败的问题。
优选的，负载均衡计算模型中a，b，c和d的取值为：a＝0.6，b＝0.1，c＝0.2，d＝0.1。
本公开实施例提供一种流媒体服务器负载均衡系统，如图3所示，系统包括：发送端201，业务服务器202，流媒体服务器203和接受端204；
其中，发送端201、业务服务器202，流媒体服务器203和接受端204都可以为多个；接受端204是指能够接收流媒体数据的设备，比如，计算机、手机、平板电脑等等。
具体的，业务服务器202用于获取多个流媒体服务器203中每个流媒体服务器203的性能参数；
业务服务器202还用于接收发送端201发送的流媒体服务器203的使用请求信息；
业务服务器202还用于根据使用请求信息和流媒体服务器203的性能参数，利用负载均衡计算模型，计算得到每个流媒体服务器203的性能表征值；
业务服务器202还用于将多个性能表征值中最大性能表征值对应的流媒体服务器203作为目标流媒体服务器，并将发送端201的资源分配给目标流媒体服务器。
在实际应用中，业务服务器202通过获取每个流媒体服务器203的多个性能参数，并在接受到发送端201发送的对流媒体服务器的使用信息后，将每个流媒体服务器203的多个性能参数导入到负载均衡计算模型中，计算得到每个流媒体服务器203的性能表征值，选取性能表征值最大的流媒体服务器203作为目标服务器来匹配发送端201和接受端204，进行资源的中转，相比现有技术，本发明是获取流媒体服务器的多个性能参数，并根据负载均衡计算模型来筛选出最佳的流媒体服务器203，不仅可以达到负载均衡的目的，同时还可以降低流媒体服务器203总体使用成本以及防止流媒体服务器203出现调用失败的问题。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (6)

1.一种流媒体服务器的负载均衡方法，其特征在于，所述方法包括：
获取多个流媒体服务器中每个所述流媒体服务器的性能参数；
接收发送端发送的所述流媒体服务器的使用请求信息；
根据所述使用请求信息和所述流媒体服务器的性能参数，利用负载均衡计算模型，计算得到每个所述流媒体服务器的性能表征值；
将多个所述性能表征值中最大性能表征值对应的所述流媒体服务器作为目标流媒体服务器，并将所述发送端的资源分配给所述目标流媒体服务器；
所述性能参数包括：网络I/O、每条流的性价比、心跳表征值和调用失败率；
所述网络I/O为所述流媒体服务器的网卡进流量和网卡出流量之比；
所述每条流的性价比为所述流媒体服务器的价格和信息流条数之比；
所述心跳表征值为0或1；
所述调用失败率为在预设时间段内所述流媒体推送信息流至客户端时的推送失败次数和推送总次数之比；
所述负载均衡计算模型为result＝a×(1-Vnet)+b×cost+c×N+d×(1-f)，其中，a为1-Vnet的权值系数、b为每条流的性价比的权值系数、c为心跳表征值的权值系数、d为调用失败率的权值系数，且a+b+c+d＝1；Vnet为所述网络I/O；cost为所述每条流的性价比；N为所述心跳表征值，其中N为0或1；f为所述调用失败率；
所述result值为所述流媒体服务器的性能表征值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述心跳表征值具体为：在预设时间间隔下获取所述流媒体服务器的心跳时间，若所述心跳时间大于预设阈值，则所述流媒体服务心跳异常，所述心跳表征值为0，反之，所述流媒体服务器的心跳正常，所述心跳表征值为1。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述负载均衡计算模型中a，b，c和d的取值为：a＝0.6，b＝0.1，c＝0.2，d＝0.1。
4.一种流媒体服务器的负载均衡系统，其特征在于，所述系统包括业务服务器；
所述业务服务器用于获取多个流媒体服务器中每个所述流媒体服务器的性能参数；
所述业务服务器还用于接收发送端发送的所述流媒体服务器的使用请求信息；
所述业务服务器还用于根据所述使用请求信息和所述流媒体服务器的性能参数，利用负载均衡计算模型，计算得到每个所述流媒体服务器的性能表征值；
所述业务服务器还用于将多个所述性能表征值中最大性能表征值对应的所述流媒体服务器作为目标流媒体服务器，并将所述发送端的资源分配给所述目标流媒体服务器；
所述性能参数包括：网络I/O、每条流的性价比、心跳表征值和调用失败率；
所述网络I/O为所述流媒体服务器的网卡进流量和网卡出流量之比；
所述每条流的性价比为所述流媒体服务器的价格和信息流条数之比；
所述心跳表征值为0或1；
所述调用失败率为在预设时间段内所述流媒体推送信息流至客户端时的推送失败次数和推送总次数之比；
所述负载均衡计算模型为result＝a×(1-Vnet)+b×cost+c×N+d×(1-f)，其中，a为1-Vnet的权值系数、b为每条流的性价比的权值系数、c为心跳表征值的权值系数、d为调用失败率的权值系数，且a+b+c+d＝1；Vnet为所述网络I/O；cost为所述每条流的性价比；N为所述心跳表征值，其中N为0或1；f为所述调用失败率；
所述result值为所述流媒体服务器的性能表征值。
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，
所述心跳表征值具体为：在预设时间间隔下获取所述流媒体服务器的心跳时间，若所述心跳时间大于预设阈值，则所述流媒体服务心跳异常，所述心跳表征值为0，反之，所述流媒体服务器的心跳正常，所述心跳表征值为1。
6.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述负载均衡计算模型中a，b，c和d的取值为：a＝0.6，b＝0.1，c＝0.2，d＝0.1。
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