CN101431530A - 用于在高速缓存节点中高速缓存内容数据包的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了用于在网络的高速缓存节点中高速缓存内容数据包的方法，所述网络包括多个节点和在所述节点的相邻节点之间延展的多个数据线，其中在内容数据库服务器和用户节点之间的业务连接上对内容数据业务进行路由，该方法包括步骤：向每个高速缓存节点分配每个内容数据包的流行值，所述高速缓存节点具有至少一个用户节点作为相邻节点，计算每个高速缓存节点处每个内容数据包的加权请求概率，决定内容数据包的哪个加权请求概率满足预定义条件，并且在高速缓存节点中高速缓存相应的内容数据包，所述高速缓存节点处的所述内容数据包的加权请求概率满足所述预定义条件。

Description

用于在高速缓存节点中高速缓存内容数据包的方法
技术领域
本发明涉及一种在网络的高速缓存节点(超级对等点(superpeer))中高速缓存内容数据包的方法，该网络包括多个节点和所述节点中的相邻节点之间延展的多个数据线，其中在内容数据库服务器和用户节点(对等点(peer))之间的业务连接上对内容数据业务进行递送。
背景技术
在传统的网际协议电视(IPTV)系统中，通常所有的内容都位于集中式库服务器，即作为内容数据包存储于库服务器，或在集中式摄取点(ingest point)被摄取。内容分发网络(CDN)用于将内容从库服务器分发至位于接近网络边缘的流服务器。如果用户想要观看不能在边缘流服务器获得的内容数据，则该请求或由库服务器提供服务或被拒绝。
存在两种已知的分发模型：内容随地获取(content everywhere)和动态重分发。在第一模型中，提前将预先选择的内容即内容数据包从库服务器分发至所有流服务器。所述内容被周期性地循环。在第二模型中，最初提前将内容分发至所有流服务器。然而，库服务器能够根据利用率统计来重新分发内容。例如，如果就其中内容不可用的边缘流服务器而言已经接收到多个请求，则该集中式服务器将该内容推送至流服务器，后续的请求由流服务器提供服务。
一种实时IPTV流的新兴可选的方法吸引了产业方面的兴趣，该方法基于端到端(P2P)分发网络。P2P分发网络通过高速缓存覆盖而得到增强，从而提高了分发质量，其被称为超级P2P。当前的P2P网络和当前的超级P2P(SP2P)这二者网络都不能为诸如视频数据之类的实时媒体的传输提供足够的质量。
针对传统IPTV内容分发模型的最著名的解决方案使用从中心库服务器到流服务器的实时内容分发技术。该技术被称为“流穿越(stream through)”。根据所述技术，如果流服务器(流阵列(streamer array))不能获得内容，则流阵列从库服务器(穹顶阵列(vault array))请求实时内容片段。然后流服务器立刻将内容下发至机顶盒(STB)并将这些内容高速缓存以用于后续请求，其中由这些高速缓存为后续请求提供服务。一些优化技术被应用，例如主动的(pro-active)高速缓存填充。
可选的已知CDN实现基于优化的专有覆盖分发网络，该网络具有动态路径重建以用于至边缘流服务器的弹性媒体递送。
针对超级P2P视频递送的最著名的解决方案基于将高速缓存节点部署至接近边缘位置且不适于实时观看体验。根据该技术，高速缓存节点通过为高带宽网络中最流行的数据提供可存取的存储来改进P2P分发。
第一种解决方案依赖于高质量核心网，从而实现库与流服务器之间实时视频内容的实时分发。典型地，分发延迟不应该超出几百毫秒，这就要求高质量从而昂贵的核心网。该核心网在某些情况下可能不可用。第二个缺陷是高速缓存器(cache)响应于用户需求而被填充，这为长尾(long tail)内容和需求的极大变化产生瓶颈，例如大量新的流行的内容会导致初始服务的拒绝直到该内容被高速缓存在所有边缘设备上。内容量的波动意味着没有足够的网络带宽来在内容被下载时分发所有内容。该解决方案是昂贵的，其主要费用的因素是如上所述的使用专用软件的穹顶阵列/流阵列，以及高质量核心网。
第一解决方案的费用缺陷通过第二解决方案即超级P2P来解决。SP2P使用相对便宜的设备在公共互联网上运行。然而，现有的SP2P的主要缺点在于它们不能递送实时内容而且没有被设计来考虑实时服务的需求。此外，内容(长尾)量意味着不能把所有内容存储于各处。
发明内容
发明目的
因此，本发明的目的是提供一种在高速缓存节点中高速缓存内容数据包的方法，该方法克服了与相关技术相关联的至少一个问题，特别是提高了SP2P网络的效率从而实现直播视频和实时服务的递送。
发明简述
根据本发明，通过用于在网络的高速缓存节点中高速缓存内容数据包的方法来实现该目的，所述网络包括多个节点和所述节点中的相邻节点之间延展的多个数据线，其中在内容数据库服务器、高速缓存节点和用户节点之间的业务连接上对内容数据业务进行递送。即，在内容数据库服务器和用户节点之间的业务连接上对内容数据业务进行路由，其不应被仅仅理解为词语“路由”的通常含义：在网络中选择路由来发送数据。该术语与物理递送相关联。在本发明的情形中，词语“路由”涵盖了以下的功能：假设网络中存在高速缓存器层来改进业务—如何填充该高速缓存器层来优化网络利用率。推和拉递送是可行的。在拉模式中，需要内容片断(piece)的高速缓存或对等点将从高速缓存节点请求该内容片断。
本发明方法包括以下步骤：
-将每个内容数据包、片段(sgement)或片断的流行值分配给以至少一个用户节点作为相邻节点的每个高速缓存节点，因此在节点所在的不同区域中的不同的流行度能够被考虑来定义待分配的流行值(popularity value)。在本发明中，采用了包的广义含义。传统的包与少量数据相关联，例如UDP分组。这是用于建立流行密度的小单元，可替换地，为更大的片段或整个片断评估流行度并且对其进行高速缓存。
-计算每个高速缓存节点处每个内容数据包的加权请求概率，优选地，通过将每个流行值与从相应(respective)高速缓存节点到相应流行值所分配到的高速缓存节点的距离相结合来计算，所述请求概率与所述分配的流行值成比例。
-决定内容数据包的哪个加权请求概率满足预定义条件。因此高速缓存决定可以例如根据预定义公式做出。
-在高速缓存节点中高速缓存相应的内容数据包，所述高速缓存节点处的内容数据包的加权请求概率满足所述预定义条件。
本发明的方法通过将分层引入流行度集合并且智能地在不同的“流行度”层上进行高速缓存来提高SP2P网络的效率，从而实现将直播视频和实时服务作为内容数据包进行递送。因此，所管理的点播(on-demand)内容递送网络的效率，优选地，超级端到端网络SP2P或者高速缓存覆盖网络的效率，通过引入分层至流行度集合并且智能地在不同分层层级上进行高速缓存而得以提高。
本发明引起以下两种理念的实现：
第一种理念是，将具有水平网格互联(mesh interconnection)的流行度分层层级引入媒体或媒体分段高速缓存以及在流行度集合层(覆盖网络)上设置高速缓存节点。下一步是应用流行度密度来决定媒体(或媒体分段)是否应该被高速缓存以及高速缓存至以下描述的哪一层。典型地，最接近具有加权最高流行度密度的用户高速缓存节点的媒体内容应该被高速缓存或被选择进行高速缓存。
第二种理念是，通过根据在第一种理念中发现的流行度拓扑对高速缓存器进行主动填充，从而推动第一种理念中介绍的覆盖网络的发展。在出于说明目的而给出的一个实施例中，给定类型的流行度拓扑能够根据自调整的高速缓存拓扑而得到。于是类型流行度拓扑能够被用来主动利用来自相同类型和高估计流行度的媒体对高速缓存器进行填充。
本发明的方法具有以下优点：
-提高了通过公共因特网进行内容递送的效率；
-得到了用于实时服务的优化的SP2P网络；
-允许在公共互联网或SP2P网络上支持传统IPTV服务，例如视频点播、广播电视、网络PVR、时移(live-pause)电视；
-除去来自IPTV服务的分布式视频服务器和高质量核心网的费用；
-针对高效内容递送，考虑媒体属性；
-将诸如媒体内容和/或分段之类的资源置于最需要它们并且它们最有价值之处；
-减少下一代IPTV服务的资本和操作的费用；
-基于广泛可用的互联网；
-使内容拥有者能够直接到达终端用户；
-提出对NGN版本2的潜在的标准化；
-本发明的方法针对实时传统IPTV服务对SP2P和/或开放互联网进行优化，吸引了扩展进入IPTV市场的IPTV厂商以及电缆公司的兴趣。
本发明的优选变体
本发明特殊优选的变体的特征在于，在一时间段之后，将所述流行值重新分配以新的流行值，其中新的流行值被评估成与在所述时间段内内容数据包的使用频率成比例。因此根据实际使用数据对初始分配的流行值进行重评估(reevaluate)能够被实现。
优选地，通过总结(sum up)所述针对不同高速缓存节点和/或用户节点的所述结合的结果来计算内容数据包的加权请求概率。因此可以根据上面列出的所述理念以适当的方式将数据高速缓存在没有相邻对等点的节点中。任意网络节点可以被用作高速缓存节点。所述高速缓存节点通过以下事实来定义：它们高速缓存所述内容数据包以用于递送至网络的至少一个对等点。递送可以是在第1页中所讨论的推或拉的模式。
如果每个内容数据包的所述加权请求概率被每个高速缓存节点计算，并且所述决定由计算请求概率的高速缓存节点做出，则可以实现对网络的分散管理。
优选地，内容数据包的加权请求概率，即用于高速缓存媒体的加权请求概率阈值，由外部源请求和/或更新，优选地由所述数据库服务器(库节点)请求和/或更新。因此，当增加了新的流行度内容时，可以从高速缓存器推送次流行的媒体。
优选地，本发明的方法被用于高速缓存包括直播视频数据和/或实时服务数据的内容数据包。
在本发明方法的优选变体中，内容数据包的所述加权请求概率由数据分发节点计算，并且所述决定由所述数据分发节点做出，其中在相应的内容数据包(即新的多媒体内容)被请求或推送至请求至少一个相应的内容数据包的用户节点之前，所述内容数据包被推送至高速缓存节点，所述高速缓存节点处的内容数据包的加权请求概率满足预定义条件。因此，可以实现对内容数据包的主动高速缓存。
优选地，在后者的情况下，所述数据分发节点包括所述内容数据库服务器。因此内容数据库服务器可以作为中央节点来管理网络。
优选地，当对在至少两个所述高速缓存节点中高速缓存的内容数据包的请求被递送至所述用户节点中的用户节点时，相关的内容数据包被从这两个高速缓存节点以推或拉的模式并行或串行地递送至所述用户节点。因此，如果给出两个高速缓存节点，每一个都部分地重叠高速缓存用户群组，则实现对来自多个源的内容数据包的服务请求是有利的。群组的非重叠部分能够在不同峰值时间产生峰值负载。在不同的高速缓存节点上有媒体分段，即内容数据包，允许选择具有最低的当前峰值负载的节点。可替换地，如果节点中的一个变得繁忙，它可以将分发传给其他高速缓存节点，并且聚焦于对内容数据包的新请求，所述请求例如来自网络的对等点。
在本发明的范围内还有计算机程序，其包括用于在运行时和/或存储于计算机系统上时执行本发明的方法。
本发明的方法可以在通用目的计算机(硬件)上实施，也可以在并入到诸如边缘和聚集的(aggregated)高速缓存节点(例如DSLAM/ISAM和路由器)之类的边缘设备上实施。
另外的优点可以从说明书和附图中得出。以上和以下所提及的特征可以根据本发明或独立地使用或以任何组合的方式集合地使用。所提及的实施例不应被理解为穷尽枚举而是具有本发明的说明书中示例性特征。
附图说明
本发明通过附图进行说明。
图1图示了所管理的具有用于高速缓存的多个聚集层的内容分发网络，该网络被安排用于实施本发明的方法；
图2图示了根据本发明优选实施例的对来自多个源的一些请求进行服务。
具体实施方式
图1，图示了被设计用于实施本发明的方法的网络1，该方法用于在网络3的高速缓存节点2中高速缓存内容数据包。网络1包括多个节点和在所述节点中的相邻节点之间延展的多个数据线5。在内容数据库服务器7和用户节点8(即客户节点或对等点)之间的业务连接上对内容数据业务进行路由。为了解释本发明方法，对示例算法进行说明。所提出的算法旨在提供用于流行度拓扑生成或高速缓存的通用方案而不是特定算法。
在图中，客户节点或对等点(在一个实例中可以为STB)被连接至边缘高速缓存节点，所述边缘高速缓存节点被称为高速缓存节点南CN_E、东CN_E，西CN_W和北CN_N。这些高速缓存节点继而与更高聚集层的高速缓存节点CA_1，CN_2，...CN_N连接。
媒体内容最初被作为内容数据包存储于中央媒体存储器，即内容数据库，其能够位于单个位置或分布在多个位置处。
根据上述第一种理念，当内容数据被递送至对等点时，每个从其他节点聚集片段的超级对等分发节点决定根据内容流行度密度对内容进行高速缓存，所述内容流行度密度得自于被分配给每个以至少一个用户节点作为相邻节点的高速缓存节点的每个内容数据包的流行值以及与被请求对等点的距离，所述流行值即例如引入至内容数据包的多个流行度级别。
“流行度密度”的一种定义是每一定数量的用户的流行度。例如，就区域A而言电影A已经被请求了100次，而就区域B而言请求了100次。区域A中有1000个用户，区域B中有10000个用户。在此例中，尽管记录了相同数目的请求，但是区域A的流行度密度比区域B高，为区域B的流行度密度的10倍。
“流行度级别”意味着所述“流行度密度”被细分为多个级别，例如，通过流行度密度的不同级别进行划分。
例如，能够根据相比接近客户位置的节点流行度密度是否足够高来作出高速缓存决定。一般而言，对于在每个高速缓存节点处的每个内容数据包计算其加权请求概率，例如通过将每个流行值与从相应高速缓存节点到相应流行值所分配到的高速缓存节点的距离相结合来计算。
为了做出高速缓存决定，决定内容数据包的哪个加权请求概率满足预定义条件，例如通过以下公式表达。
关于是否高速缓存内容的决定可以由超级对等点自身做出，或者由中央库服务器做出，或者由其它代理做出，或者由超级对等点和库服务器联合做出。例如超级对等点能够在作出决定之前向库服务器请求周围节点的流行度拓扑。
将分层引入至流行度拓扑可以通过进一步的实例中来说明。例如，三个内容片断A、B、C在由高速缓存节点CN_E、CN_S、CN_A1所覆盖的东南区域中同样流行。内容B在南部流行，内容C在东部流行，而内容A在南部和东部较不流行，但在聚合的东南区域流行。
在该提案的背景中，提出了流行度的广义含义，其基于但不限于以下列表中的因素的任意组合
●票房或其他额外流行度标志
●类型(genre)
●用户分布-知晓谁喜欢什么和在哪里
●历史数据
●内容分类，例如如果使在“我自己的电视”社区中可用
●监视估计哪里需要内容的建议
●其它
这些因素是成为背景的特征的实例，其用于定义每个内容数据包的加权请求概率，即每个内容数据包被不同对等点请求的的概率。
在此情况下，通过引入高速缓存节点CN_S、CN_E和CN_A1，通过高速缓存内容B于CN_S，高速缓存C于CN_E以及高速缓存A于聚集高速缓存层上—CN_1能够优化内容A、B、C至东南区域的递送。这将通过最大化高速缓存器命中率(hit ratio)(与来自外部的请求相比更多的请求从所述高速缓存器递送)来优化CN_S和CN_E高速缓存器的效率。
如上所示，第一种理念通过引入多个流行度层来提高SP2P内容递送的效率，从而实现将诸如内容和负载之类的资源置于其中就实时服务而言最需要它们并且它们最有价值之处。
前述的第二种理念通过针对新的多媒体内容对高速缓存器进行主动填充而更进一步地推动了第一点理念的发展，例如，根据在执行本发明方法(即根据上述第一种理念所陈述的方法)步骤过程中发现的流行度拓扑。在一个实施例中，给定类型的流行度拓扑图从媒体流行度拓扑得到。该图被用于针对相同类型类别中的新媒体对高速缓冲器进行主动填充。例如，如果新内容D有与A相同的类型和等级，则库服务器或外部代理能够决定将新内容D—即内容数据包—移动至高速缓存节点CN_A1，这进一步提高了开放网络实现实时服务的效率。
第一种理念中的用于高速缓存的算法的一个实施例被如下说明，其给出一个公式的实例作为高速缓存决定的基础。如果Dn是从第n个高速缓存节点到被请求的对等点的距离，例如，其间节点的数目，Rn是所观察或预测的针对节点n处的内容的请求数目，即，与内容数据包的流行值成比例的请求概率。然后，所述内容即内容数据包，应该被高速缓存于一或多个具有最高加权流行度密度的节点K处，即加权请求概率为：
Figure A200810177894D00111
这意味着内容应该被高速缓存于具有由括号中的表达式所定义的加权请求概率p的值的节点K，节点K位于定义了预定义条件的所有节点的p的最大值的附近地区，所述预定义条件被其中根据本发明对内容数据包进行高速缓存的高速缓存节点所满足。
因此，考虑到具有多个接入路径的若干对等点能够请求相同的片段，即内容数据包。高速缓存节点被最优地设置来服务所有应该被选择的对等点。这是通过该等式来表达的简化方式。
图2图示了对本发明方法进一步的优化，可以通过服务来自多个源的一些请求来应用本发明方法。这增加了高速缓存器的填充时间但从单个网络链路卸下负载，从而允许交换(trade)链路容量的时间。
根据来自作为对等点的STB20的对高速缓存于如所示的两个高速缓存节点CN_A1和CN_A2中的内容数据包T1的请求，内容数据包被递送至作为用户节点的STB。相应的内容数据包被从这两个高速缓存节点，可选地越过具有用于T1的内容数据高速缓存器的高速缓存节点CN_E，并行或串行地递送至所述用户节点。所有示出的高速缓存节点都被用作拉接口。内容数据包T1被细分为片段T1-1和T1-2，这些片段被在数据线5上以例如1Mbps的数据传输速率进行传送。在数据线21上以例如2Mbps的数据传输速率将包括两个片段T1-1和T1-2的内容数据包T1从CN_E传送至所示的STB。
一种用于在网络1的高速缓存节点2中高速缓存内容数据包的方法被提供，网络1包括多个节点2、8以及所述节点2、8中的相邻节点之间延展的多个数据线5，其中在内容数据库服务器7和用户节点8之间的通信连接对内容数据服务进行递送。
该方法包括以下步骤：
-向每个高速缓存节点2分配每个内容数据包的流行值，所述高速缓存节点2以至少一个用户节点8作为相邻节点，
-计算每个高速缓存节点2处每个内容数据包的加权请求概率，优选地，通过将每个流行值与从相应高速缓存节点2到相应流行值所分配到的高速缓存节点的距离相结合来计算，
-决定内容数据包的哪个加权请求概率满足预定义条件，并且
-在高速缓存节点中高速缓存相应内容数据包，所述高速缓存节点处的内容数据包的加权请求概率满足所述预定义条件。
该建议的解决方案通过以下步骤改进了通过公共互联网进行内容递送的效率：引入多个流行度级别，智能地在不同“流行度”层上进行高速缓存，以及在最需要资源并且资源最有价值之处实现对资源的高效放置/利用。这允许使用被成本高效分层高速缓存架构所覆盖的公共网络来进行传统IPTV服务，例如视频点播、广播电视、网络PVR、时移电视。该解决方案的另一个优点在于其不要求网络具有现有技术中所要求的视频服务器和高质量核心网。本发明提高了SP2P网络的效率，从而普遍实现对直播视频和实时服务的递送。

Claims (10)

1、一种用于在网络的高速缓存节点中高速缓存内容数据包的方法，所述网络包括多个节点和在所述节点中的相邻节点之间延展的多个数据线，其中在内容数据库服务器和用户节点之间的业务连接上对内容数据业务进行路由和/或递送，所述方法包括以下步骤：
-向每个高速缓存节点分配每个内容数据包的流行值，所述高速缓存节点以至少一个用户节点作为相邻节点，
-计算每个高速缓存节点处每个内容数据包的加权请求概率，
-决定内容数据包的哪个加权请求概率满足预定义条件，并且
-在高速缓存节点中高速缓存相应内容数据包，所述高速缓存节点处的内容数据包的加权请求概率满足所述预定义条件。
2、如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过将每个流行值与从相应高速缓存节点到相应流行值所分配到的高速缓存节点的距离相结合来计算加权请求概率。
3、如权利要求1所述的方法，其特征在于，在一时间段之后，所述流行值重新分配以新的流行值，其中所述新的流行值被评估成与在所述时间段期间内容数据包的使用频率成比例。
4、如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过总结针对不同高速缓存节点和/或用户节点的所述结合的结果来计算内容数据包的加权请求概率。
5、如权利要求1所述的方法，其特征在于，每个内容数据包的所述加权请求概率由每个高速缓存节点计算，并且所述决定由计算请求概率的高速缓存节点做出。
6、如权利要求1所述的方法，其特征在于，内容数据包的加权请求概率由外部源请求和/或更新，优选地由所述数据库服务器请求和/或更新。
7、如权利要求1所述的方法，其特征在于，内容数据包包括直播视频数据和/或实时服务数据。
8、如权利要求1所述的方法，其特征在于，内容数据包的所述加权请求概率由数据分发节点计算，并且所述决定由所述数据分发节点做出，其中在相应的内容数据包被路由和/或递送至请求相应内容数据包中的至少一个的用户节点之前，所述内容数据包被路由和/或递送至其中内容数据包的加权请求概率满足所述预定义条件的高速缓存节点。
9、如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述数据分发节点包括所述内容数据库服务器。
10、如权利要求1所述的方法，其特征在于，
当对高速缓存在所述高速缓存节点中的至少两个中的内容数据包的请求被路由和/或递送至所述用户节点中的用户节点时，将相关的内容数据包从这两个高速缓存节点并行或串行地路由和/或递送至所述用户节点。
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