CN107846371A - 一种多媒体业务QoE资源分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及多媒体通信技术领域，特别是涉及一种多媒体业务QoE资源分配方法，包括建立基于SDN的多媒体业务QoE资源分配任务模型、网络模型、网络整体效用函数，再提出了满足整体效用函数的最优网络资源分配算法，该方法通过动态分配任务到虚拟网络节点，实现了端到端质量的优化。本发明所提的方法能够找到网络节点功能的最佳组合，网络节点通过协商实现节点合作，以此向终端用户提供优化的QoE，提高了网络整体收益。

Description

一种多媒体业务QoE资源分配方法

技术领域

本发明涉及多媒体通信技术领域，特别是涉及一种多媒体业务QoE资源分配方法。

背景技术

软件定义网络实现了控制面与数据平面分离，这使得网络资源管理在网络服务的设计，交付和运营方面更容易，可扩展，灵活和动态。因此，可以实现网络资源分配的自动化，可编程性和智能的网络控制，进而实现灵活、可扩展的网络。对于网络运营商来说，SDN显着降低资本支出和运营成本，通过软件整合网络资源，通过软件控制实现各种网络管理和业务配置。

现有方法忽视了网络节点之前的合作实现多媒体业务的QoE资源分配，具有局限性，因此基于SDN的多媒体业务QoE资源分配具有现实的研究意义。

发明内容

本发明提出了一种多媒体业务QoE资源分配方法，该方法通过动态分配任务到虚拟网络节点，实现了端到端质量的优化。本发明所提的方法能够找到网络节点功能的最佳组合，网络节点通过协商实现节点合作，以此向终端用户提供优化的QoE，提高了网络整体收益。

本发明的技术方案是：一种多媒体业务QoE资源分配方法,其中包括以下步骤；

S1：设计基于SDN的多媒体业务QoE资源分配任务模型；

S2：设计基于SDN的多媒体业务QoE资源分配网络模型；

S3：设计基于SDN的多媒体业务QoE资源分配的网络整体效用函数；

S4：提出满足整体效用函数的最优网络资源分配算法。

本方法以QoE为中心的流量控制和路由机制旨在使多个网元能够合作测量和收集SDN网络中的QoE影响因素，通过对多种影响因素的度量，设计方法实现多种网络资源的合作，进而提高整体的QoE。

进一步，步骤S1的设计过程为；

以音音视频流服务为例，任务模型包括四部分：缓存，编码，转发和播放，一个服务可以分解成一组任务描述为任务的定向非循环图DAG，表示为：G_t＝(T,E_t)，T＝{1,2,...,Δ}代表一系列任务,E_t＝(e_vw)是一组边，每个边e_vw表示从任务v到任务w的单向数据传输，二进制向量X_i＝[x_iλ]，其中λ∈T表示可以分配给网络中的每个节点i，x_iλ是表示对应于任务λ的节点i的当前状态的布尔值，当节点i执行任务λ，则x_iλ＝1。

进一步，步骤S2的设计过程为；

网络建模为DAG，G_z＝(Z,E_z)，顶点Z＝(1,...,i,...,N)表示节点，链接E_z＝(e_ij)表示边，DAG的每个节点是可以基于NFV的网络元件NE，其中每个NFV包括许多VM，使用以下组件描述SDN/NFV概述的网络模型：

(1)硬件资源：包括计算、存储和网络模块，这些是分别与CPU，内存和网络相关的物理资源；

(2)虚拟化层抽象硬件资源，并将VNF虚拟网络功能定位到虚拟化基础设施；(3)虚拟资源由vCompute，vStorage和vNetwork模块组成，数据平面包括由SDN控制器通过使用OpenFlow协议的南联盟API控制的VNF，SDN控制器通过NorthboundAPI与管理平面中的QoE管理应用程序进行通信，以便监视和管理数据平面中的媒体流。

进一步，步骤S3的设计过程为；

为了形成网络性能与用户感知质量之间的相关性，定义了效用函数。效用函数的概念是从经济学的角度出发，提供了反映各种服务性能先决条件，用户满意程度，不同类型的网络不同资源和不同类型的QoS配置机制和功能的通用实用性优化的规范化和透明的方法的手段问题。我们的算法通过最大化网络效用函数来决定哪个特定的NE应该执行给定的任务λ；

整体效用函数包括执行任务λ∈T的节点i∈Z的收益和成本，目标函数定义为：

其中α，β是加权因子，x_iλ是一个布尔变量，如果节点i执行任务λ，则可以为x_iλ＝1，如果在节点i中执行任务λ，b_iλ为执行任务的收益，c_iλ是指运行任务λ的节点i的成本，它被定义为CPU和存储器的资源消耗的成本，即cost＝f，f代表CPU或存储器，并且可以如下计算：

其中γ，δ是与节点i相关的比例因子，为根据节点i中的特定任务所需的CPU和存储器来加权成本，“编码”任务比“转发”任务需要更多的CPU和内存，这些权重取决于节点i；此外，收益涉及到关于延迟、抖动、带宽和丢包的QoS水平，b_iλ被定义为在节点i运行任务λ的执行益处，采用如下模型将QoS参数映射到音视频流服务的QoE度量，该模型由归一化的QoS值导出如下：

其中A是与标准清晰度SD或高清HD的音视频分辨率等级有关的常数，如果订阅的服务类别为高，则将常量A分配给较高的值，这意味着在相同QoS级别的网络条件下，优质服务用户的请求高于普通服务用户的QoE级别，R是根据GoP长度反映音视频帧的结构的常数，并且其被定义为R＝24.Qr是确定音视频流服务的总体QoE的常数因子，通常常数Qr设定为0.95；归一化的QoS值是指网络性能，使用公式可以简单地计算出QoS(C)值，为将网络层中测量的QoS参数与所分配的权重相乘的值的总和，这些权重根据服务的接入网络的类型进行选择，所考虑的QoS参数是分组丢包PL，分组抖动PJ，分组延迟PD和带宽BW，归一化的QoS值反映了网络条件，计算如下：

QoS(C)＝PL*W_PL+PJ*W_PJ+PD*W_PD+B*W_B 公式4

限制条件1：每个任务λ必须在至少一个节点上执行；

限制条件2：每个节点一次只能执行一个任务。

限制条件3：如果节点i正在执行任务λ，则要执行任务(λ+1)的节点j必须与节点i有eij＝1的关系；

限制条件4：每个网络元素具有特定的可用资源，每个任务需要特定的资源量，因此，每个网络元素的可用资源不能小于所需的资源量；对于节点i∈Z，我们将可用资源集合定义为可用＝{CPU，内存，...}对于任务λ∈T，我们定义一组必需的资源为Requiredλ＝{CPUλ，Memoryλ，...}

进一步，步骤S4的资源分配算法步骤如下：

(1)基于网络拓扑，该算法查找可用于将每个媒体服务器的音音视频传送给每个客户端的所有路径，并创建一个列表；

(2)基于所提出的网络模型和任务模型以及前面的列表，创建一个考虑到所有约束的所有可能路径的新列表。此外，每个路径必须从“音视频服务器”节点开始，并以“客户端”节点结尾，并且必须包括执行所有任务的节点；

(3)对于每个路径，采用公式4计算路径的QoS(C)值，由于拓扑中路径的每条链路都具有不同的延迟和带宽，所以算法考虑路径的平均延迟和平均带宽；

(4)对于每个路径，然后根据公式3计算“路径的收益”，通过考虑路径的QoS(C)值Qr、分辨率等级A和音视频帧R的结构，其中Qr为决定音视频流的整体QoE的因子。

(5)对于每个路径，根据公式2计算“路径成本”，通过考虑所需量的CPU和内存的任务λ；

(6)采用公式1，使用公式3和公式2的计算结果，来计算公式1的Unet值；

(7)该算法将使用具有最高Unet值的路径将音视频传递给客户端，算法结束。

本发明的有益效果是：本发明提出了一种SDN环境下QoE驱动的资源分配方法，该方法通过动态分配任务到虚拟网络节点，实现了端到端质量的优化。本发明所提方法能够找到网络节点功能的最佳组合，网络节点通过协商实现节点合作，以此向终端用户提供优化的QoE。本文所提方法提高了网络整体收益，本发明的贡献有；

(1)设计了基于SDN的多媒体业务QoE资源分配模型，包括：任务模型、网络模型。

(2)设计了基于SDN的多媒体业务QoE资源分配的网络总体效用函数。

(3)提出了满足整体效用最优的网络资源分配方法。

附图说明

图1为一般串行DAG示例图。

图2为自适应媒体流DAG示例图。

图3为网络模型示意图。

图4为网络拓扑图。

具体实施方式

附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。附图中描述位置关系仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制。

实施例1：

如图1—图4所示，一种多媒体业务QoE资源分配方法,其中包括以下步骤；

S1：设计基于SDN的多媒体业务QoE资源分配任务模型；

S2：设计基于SDN的多媒体业务QoE资源分配网络模型；

S3：设计基于SDN的多媒体业务QoE资源分配的网络整体效用函数；

S4：提出满足整体效用函数的最优网络资源分配算法。

其中，步骤S1的设计过程为；

以音视频流服务为例，任务模型包括四部分：缓存(原始源音视频)，编码，转发(指在一个节点上运行的一个转发动作)和播放(客户端)。一个服务可以分解成一组任务描述为任务的定向非循环图(DAG)，表示为：G_t＝(T,E_t)，T＝{1,2,...,Δ}代表一系列任务,E_t＝(e_vw)是一组边，每个边e_vw表示从任务v到任务w的单向数据传输。图1为一般串行DAG的示例，其中每个节点表示任务。二进制向量X_i＝[x_iλ]，其中λ∈T表示可以分配给网络中的每个节点i。x_iλ是表示对应于任务λ的节点i的当前状态的布尔值。当节点i执行任务λ，则x_iλ＝1。

图2表示媒体流服务任务链的DAG。图中依次执行各个任务，以将音视频从媒体服务器传送到最终用户。根据网络和应用参数，目标是通过对网络节点进行最佳任务分配来改进/优化整体QoE。

其中，步骤S2的设计过程为；

网络建模为DAGG_z＝(Z,E_z)。顶点Z＝(1,...,i,...,N)表示节点，链接E_z＝(e_ij)表示边。DAG的每个节点是可以基于NFV的网络元件(NE)，其中每个NFV包括许多VM(例如，用于存储和网络)。图3说明了使用以下组件描述SDN/NFV概述的网络模型：

(1)硬件资源：包括计算、存储和网络模块。这些是分别与CPU，内存和网络相关的物理资源。

(2)虚拟化层抽象硬件资源，并将VNF(虚拟网络功能)定位到虚拟化基础设施。

(3)虚拟资源由vCompute，vStorage和vNetwork模块组成。数据平面包括由SDN控制器通过使用OpenFlow协议的南联盟API控制的VNF。SDN控制器通过NorthboundAPI与管理平面中的“QoE管理应用程序”进行通信，以便监视和管理数据平面中的媒体流。

不同的服务有不同的要求和不同的参数。根据用户的要求，每个服务可以分为较小的任务，可以分配给不同的网元(即不同的VNF)，以便使用基于Openflow的虚拟交换机将音视频传递给终端用户。

其中，步骤S3的设计过程为；

为了形成网络性能与用户感知质量之间的相关性，定义了效用函数。效用函数的概念是从经济学的角度出发，提供了反映各种服务性能先决条件，用户满意程度，不同类型的网络不同资源和不同类型的QoS配置机制和功能的通用实用性优化的规范化和透明的方法的手段问题。我们的算法通过最大化网络效用函数来决定哪个特定的NE应该执行给定的任务λ；

整体效用函数包括执行任务λ∈T的节点i∈Z的收益和成本，目标函数定义为：

其中α，β是加权因子，x_iλ是一个布尔变量，如果节点i执行任务λ，则可以为x_iλ＝1，如果在节点i中执行任务λ，b_iλ为执行任务的收益，c_iλ是指运行任务λ的节点i的成本，它被定义为CPU和存储器的资源消耗的成本，即cost＝f(CPU，存储器)，并且可以如下计算：

其中γ，δ是与节点i相关的比例因子，为根据节点i中的特定任务所需的CPU和存储器来加权成本，“编码”任务比“转发”任务需要更多的CPU和内存，这些权重取决于节点i；此外，收益涉及到关于延迟、抖动、带宽和丢包的QoS水平，b_iλ被定义为在节点i运行任务λ的执行益处，采用如下模型将QoS参数映射到音视频流服务的QoE度量，该模型由归一化的QoS值导出如下：

其中A是与标准清晰度(SD)(A＝120)或高清(HD)(A＝240)的音视频分辨率等级有关的常数，如果订阅的服务类别为高，则将常量A分配给较高的值，这意味着在相同QoS级别的网络条件下，优质服务用户的请求高于普通服务用户的QoE级别，R是根据GoP(图像组)长度反映音视频帧的结构的常数，并且其被定义为R＝24.Qr是确定音视频流服务的总体QoE的常数因子，通常常数Qr设定为0.95；归一化的QoS值(QoS(C))是指网络性能，使用公式可以简单地计算出QoS(C)值，为将网络层中测量的QoS参数与所分配的权重相乘的值的总和，这些权重根据服务的接入网络的类型进行选择，所考虑的QoS参数是分组丢包(PL)，分组抖动(PJ)，分组延迟(PD)和带宽(BW)，归一化的QoS值反映了网络条件，计算如下：

QoS(C)＝PL*W_PL+PJ*W_PJ+PD*W_PD+B*W_B 公式4

限制条件1：每个任务λ必须在至少一个节点上执行；

限制条件2：每个节点一次只能执行一个任务。

限制条件3：如果节点i正在执行任务λ，则要执行任务(λ+1)(下一个任务)的节点j必须与节点i有eij＝1的关系(链接)；

限制条件4：每个网络元素具有特定的可用资源，每个任务需要特定的资源量，因此，每个网络元素的可用资源不能小于所需的资源量；对于节点i∈Z，我们将可用资源集合定义为可用＝{CPU，内存，...}对于任务λ∈T，我们定义一组必需的资源为Requiredλ＝{CPUλ，Memoryλ，...}

其中，步骤S4的资源分配算法步骤如下：

图4为算法的网络拓扑结构，算法在执行所有定义的任务时，目标是找到传送音视频的最佳路径，每个NE都具有特定的可用资源，每个任务都需要特定的资源量与CPU和内存的数量。

资源分配算法步骤如下：

(1)基于网络拓扑，该算法查找可用于将每个媒体服务器的音视频传送给每个客户端的所有路径，并创建一个列表。

(2)基于所提出的网络模型和任务模型以及前面的列表，创建一个考虑到所有约束的所有可能路径的新列表。此外，每个路径必须从“音视频服务器”节点开始，并以“客户端”节点结尾，并且必须包括执行所有任务的节点。

(3)对于每个路径，采用公式4计算路径的QoS(C)值。由于拓扑中路径的每条链路都具有不同的延迟和带宽，所以算法考虑路径的平均延迟和平均带宽。

(4)对于每个路径，然后根据公式3计算“路径的收益”。通过考虑路径的QoS(C)值Qr、分辨率等级A和音视频帧R的结构，其中Qr为决定音视频流的整体QoE的因子。

(5)对于每个路径，根据公式2计算“路径成本”。通过考虑所需量的CPU和内存的任务λ。

(6)采用公式1，使用公式3和公式2的计算结果，来计算公式1的Unet值。

(7)该算法将使用具有最高Unet值的路径将音视频传递给客户端，算法结束。

显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种多媒体业务QoE资源分配方法,其特征在于，包括以下步骤；

S1：设计基于SDN的多媒体业务QoE资源分配任务模型；

S2：设计基于SDN的多媒体业务QoE资源分配网络模型；

S3：设计基于SDN的多媒体业务QoE资源分配的网络整体效用函数；

S4：提出满足整体效用函数的最优网络资源分配算法。

2.根据权利要求1所述的一种多媒体业务QoE资源分配方法,其特征在于，步骤S1的设计过程为；

以音视频流服务为例，任务模型包括四部分：缓存，编码，转发和播放，一个服务可以分解成一组任务描述为任务的定向非循环图DAG，表示为：G_t＝(T,E_t)，T＝{1,2,...,Δ}代表一系列任务,E_t＝(e_vw)是一组边，每个边e_vw表示从任务v到任务w的单向数据传输，二进制向量X_i＝[x_iλ]，其中λ∈T表示可以分配给网络中的每个节点i，x_iλ是表示对应于任务λ的节点i的当前状态的布尔值，当节点i执行任务λ，则x_iλ＝1。

3.根据权利要求2所述的一种多媒体业务QoE资源分配方法,其特征在于，步骤S2的设计过程为；

网络建模为DAG，G_z＝(Z,E_z)，顶点Z＝(1,...,i,...,N)表示节点，链接E_z＝(e_ij)表示边，DAG的每个节点是可以基于NFV的网络元件NE，其中每个NFV包括许多VM，使用以下组件描述SDN/NFV概述的网络模型：

(1)硬件资源：包括计算、存储和网络模块，这些是分别与CPU，内存和网络相关的物理资源；

(2)虚拟化层抽象硬件资源，并将VNF虚拟网络功能定位到虚拟化基础设施；

(3)虚拟资源由vCompute，vStorage和vNetwork模块组成，数据平面包括由SDN控制器通过使用OpenFlow协议的南联盟API控制的VNF，SDN控制器通过NorthboundAPI与管理平面中的QoE管理应用程序进行通信，以便监视和管理数据平面中的媒体流。

4.根据权利要求3所述的一种多媒体业务QoE资源分配方法,其特征在于，步骤S3的设计过程为；

为了形成网络性能与用户感知质量之间的相关性，定义了效用函数。效用函数的概念是从经济学的角度出发，提供了反映各种服务性能先决条件，用户满意程度，不同类型的网络不同资源和不同类型的QoS配置机制和功能的通用实用性优化的规范化和透明的方法的手段问题。我们的算法通过最大化网络效用函数来决定哪个特定的NE应该执行给定的任务λ；

整体效用函数包括执行任务λ∈T的节点i∈Z的收益和成本，目标函数定义为：

其中α，β是加权因子，x_iλ是一个布尔变量，如果节点i执行任务λ，则可以为x_iλ＝1，如果在节点i中执行任务λ，b_iλ为执行任务的收益，c_iλ是指运行任务λ的节点i的成本，它被定义为CPU和存储器的资源消耗的成本，即cost＝f,f代表CPU或存储器，并且可以如下计算：

其中γ，δ是与节点i相关的比例因子，为根据节点i中的特定任务所需的CPU和存储器来加权成本，“编码”任务比“转发”任务需要更多的CPU和内存，这些权重取决于节点i；此外，收益涉及到关于延迟、抖动、带宽和丢包的QoS水平，b_iλ被定义为在节点i运行任务λ的执行益处，采用如下模型将QoS参数映射到音视频流服务的QoE度量，该模型由归一化的QoS值导出如下：

其中A是与标准清晰度SD或高清HD的音视频分辨率等级有关的常数，如果订阅的服务类别为高，则将常量A分配给较高的值，这意味着在相同QoS级别的网络条件下，优质服务用户的请求高于普通服务用户的QoE级别，R是根据GoP长度反映音视频帧的结构的常数，并且其被定义为R＝24.Qr是确定音视频流服务的总体QoE的常数因子，通常常数Qr设定为0.95；归一化的QoS值是指网络性能，使用公式可以简单地计算出QoS(C)值，为将网络层中测量的QoS参数与所分配的权重相乘的值的总和，这些权重根据服务的接入网络的类型进行选择，所考虑的QoS参数是分组丢包PL，分组抖动PJ，分组延迟PD和带宽BW，归一化的QoS值反映了网络条件，计算如下：

QoS(C)＝PL*W_PL+PJ*W_PJ+PD*W_PD+B*W_B 公式4

限制条件1：每个任务λ必须在至少一个节点上执行；

限制条件2：每个节点一次只能执行一个任务。

限制条件3：如果节点i正在执行任务λ，则要执行任务(λ+1)的节点j必须与节点i有eij＝1的关系；

限制条件4：每个网络元素具有特定的可用资源，每个任务需要特定的资源量，因此，每个网络元素的可用资源不能小于所需的资源量；对于节点i∈Z，我们将可用资源集合定义为可用＝{CPU，内存，...}对于任务λ∈T，我们定义一组必需的资源为Requiredλ＝{CPUλ，Memoryλ，...}

5.根据权利要求4所述的一种多媒体业务QoE资源分配方法,其特征在于，步骤S4的资源分配算法步骤如下：

(1)基于网络拓扑，该算法查找可用于将每个媒体服务器的音视频传送给每个客户端的所有路径，并创建一个列表；

(2)基于所提出的网络模型和任务模型以及前面的列表，创建一个考虑到所有约束的所有可能路径的新列表。此外，每个路径必须从“音视频服务器”节点开始，并以“客户端”节点结尾，并且必须包括执行所有任务的节点；

(3)对于每个路径，采用公式4计算路径的QoS(C)值，由于拓扑中路径的每条链路都具有不同的延迟和带宽，所以算法考虑路径的平均延迟和平均带宽；

(4)对于每个路径，然后根据公式3计算“路径的收益”，通过考虑路径的QoS(C)值Qr、分辨率等级A和音视频帧R的结构，其中Qr为决定音视频流的整体QoE的因子；

(5)对于每个路径，根据公式2计算“路径成本”，通过考虑所需量的CPU和内存的任务λ；

(6)采用公式1，使用公式3和公式2的计算结果，来计算公式1的Unet值；

(7)该算法将使用具有最高Unet值的路径将音视频传递给客户端，算法结束。