CN109962791A - 一种流媒体系统平台及其测试方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及网络技术领域，特别涉及一种流媒体系统平台及其测试方法；本发明包括静态模型和动态模型；静态模型用于模拟流媒体系统的基本框架，所述流媒体系统的基本框架包括用户节点、核心网元节点、路由器节点以及这三类节点之间的通信链路；所述动态模型用于模拟流媒体系统的运作流程；动态模型包括三个子模型，分别为控制模型、协议模型和播放模型；在本发明中，本发明面向新型移动业务网络，能够对多业务融合进行仿真，并且支持电信网络中特定QoS指标的仿真，此外，还能够对分布式业务的算法、以及新业务进行仿真。

Description

一种流媒体系统平台及其测试方法

技术领域

本发明涉及网络技术领域，特别涉及一种流媒体系统平台及其测试方法。

背景技术

随着Internet的普及和各种基于网络的应用日渐成熟、网络本身和用户软硬件的不断升级、以及多媒体技术的不断发展，人们对于网络资源的需求已经不再仅限于文字和图像，音频和视频等多媒体资源已经成为网络中的重要内容，而流媒体技术能很好地支持上述应用。所谓流媒体是指采用流的传输方式，在Internet或Intranet等数据网络上，按时间先后次序传输和播放的连续时基的媒体格式。流媒体系统主要包括三个部分，分别为流媒体服务器系统、流媒体传输网络系统和流媒体客户端系统。

由于流媒体数据具有实时性、大数据量、顺序性和持续性的特点，要在目前的网络条件(如Internet和无线通信网络)下实现大规模的流媒体服务，是很有难度的工作。而现有的分布式业务仿真平台只能够根据互联网的某一具体业务进行仿真，而无法对多业务融合进行仿真，同时这些平台不支持电信网络中特定QoS指标的仿真；另外，现有电信业务网络仿真平台对于分布式业务的算法、以及新业务无法进行仿真。

发明内容

为了克服上述所述的不足，本发明的目的是提供一种流媒体系统平台及其测试方法，仿真平台用于对流媒体系统的整体架构、解决方案以及调度算法进行建模，性能评价方法用于对流媒体系统的性能进行评估，为流媒体系统的部署提供参考依据。根据仿真平台进行建模实现，运行仿真平台，得到性能指标相关数据，并对结果数据进行分析，从而得出流媒体系统部署的相关性能指标变化情况。本发明可以在同一平台上实现多业务多策略场景的仿真，此外，未来如需扩展多业务多策略，只需将新业务以及新策略单独实现，添加到平台的输入配置项中即可实现对新业务新策略的仿真。

本发明解决其技术问题的技术方案是：

一种流媒体系统平台，其中：所述流媒体系统平台包括静态模型和动态模型；所述静态模型用于模拟流媒体系统的基本框架，所述流媒体系统的基本框架包括用户节点、核心网元节点、路由器节点以及这三类节点之间的通信链路；所述静态模型包括四个子模型，分别为用户模型、节点模型、拓扑模型和链路模型，这四个子模型分别模拟流媒体系统的基本框架中的所述三类节点以及三类节点之间的通信链路的属性；其中，所述用户模型用于模拟用户的行为；所述节点模型用于模拟流媒体系统中的各个节点的情况；所述拓扑模型用于模拟流媒体系统中的各个节点的层级分布情况；所述链路模型用于模拟流媒体系统中的各个节点之间的通信链路的属性；所述动态模型用于模拟流媒体系统的运作流程；所述动态模型包括三个子模型，分别为控制模型、协议模型和播放模型；所述控制模型用于模拟流媒体系统的运行逻辑；所述协议模型用于模拟流媒体系统的交互框架，即定义运行过程中的通信协议消息；所述播放模型用于模拟流媒体系统运行过程中为用户体现出来的流媒体播放方式。

进一步：所述用户模型包括：用户到达模型：根据分段平稳泊松分布分别配置峰值请求用户数量及峰值时间点，然后利用泊松分布概率函数根据所述峰值请求用户数量及峰值时间点计算得到24小时的用户请求量；用户会话时长模型：在用户上线时，分别配置用户平均在线时长和会话时长标准差这两个参数，将这两个参数带入到对数正态分布函数中就能够为每个上线用户产生一个用户会话时长；媒体资源访问模型：在用户上线后，结合当天流媒体系统中已发布的频道数目，根据齐普夫分布为用户配置流媒体系统中的可访问频道总数。

更进一步：所述流媒体系统中的各个节点的情况包括：各个节点的计算资源数据，包括CPU资源总量和余量；各个节点的通讯资源数据，包括通信带宽资源总量和余量以及连接数资源总量和余量。

更进一步：所述流媒体系统中的各个节点的层级分布情况包括： 各个节点的角色划分：所述角色包括核心网元节点、路由器节点和用户节点，核心网元节点是指部署在核心网侧的所有服务器，路由器节点包括核心网路由器和接入网路由器，用户节点指用户终端；各个节点的连接拓扑情况：接入网路由器拓扑能够采用随机拓扑或环形拓扑或网格拓扑或全连接拓扑。

更进一步：所述通信链路的属性包括链路延迟数据和链路带宽数据。

更进一步：所述运行逻辑是指业务流程及资源调度策略；所述业务流程包括媒体发布流程和用户访问流程；所述资源调度策略定义用户节点之间以及用户节点和核心网元节点之间的数据调度关系，包括：用户节点加入退出时的邻居节点更新策略：当该用户节点的邻居节点的数目少于门限值或者邻居节点服务能力小于阀值或者距上次更新邻居节点的时间超过规定时间时，用户节点即进行邻居节点的更新；播放过程中的用户节点上的数据调度策略：采用纯拉或者推拉结合的数据调度算法；访问量增加时的增加频道副本数量的策略：选择当前较为空闲的核心网元节点，将频道副本发布到该核心网元节点上；访问量减少时的减少频道副本数量的策略：选择当前较为繁忙的核心网元节点，将该核心网元节点上的部分频道副本删除；所述协议消息包括协议各字段的定义、协议消息包的大小和协议消息的交互流程；所述流媒体播放方式包括：所需数据分片到达，开始正常播放；所需数据分片未到达，播放暂停。

更进一步：所述方法首先将静态模型中的所有配置作为输入数据写入到仿真工具的数据库和配置文件中，然后流媒体系统平台的程序通过动态模型读取数据库及配置文件中的所述输入数据进行仿真的运行及结果数据的输出，最后利用这些结果数据对流媒体系统平台的性能进行评价；所述流媒体系统平台的程序是利用仿真工具编写的。

更进一步：所述方法包括以下步骤：

(1)实例化所述静态模型和动态模型，确定流媒体系统的基本框架和运作流程；实例化是指将三类节点的具体配置输入并记录到仿真工具中，其中静态模型中的24小时的用户请求量记录到仿真工具的数据库中，静态模型中的其它配置和动态模型的所有配置都记录到仿真工具的配置文件中；

(2)流媒体系统平台的程序通过读取配置文件和数据库中的输入数据，由控制模型控制流媒体系统平台的程序的运行，实现所述流媒体系统平台的仿真运行；在仿真运行过程中，记录仿真结果数据，所述仿真结果数据包括核心网元节点和用户节点上的时间戳以及实时带宽负载；

(3)利用步骤(2)得到的仿真结果数据，计算得到用户体验侧评估指标

和网络性能侧评估指标，其中所述用户体验侧评估指标包括用户观看频道的启动时延和播放连续度，所述网络性能侧评估指标包括带宽利用率和邻居贡献率；所述启动时延是指从用户节点发出节目播放请求到用户节点开始播放节目的时间间隔，即用户节点开始播放的时间戳与用户节点上线的时间戳之间的差；此指标值越低则启动播放越快，用户等待播放时间越短；

所述播放连续度是指流媒体开始播放后，在时间段T中，用户节点上能连

续播放流媒体的时间为T’，则播放连续度为T’/T，即连续播放的时间长度占用户播放总时长的百分比；其中，T是从开始播放到当前时间的两个时间戳的差，T’是时间段T内所有连续播放的时间段相加得到的和，每个所述连续播放的时间段是指从播放到暂停的两个时间戳的差；此属性越高则观看越连续；所述带宽利用率是指在一个采样时间段内，核心网元节点所使用的带宽占可用带宽的百分比和用户节点所使用的带宽占可用带宽的百分比，即核心网元节点上和用户节点上的所述实时带宽负载占配置带宽能力的百分比；所述邻居贡献率是指：用户节点提供上传的邻居节点数占总邻居节点数的比例，表示该用户节点对邻居节点的贡献程度；

(4)根据启动时延、播放连续度、带宽利用率和邻居贡献率完成对P2P

流媒体系统的性能评估。

更进一步：所述步骤(1)具体包括以下步骤：

(11)实例化静态模型，包括：

(A1)确定流媒体系统的所述各个节点的计算资源数据、各个节点的通讯资源数据，实例化节点模型；

(A2)确定流媒体系统的各类节点的数量和连接拓扑情况，实例化拓扑模型，并结合节点模型构建流媒体系统的整体架构，根据配置的节点数量及连接拓扑，将整个流媒体系统中的节点通过拓扑架构连接起来；

(A3)确定流媒体系统的链路延迟数据和链路带宽数据，实例化链路模型，并结合已构建的整体架构通过配置文件中关于链路信息的配置加载链路属性；

(A4)根据用户到达模型、用户会话时长模型和媒体资源访问模型来实例化用户模型；这三个模型是提供给所述流媒体系统的使用者配置的，使用者根据需要配置所需的参数，流媒体系统平台即可提供对应的用户行为的仿真；

(12)实例化动态模型，包括：

(B1)根据流媒体系统的运行逻辑来实例化控制模型；

(B2)根据流媒体系统的协议消息来实例化协议模型；

(B3)根据流媒体系统的流媒体播放方式来实例化播放模型。

更进一步：所述仿真工具采用OMNeT++或OPNeT。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：(1)本发明面向新型移动业务网络，能够对多业务融合进行仿真，并且支持电信网络中特定QoS指标的仿真，此外，还能够对分布式业务的算法、以及新业务进行仿真；(2)本发明中的静态模型中通过对策略的配置可以实现多策略的仿真。动态模型中通过对业务流程的配置可以实现多业务的仿真；(3)未来如需扩展多业务多策略，只需将新业务以及新策略单独编码实现，添加到仿真平台中的对策略的输入配置项中，通过选择该新的配置，即可实现对新业务新策略的仿真。

附图说明

为了易于说明，本发明由下述的较佳实施例及附图作以详细描述。

图1是本发明流媒体系统平台的组成结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

如图1所示，本发明的一种流媒体系统平台，包括两大部分，分别为静态模型和动态模型。

本发明的流媒体系统平台的程序提供了web页面给用户，用户通过web页面中的配置选项可以对各模型进行配置。静态模型中的24个小时的用户请求量是放到数据库中，静态模型中的其它配置和所有动态模型的配置(如用户节点总量，用户节点、服务器及路由器带宽，路由器之间的拓扑结构，业务策略配置等)都输入放到配置文件中。

1，静态模型

静态模型进一步包括四个子模型，分别为：用户模型、节点模型、拓扑模型和链路模型。

(1)用户模型：用来模拟用户的行为的，即模拟特定的用户情况，包括以下模型：

●用户到达模型

根据分段平稳泊松分布(泊松分布的一种)分别配置峰值请求用户数量及峰值时间点，然后利用泊松分布概率函数根据峰值请求用户数量及峰值时间点计算得到24小时的用户请求量，将所述24小时的用户请求量写入到仿真工具的数据库中完成配置。

●用户会话时长模型

根据对数正态分布，在用户上线时，为用户配置不同的会话持续时间，即分别配置了用户平均在线时长和对数正态分布尺度参数(即会话时长标准差)，这两个参数是对数正态分布概率函数中需要的两个参数，所以需要配置。将这两个参数带入到对数正态分布函数中就可以为每个上线用户产生一个在线时长，即用户会话时长。

●媒体资源访问模型

根据齐普夫分布，在用户上线后，结合当天流媒体系统中已发布的频道数目，为用户配置了系统内的频道总数(指能被用户访问到的频道数目)。

(2)节点模型：用于模拟流媒体系统中的各个节点的情况，包括以下内容：

●各个节点的计算资源数据，包括：

◆CPU资源总量和余量；

●各个节点的通讯资源数据，包括：

◆通信带宽资源总量和余量；

◆连接数资源总量和余量。所述连接数是指当前建立的连接的数 目，用来作为估算节点当前服务能力的一个因素，比如某个节点最多可以建立10条连接，如果当前已经建立了5条，那么当前的资源使用量可以认为是50％。

(3)拓扑模型：用于模拟流媒体系统中节点的层级分布情况，包括以下内容：

●各个节点的角色划分，包括核心网元节点、核心网路由器、接入网路由器和用户节点；

●各个节点的连接拓扑情况

◆接入网路由器拓扑

●随机拓扑

●环形拓扑

●网格拓扑

●全连接拓扑

目前只有接入网路由拓扑实现了多种拓扑方案，用户可以进行选择，其他节点的拓扑都是程序中固定的，用户不能进行更改。

(4)链路模型：用于模拟流媒体系统中各个节点之间的通信链路的属性，包括以下内容：

●链路延迟数据；

●链路带宽数据。

2，动态模型

动态模型进一步包括三个子模型，分别为：控制模型、协议模型和播放模型。

(1)控制模型：模拟流媒体系统的运行逻辑，包括以下内容：

●业务流程：通过选择要运行的业务就会自动运行相应的业务流程；

◆媒体发布流程

◆用户访问流程

●资源调度策略：定义用户节点之间以及用户节点和核心网元节点之间的数据调度关系，设计如下策略：

◆用户节点加入退出时，邻居节点更新策略：当用户邻居节点数目少于某个门限值、邻居节点服务能力小于某个阀值、或距上次更新邻居节点的时间超过一定规定时间时，用户节点即进行邻居节点的更新。所述阙值、规定时间和门限值目前是流媒体系统中固定的值，以后也可以设计成由流媒体系统使用者来设定，这些值都是根据对现网中的一些调研而确定的一些较为合理的值。所述邻居节点是指：用户节点上线后，为了从其他观看同一节目的用户节点获取数据分片，要从Tracker(Tracker是资源索引服务器，属于流媒体系统中的核心网元节点)处获取成员列表，并与成员列表上的部分用户节点建立邻居关系，与该用户节点成功建立邻居关系的的用户节点即为该用户节点的邻居节点，互为邻居的两个用户节点，不仅从对端获取媒体数据分片，并且为对方提供本地媒体数据分片的下载；

◆播放过程中，节点数据调度策略：包括纯拉和推拉结合两种数据调度算法(请参考于洁的“基于节点能力的P2P流媒体推拉结合数据调度算法”，中国科技论文在线.2011.11.16)。

◆访问量增加时，增加频道副本数量的策略：选择当前较为空闲的节点，将频道副本发布到该节点上。

◆访问量减少时，减少频道副本数量的策略：选择当前较为繁忙的节点，将该节点上的某些(“某些”是通过设计的算法判断出来的，具体指哪些根据当前环境不同，算法算出来的结果可能也是不同的。)频道副本删除。较为繁忙和较为空闲是通过设定一些阀值来定义的，比如可以定义带宽利用率超过70％的认为是繁忙的节点。

(2)协议模型：模拟流媒体系统的交互框架，即自定义协议消息，包括以下内容：

●协议各字段定义；

●协议消息包大小；

●协议消息的交互流程(即协议)。

这些都是在程序里定义好的。

(3)播放模型：模拟流媒体系统的流媒体播放方式，包括以下内容：

●所需数据分片到达，开始正常播放；

●所需数据分片未到达，播放暂停。

这些都是在程序里定义好的。

一种利用所述仿真模型流媒体系统平台的测试方法：

基于上述仿真模型对流媒体系统进行仿真运行，将产生一系列的仿真结果信息(如各节点的实时带宽负载数据、播放时间戳数据等)。本发明基于这些仿真结果信息提出两类评价指标，分别为用户体验侧评估指标和网络性能侧评估指标，具体如下：

1，用户体验侧评估指标

A，启动时延：从用户节点发出节目播放请求，到用户节点开始播放节目的时间间隔。此指标值越低则启动播放越快，用户等待播放时间越短。

B，播放连续度：流媒体开始播放后，在时间段T中，用户节点上能连续播放流媒体的时间为T’，那么播放连续度定义为T’/T。其中，T是从开始播放到当前时间的两个时间戳的差，T’是从开始播放到当前时间内所能够连续播放流媒体的全部时间，是将所有连续播放时间戳相加得到的和；所述各个节点的播放连续度表示各个节点的播放情况，有可能是不同的。此属性越高则观看越连续。

2，网络性能侧评估指标

A，带宽利用率：在特定时间段(如一个采样时间段)内，核心网元节点所 使用的带宽占可用带宽的百分比和用户节点所使用的带宽占可用带宽的百分比。

B，邻居贡献率：流媒体用户节点上线后，为了从其他观看同一节目的用户节点获取数据分片，要从Tracker处获取邻居列表，并与其他用户节点建立邻居关系；互为邻居的两个用户节点，不仅从对端获取媒体数据分片，并且为对方提供本地媒体数据分片的下载；因此，使用邻居贡献率，即该用户节点提供上传的邻居节点的数量占总邻居节点数的比例，表示该用户节点的贡献程度，也就是说是该用户节点贡献给邻居节点的贡献率。

本发明性能评价方法的实施包括以下步骤：

步骤1：确定流媒体系统的节点计算资源(CPU)、通信资源(通信带宽、连接数)，以配置节点的能力，支持其完成相应的功能，实例化节点模型；

确定流媒体系统的各类节点数量和连接拓扑，实例化拓扑模型，并结合节点模型构建流媒体系统的整体架构，根据配置的节点数量、及连接拓扑，将整个网络中的节点通过某种拓扑架构连接起来；

确定流媒体系统的通信链路延迟和带宽，实例化链路模型，并结合已构建的整体架构通过配置文件中关于链路信息的配置加载链路属性；

根据用户到达模型、用户会话时长模型、媒体资源访问模型，实例化用户模型。这三个模型是提供给系统使用者配置的，使用者根据需要配置所需的参数，仿真模型即可提供对应的用户行为的仿真。

步骤2，根据流媒体系统的运行逻辑，即根据业务流程及资源调度算法中的四个策略，实例化控制模型，实例化中包括门限值、阀值以及策略的具体流程；

根据流媒体系统的通信协议，包括协议各字段定义、协议消息包大小、协议消息交互流程，实例化协议模型；

根据流媒体系统的播放模型，包括所需数据分片达到，正常播放；所需数据分片未到达，播放暂停，实例化播放模型，具体来说，是根据所需数据 分片达到，正常播放；所需数据分片未到达，播放暂停的原则对流媒体系统的播放过程进行控制，从而形成了流媒体系统的播放模型，实例化写入的数据是用户获取数据分片的相关时间戳。

上述步骤完成了仿真模型的实例化，确定了流媒体系统的基本框架和运作流程。

步骤3，使用仿真工具(如OMNeT++、OPNeT等)，根据静态模型完成对仿真输入的配置，后台仿真程序(即在仿真工具上编写的流媒体系统平台的程序)通过读取配置文件及数据库中的输入数据，由控制模型控制后台程序的运行(即后台程序是按照控制模型中的业务流程及资源调度算法来实现的。控制模型决定了后台程序的运行。)，在仿真运行过程中，记录仿真结果数据(如节点的注册、播放相关时间戳、实时带宽负载、计算负载等)，记录是通过编写的程序来获取这些仿真结果数据并写入到数据库中来实现的，这些结果数据是根据本发明定义的计算指标的具体公式所需来提取的。本发明中的各个模型都是通过在仿真工具上编程来实现的，仿真工具只是所用的工具，其提供了编程及运行整套程序的环境。仿真工具实现了部分模型的模拟，其它模型的模拟则是利用本发明在仿真工具上编写的仿真平台程序来实现的。

步骤4，基于上述仿真结果，计算得到用户观看频道的启动时延和播放连续度，以及节点带宽利用率。

步骤5，根据启动时延、播放连续度、带宽利用率和邻居贡献率完成对流媒体系统的性能评估。该性能评估主要是通过不同场景下的性能指标间的对比完成性能的评估，性能指标的绝对值意义不大，重点关注性能指标的相对值。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，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，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种流媒体系统平台，其特征在于：包括静态模型和动态模型；

所述静态模型用于模拟流媒体系统的基本框架，所述流媒体系统的基本框架包括用户节点、核心网元节点、路由器节点以及这三类节点之间的通信链路；

所述静态模型包括四个子模型，分别为用户模型、节点模型、拓扑模型和链路模型，这四个子模型分别模拟流媒体系统的基本框架中的所述三类节点以及三类节点之间的通信链路的属性；

其中，所述用户模型用于模拟用户的行为；

所述节点模型用于模拟流媒体系统中的各个节点的情况；

所述拓扑模型用于模拟流媒体系统中的各个节点的层级分布情况；

所述链路模型用于模拟流媒体系统中的各个节点之间的通信链路的属性；

所述动态模型用于模拟流媒体系统的运作流程；所述动态模型包括三个子模型，分别为控制模型、协议模型和播放模型；

所述控制模型用于模拟流媒体系统的运行逻辑；

所述协议模型用于模拟流媒体系统的交互框架，即定义运行过程中的通信协议消息；

所述播放模型用于模拟流媒体系统运行过程中为用户体现出来的流媒体播放方式。

2.根据权利要求1所述的流媒体系统平台，其特征在于：所述用户模型包括：

用户到达模型：根据分段平稳泊松分布分别配置峰值请求用户数量及峰值时间点，然后利用泊松分布概率函数根据所述峰值请求用户数量及峰值时间点计算得到24小时的用户请求量；

用户会话时长模型：在用户上线时，分别配置用户平均在线时长和会话时长标准差这两个参数，将这两个参数带入到对数正态分布函数中就能够为每个上线用户产生一个用户会话时长；

媒体资源访问模型：在用户上线后，结合当天流媒体系统中已发布的频道数目，根据齐普夫分布为用户配置流媒体系统中的可访问频道总数。

3.根据权利要求2所述的流媒体系统平台，其特征在于：所述流媒体系统中的各个节点的情况包括：

各个节点的计算资源数据，包括CPU资源总量和余量；

各个节点的通讯资源数据，包括通信带宽资源总量和余量以及连接数资源总量和余量。

4.根据权利要求3所述的流媒体系统平台，其特征在于：所述流媒体系统中的各个节点的层级分布情况包括：

各个节点的角色划分：所述角色包括核心网元节点、路由器节点和用户节点，核心网元节点是指部署在核心网侧的所有服务器，路由器节点包括核心网路由器和接入网路由器，用户节点指用户终端；

各个节点的连接拓扑情况：接入网路由器拓扑能够采用随机拓扑或环形拓扑或网格拓扑或全连接拓扑。

5.根据权利要求4所述的流媒体系统平台，其特征在于：所述通信链路的属性包括链路延迟数据和链路带宽数据。

6.根据权利要求5所述的流媒体系统平台，其特征在于：所述运行逻辑是指业务流程及资源调度策略；所述业务流程包括媒体发布流程和用户访问流程；所述资源调度策略定义用户节点之间以及用户节点和核心网元节点之间的数据调度关系，包括：用户节点加入退出时的邻居节点更新策略：当该用户节点的邻居节点的数目少于门限值或者邻居节点服务能力小于阀值或者距上次更新邻居节点的时间超过规定时间时，用户节点即进行邻居节点的更新；播放过程中的用户节点上的数据调度策略：采用纯拉或者推拉结合的数据调度算法；访问量增加时的增加频道副本数量的策略：选择当前较为空闲的核心网元节点，将频道副本发布到该核心网元节点上；访问量减少时的减少频道副本数量的策略：选择当前较为繁忙的核心网元节点，将该核心网元节点上的部分频道副本删除；所述协议消息包括协议各字段的定义、协议消息包的大小和协议消息的交互流程；

所述流媒体播放方式包括：所需数据分片到达，开始正常播放；所需数据分片未到达，播放暂停。

7.一种流媒体系统平台的测试方法，其特征在于：所述方法首先将静态模型中的所有配置作为输入数据写入到仿真工具的数据库和配置文件中，然后流媒体系统平台的程序通过动态模型读取数据库及配置文件中的所述输入数据进行仿真的运行及结果数据的输出，最后利用这些结果数据对流媒体系统平台的性能进行评价；所述流媒体系统平台的程序是利用仿真工具编写的。

8.根据权利要求7所述的流媒体系统平台的测试方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

(1)实例化所述静态模型和动态模型，确定流媒体系统的基本框架和运作流程；实例化是指将三类节点的具体配置输入并记录到仿真工具中，其中静态模型中的24小时的用户请求量记录到仿真工具的数据库中，静态模型中的其它配置和动态模型的所有配置都记录到仿真工具的配置文件中；

(2)流媒体系统平台的程序通过读取配置文件和数据库中的输入数据，由控制模型控制流媒体系统平台的程序的运行，实现所述流媒体系统平台的仿真运行；在仿真运行过程中，记录仿真结果数据，所述仿真结果数据包括核心网元节点和用户节点上的时间戳以及实时带宽负载；

(3)利用步骤(2)得到的仿真结果数据，计算得到用户体验侧评估指标

和网络性能侧评估指标，其中所述用户体验侧评估指标包括用户观看频道的启动时延和播放连续度，所述网络性能侧评估指标包括带宽利用率和邻居贡献率；所述启动时延是指从用户节点发出节目播放请求到用户节点开始播放节目的时间间隔，即用户节点开始播放的时间戳与用户节点上线的时间戳之间的差；此指标值越低则启动播放越快，用户等待播放时间越短；

所述播放连续度是指流媒体开始播放后，在时间段T中，用户节点上能连

续播放流媒体的时间为T’，则播放连续度为T’/T，即连续播放的时间长度占用户播放总时长的百分比；其中，T是从开始播放到当前时间的两个时间戳的差，T’是时间段T内所有连续播放的时间段相加得到的和，每个所述连续播放的时间段是指从播放到暂停的两个时间戳的差；此属性越高则观看越连续；所述带宽利用率是指在一个采样时间段内，核心网元节点所使用的带宽占可用带宽的百分比和用户节点所使用的带宽占可用带宽的百分比，即核心网元节点上和用户节点上的所述实时带宽负载占配置带宽能力的百分比；所述邻居贡献率是指：用户节点提供上传的邻居节点数占总邻居节点数的比例，表示该用户节点对邻居节点的贡献程度；

(4)根据启动时延、播放连续度、带宽利用率和邻居贡献率完成对P2P

流媒体系统的性能评估。

9.根据权利要求8所述的流媒体系统平台的测试方法，其特征在于： 所述步骤(1)具体包括以下步骤：

(11)实例化静态模型，包括：

(A1)确定流媒体系统的所述各个节点的计算资源数据、各个节点的通讯资源数据，实例化节点模型；

(A2)确定流媒体系统的各类节点的数量和连接拓扑情况，实例化拓扑模型，并结合节点模型构建流媒体系统的整体架构，根据配置的节点数量及连接拓扑，将整个流媒体系统中的节点通过拓扑架构连接起来；

(A3)确定流媒体系统的链路延迟数据和链路带宽数据，实例化链路模型，并结合已构建的整体架构通过配置文件中关于链路信息的配置加载链路属性；

(A4)根据用户到达模型、用户会话时长模型和媒体资源访问模型来实例化用户模型；这三个模型是提供给所述流媒体系统的使用者配置的，使用者根据需要配置所需的参数，流媒体系统平台即可提供对应的用户行为的仿真；

(12)实例化动态模型，包括：

(B1)根据流媒体系统的运行逻辑来实例化控制模型；

(B2)根据流媒体系统的协议消息来实例化协议模型；

(B3)根据流媒体系统的流媒体播放方式来实例化播放模型。

10.根据权利要求9所述的流媒体系统平台的测试方法，其特征在于：所述仿真工具采用OMNeT++或OPNeT。