CN112004058A - 用于多级域监控系统的资源智能分配方法、装置及设备 - Google Patents

用于多级域监控系统的资源智能分配方法、装置及设备 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种用于多级域监控系统的资源智能分配方法，包括：获取网络影响因素，所述网络影响因素包括网络带宽M、流媒体转发能力N和网关宽承受能力Q；获取上级域向下域发起拉流服务的请求服务总量A，所述请求服务总量
Figure DDA0002648773080000011
P表示流媒体转发请求数量，K表示码流大小,i代表不同流媒体数量，n为不同流媒体数量；基于所述网络影响因素与所述服务对象发起需要服务的请求总量对资源进行分配。本发明解决了目前视频监控系统多并发拉流情况下，网络和下级域系统无法承受而崩溃的问题。

Description

用于多级域监控系统的资源智能分配方法、装置及设备
技术领域
本发明涉及资源分配领域，具体涉及一种用于多级域监控系统的资源智能分配方法、装置及设备。
背景技术
在安防领域中，视频监控系统可以实现多级的共享，一般分为省、市、县等多级域。将设备进行级联共享，由上级域接受下级域共享的资源，达到互联互通的目的。视频监控系统的级联，使上级域可以拉取下级域的流媒体，完成回放预览等功能。目前，在进行流媒体的传递时，受到网络影响因素等影响，在多个上级域拉取下级域RTSP视频流时，存在系统崩溃和网络拥堵的情况。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种用于多级域监控系统的资源智能分配方法、装置及设备，用于解决现有技术的缺陷。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种用于多级域监控系统的资源智能分配方法，包括：
获取网络影响因素，所述网络影响因素包括网络带宽M、流媒体转发能力N和网关宽承受能力Q；
获取上级域向下域发起拉流服务的请求服务总量A，所述请求服务总量
Figure RE-GDA0002672523590000011
P表示流媒体转发请求数量，K表示码流大小,i代表不同流媒体数量，n为不同流媒体数量；
基于所述网络影响因素与所述请求服务总量A对资源进行分配。
可选地，所述基于所述网络影响因素与所述请求服务总量A对资源进行分配，包括：
将所述请求服务总量A与网络影响因素中的最小值MIN(M,N,Q)进行比较，得到比较结果；
根据所述比较结果对资源进行分配。
可选地，若所述请求服务总量A≤MIN(M,N,Q)，则对资源进行正常分配。
可选地，若所述请求服务总量A＞MIN(M,N,Q)，则设定拉流等待时间，基于所述拉流等待时间对资源进行分配。
可选地，获取所述拉流等待时间，包括：
计算轮流执行完所有请求服务需执行的轮次S，S＝A/MIN(M,N,Q)；
计算执行相邻两轮次请求服务间的等待概率Pwait，Pwait＝@peb(load,S)，其中，@peb() 为概率函数，load＝λ/u＝RT，R＝λ，T＝1/u，R是上级域平均请求率，T是下级域平均响应时间；
拉流等待时间Wq为：Wq＝Pwait·T/(S-load)。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种用于多级域监控系统的资源智能分配装置，包括：
影响因素获取模块，用于获取网络影响因素，所述网络影响因素包括网络带宽M、流媒体转发能力N和网关宽承受能力Q；
请求服务总量获取模块，用于获取上级域向下域发起拉流服务的请求服务总量A，所述请求服务总量
Figure RE-GDA0002672523590000021
P表示流媒体转发请求数量，K表示码流大小,i代表不同流媒体数量， n为不同流媒体数量；
资源分配模块，用于基于所述网络影响因素与所述服务对象发起需要服务的请求总量对资源进行分配。
可选地，所述资源分配模块包括：
比较子模块，用于将所述请求服务总量A与网络影响因素中的最小值MIN(M,N,Q)进行比较，得到比较结果；
资源分配子模块，用于根据所述比较结果对资源进行分配。
可选地，若所述请求服务总量A＞MIN(M,N,Q)，则设定拉流等待时间，基于所述拉流等待时间对资源进行分配。
可选地，获取所述拉流等待时间，包括：
计算轮流执行完所有请求服务需执行的轮次S，S＝A/MIN(M,N,Q)；
计算执行相邻两轮次请求服务间的等待概率Pwait，Pwait＝@peb(load,S)，其中，@peb() 为概率函数，load＝λ/u＝RT，R＝λ，T＝1/u，R是上级域平均请求率，T是下级域平均响应时间；
拉流等待时间Wq为：Wq＝Pwait·T/(S-load)。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种设备，包括：处理器及存储器；
所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述设备执行所述的方法。
如上所述，本发明的一种用于多级域监控系统的资源智能分配方法，具有以下有益效果：
本发明的一种用于多级域监控系统的资源智能分配方法，包括：获取网络影响因素，所述网络影响因素包括网络带宽M、流媒体转发能力N和网关宽承受能力Q；获取上级域向下域发起拉流服务的请求服务总量A，所述请求服务总量
Figure RE-GDA0002672523590000031
P表示流媒体转发请求数量， K表示码流大小,i代表不同流媒体数量，n为不同流媒体数量；基于所述网络影响因素与所述服务对象发起需要服务的请求总量对资源进行分配。本发明解决了目前视频监控系统多并发拉流情况下，网络和下级域系统无法承受而崩溃的问题。
附图说明
图1为本发明一实施例一种多级域监控系统的示意图；
图2为本发明一实施例一种用于多级域监控系统的资源智能分配方法；
图3为本发明一实施例一种用于多级域监控系统的资源智能分配装置的示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
本发明针对多个上级域拉取下级域RTSP视频流时，存在系统崩溃和网络拥堵的情况，提出了一种用于多级域监控系统的资源智能分配方法。其中，所述的多级域监控系统如图1所示，所述的多级域监控系统包括多个上级域、多个下级域，上级域与下级域之间通过网关进行连接。多个上级域在拉取下级域的RTSP视频流时，可能会排队或拥堵的情况，这种情况类似于现实场景中的排队现象。基于此，可根据排队论(排队论是研究系统随机聚散现象和随机服务系统工作过程的数学理论和方法，又称随机服务系统理论。)来改进视频监控系统的结构，或重新组织被级联对象，使得视频监控系统既能满足级联对象的需要，又能使系统网络限制下达到实现指标最优。
如图2所示，一种用于多级域监控系统的资源智能分配方法，包括：
S21获取网络影响因素，所述网络影响因素包括网络带宽M、流媒体转发能力N和网关宽承受能力Q；例如，获取网络带宽M＝5，流媒体转发能力N＝4，网关宽承受能力Q＝3；
S22获取上级域向下域发起拉流服务的请求服务总量A，所述请求服务总量
Figure RE-GDA0002672523590000041
P 表示流媒体转发请求数量，K表示码流大小,i代表不同流媒体数量，n为不同流媒体数量；例如，n＝1,i＝1,流媒体转发请求数量P＝3，码流大小K＝2。
S23基于所述网络影响因素与所述服务对象发起需要服务的请求总量对资源进行分配。
本发明解决了目前视频监控系统多并发拉流情况下，网络和下级域系统无法承受而崩溃的问题。
在一实施例中，可通过PRM或PGM测速模型，得到网络带宽M；流媒体转发能力N以不同型号编码器的承受上限为准，网关承受能力Q以不同厂家节点参数为准。
在一实施例中，所述基于所述网络影响因素与所述请求服务总量A对资源进行分配，包括：
将所述请求服务总量A与网络影响因素中的最小值MIN(M,N,Q)进行比较，得到比较结果；
根据所述比较结果对资源进行分配。
具体地，若所述请求服务总量A≤MIN(M,N,Q)，则该网络情况与拉流情况，未达到上限，可正常拉取，对资源进行正常分配。
若所述请求服务总量A＞MIN(M,N,Q)，则设定拉流等待时间，基于所述拉流等待时间对资源进行分配。
在一实施例中，获取所述拉流等待时间，包括：
计算轮流执行完所有请求服务需执行的轮次S，S＝A/MIN(M,N,Q)；根据前述的M,N,Q， P,K值，可以得到S＝2*3/3＝2。
计算执行相邻两轮次请求服务间的等待概率Pwait，Pwait＝@peb(load,S)，其中，@peb() 为概率函数，load＝λ/u＝RT，R＝λ，T＝1/u，R是上级域平均请求率，T是下级域平均响应时间；
其中，R可以取值3，T＝10/60，则load＝R*T＝1/2；
拉流等待时间Wq为：Wq＝Pwait·T/(S-load)。Wq＝@peb(load,S)*T/(S-load)＝@peb(0.5,2)*1/4。
基于此，可以实现当请求远远大于已知资源限制时，在Wq时间内，以有限、可计算的等待时间Wq作为代价，换取防止系统崩溃、网络堵塞的情况。
如图3所示，本发明提供一种用于多级域监控系统的资源智能分配装置，包括：
影响因素获取模块31，用于获取网络影响因素，所述网络影响因素包括网络带宽M、流媒体转发能力N和网关宽承受能力Q；
请求服务总量获取模块32，用于获取上级域向下域发起拉流服务的请求服务总量A，所述请求服务总量
Figure RE-GDA0002672523590000051
P表示流媒体转发请求数量，K表示码流大小,i代表不同流媒体数量，n为不同流媒体数量；
资源分配模块33，用于基于所述网络影响因素与所述服务对象发起需要服务的请求总量对资源进行分配。
在一实施例中，所述资源分配模块包括：
比较子模块，用于将所述请求服务总量A与网络影响因素中的最小值MIN(M,N,Q)进行比较，得到比较结果；
资源分配子模块，用于根据所述比较结果对资源进行分配。
在一实施例中，若所述请求服务总量A＞MIN(M,N,Q)，则设定拉流等待时间，基于所述拉流等待时间对资源进行分配。
在一实施例中，获取所述拉流等待时间，包括：
计算轮流执行完所有请求服务需执行的轮次S，S＝A/MIN(M,N,Q)；
计算执行相邻两轮次请求服务间的等待概率Pwait，Pwait＝@peb(load,S)，其中，@peb() 为概率函数，load＝λ/u＝RT，R＝λ，T＝1/u，R是上级域平均请求率，T是下级域平均响应时间；
拉流等待时间Wq为：Wq＝Pwait·T/(S-load)。
由于装置权利要求与方法权利要求相对应，因此，装置权利要求的具体实施例部分可以参考方法权利要求，这里不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括:能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM,Read-OnlyMemory)、随机存取存储器((RAM,RandomAccessMemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种用于多级域监控系统的资源智能分配方法，其特征在于，包括：
获取网络影响因素，所述网络影响因素包括网络带宽M、流媒体转发能力N和网关宽承受能力Q；
获取上级域向下域发起拉流服务的请求服务总量A，所述请求服务总量
Figure FDA0002648773050000011
P表示流媒体转发请求数量，K表示码流大小,i代表不同流媒体数量，n为不同流媒体数量；
基于所述网络影响因素与所述请求服务总量A对资源进行分配。
2.根据权利要求1所述的资源智能分配方法，其特征在于，所述基于所述网络影响因素与所述请求服务总量A对资源进行分配，包括：
将所述请求服务总量A与网络影响因素中的最小值MIN(M,N,Q)进行比较，得到比较结果；根据所述比较结果对资源进行分配。
3.根据权利要求2所述的资源智能分配方法，其特征在于，若所述请求服务总量A≤MIN(M,N,Q)，则对资源进行正常分配。
4.根据权利要求2所述的资源智能分配方法，其特征在于，若所述请求服务总量A＞MIN(M,N,Q)，则设定拉流等待时间，基于所述拉流等待时间对资源进行分配。
5.根据权利要求4所述的资源智能分配方法，其特征在于，获取所述拉流等待时间，包括：
计算轮流执行完所有请求服务需执行的轮次S，S＝A/MIN(M,N,Q)；
计算执行相邻两轮次请求服务间的等待概率Pwait，Pwait＝@peb(load,S)，其中，@peb()为概率函数，load＝λ/u＝RT，R＝λ，T＝1/u，R是上级域平均请求率，T是下级域平均响应时间；
拉流等待时间Wq为：Wq＝Pwait·T/(S-load)。
6.一种用于多级域监控系统的资源智能分配装置，其特征在于，包括：
影响因素获取模块，用于获取网络影响因素，所述网络影响因素包括网络带宽M、流媒体转发能力N和网关宽承受能力Q；
请求服务总量获取模块，用于获取上级域向下域发起拉流服务的请求服务总量A，所述请求服务总量
Figure FDA0002648773050000021
P表示流媒体转发请求数量，K表示码流大小,i代表不同流媒体数量，n为不同流媒体数量；
资源分配模块，用于基于所述网络影响因素与所述服务对象发起需要服务的请求总量对资源进行分配。
7.根据权利要求6所述的资源智能分配装置，其特征在于，所述资源分配模块包括：
比较子模块，用于将所述请求服务总量A与网络影响因素中的最小值MIN(M,N,Q)进行比较，得到比较结果；
资源分配子模块，用于根据所述比较结果对资源进行分配。
8.根据权利要求7所述的资源智能分配装置，其特征在于，若所述请求服务总量A＞MIN(M,N,Q)，则设定拉流等待时间，基于所述拉流等待时间对资源进行分配。
9.根据权利要求8所述的资源智能分配装置，其特征在于，获取所述拉流等待时间，包括：
计算轮流执行完所有请求服务需执行的轮次S，S＝A/MIN(M,N,Q)；
计算执行相邻两轮次请求服务间的等待概率Pwait，Pwait＝@peb(load,S)，其中，@peb()为概率函数，load＝λ/u＝RT，R＝λ，T＝1/u，R是上级域平均请求率，T是下级域平均响应时间；
拉流等待时间Wq为：Wq＝Pwait·T/(S-load)。
10.一种设备，其特征在于，包括：处理器及存储器；
所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述设备执行如权利要求1至5中任一项所述的方法。
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