基于云计算的流媒体服务系统资源数预测方法

摘要

近年来，以虚拟机、分布式存储等为代表的云计算技术的发展，为开发满足海量用户请求实现高质量流媒体服务提供了有力技术支撑。根据用户访问需求实现“按需服务”是云计算技术优势之一，如何较为准确掌握用户访问请求的规律以及进一步根据当前用户需求配置系统服务资源，是将云计算技术应用到流媒体服务系统中所需解决的主要问题。
　　本文的主要工作包括：
　　（1）提出了一个基于改进灰色 GM(1,1)预测模型的用户请求到达率的动态预测方法。该方法遵循新信息优先使用原则，并以预测数据残差标准差最小来获得灰色GM(1,1)预测模型的最优背景值，从而获得改进灰色GM(1,1)预测模型。并将该模型运用于基于云计算技术的流媒体服务结构的自适应服务控制模块中，实验结果表明与传统灰色预测方法相比较，本文提出的方法取得了相对较高预测精度。
　　（2）利用用户请求到达率预测结果，提出一种利用Erlang-B公式计算流媒体视频内容副本数的方法。该方法可以实时动态给出视频所需副本数的配置参考，提高系统自适应服务的能力。实验结果表明了该方法的有效性。

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中文摘要

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第一章 绪 论

1.1 选题的意义

1.2 国内外相关技术发展现状

1.3 论文研究内容

第二章 基于云计算技术的流媒体服务系统结构

2.1基于云计算技术的流媒体服务系统结构

2.2自适应服务控制模块

2.3本章小结

第三章 基于改进灰色GM(1,1)模型的用户请求到达率预测方法

3.1灰色系统理论概述

3.2灰色GM(1,1)模型

3.3 灰色GM(1,1)模型的改进

3.4改进灰色GM(1,1)模型预测实验

3.5本章小结

第四章 流媒体视频内容副本数的预测方法

4.1 Erlang-B公式简介

4.2流媒体视频内容副本数的计算过程

4.3实验结果

4.4本章小结

结论

参考文献

致谢

附录A 攻读学位期间所发表的学术论文