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大规模P2P视频点播系统:聚焦客户端被引量：1: 2011年; 使用P2P网络提供视频点播(VOD)服务可以支持大规模用户群以及节省服务器带宽开销.由于VOD必须支持VCR特性(如拖动、暂停、任意选择观看位置等),构建出大规模可扩展的高性能VOD系统仍然存在很大的挑战.论文给出了基于P2P的VOD系统参考模型.定义了设计目标,分析了其中的难点.以PPLive点播系统为实例给出了基于客户端的解决方案,包括磁盘缓存淘汰策略、内存缓存预取策略、邻居关系维护、任务调度、数据上传策略等.PPLive点播系统目前以投入实际运行,最大同时在线人数超过21万,在线影片数据超过700部,流畅度与拖动延迟良好,与传统的客户服务器模式相比,平均服务器带宽节省率达到88%以上,人数峰值带宽节省率达到93%.; 黄琰徐恪李海涛曹杨姚欣; 关键词：P2P VOD

P2P流媒体系统服务器部署的优化设计被引量：4: 2010年; P2P流媒体系统中,内容服务器提供源数据并驱动数据扩散,是系统的重要组成部分,其部署方案会影响整个系统的流量变化.分析了服务器的优化部署问题,从服务器负载均衡、主干网内流量最小和调度代价最小3个优化目标建立系统模型,并给出了各个优化目标的算法实现,包括基于负载均衡的贪心算法和基于0-1规划的分支定界算法.最后,通过仿真实验验证了服务器部署方案对系统的影响,实验结果表明不同的优化目标满足了不同的部署需求.; 杨雅辉钮振瑛徐恪; 关键词：P2P应用服务器部署负荷均衡流量管理优化算法

云虚拟机资源分配的效用最大化模型被引量：78: 2013年; 随着云计算和虚拟化技术的发展,为云资源管理提供了一种更高层次的调度选择:一个作业不再只能分配到一台物理机上,而是可将一台或多台物理机的计算资源虚拟化成一台虚拟机来运行该作业.根据作业需要,高效分配定量的物理资源放置虚拟机,是决定云系统性能的关键因素,即云资源调度问题实质就是一个虚拟机和物理机之间的映射问题.文中借鉴网络效用最大化模型,提出了一种云资源调度模型——云效用最大化(Cloud UtilityMaximization,CUM)模型,与传统调度模型相比,目标函数不再是最小化最大完工时间,而是以达到效用最大为调度目标,可以充分提高用户的满意程度.通过求解CUM优化问题得到最优的虚拟机和物理机映射关系.设计了针对该模型的分解优化算法——简化次梯度算法求解拉格朗日对偶问题,证明了该算法可以获得原始模型问题的最优解.仿真实验表明算法可行且具有良好的收敛特性,并给出了CUM模型在真实云环境下的应用场景.; 师雪霖徐恪; 关键词：云计算资源调度拉格朗日松弛

一个光滑的多路径拥塞控制对偶算法: 多路径拥塞网络效用最大化问题的主要求解方法是经典对偶算法。在多路径路由模型中,效用最大化问题的对偶函数通常不是严格凹的,这使得只能用次梯度法求解问题,复杂度为O(1/ε)。基于光滑化技术的"中心逼近算法",本文提出一个光...; 孔洋洋刘红英; 关键词：多路径光滑函数; 文献传递

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国家自然科学基金(60970104)