本发明属于计算机网络领域，涉及一种成本敏感的网络视频分发方法，更为具体的说，是涉及一种将节点带宽价格和服务能力的差异纳入约束条件的视频资源组播方法。
背景技术
流媒体分发技术是指以流方式在网络中传送音频、视频和多媒体文件的媒体形式。相对于下载后观看的网络播放形式而言，流媒体的典型特征是把连续的流媒体资源放到网络服务器上，用户可以边下载边使用，不必等待整个文件下载完毕。组播(multicast)传输是指在发送者和每一接收者之间建立点对多点网络连接。在为多个用户提供相同内容的情况下避免了相同资源多次存储的问题，提高了数据传送效率。减少了骨干网络出现拥塞的可能性。
近年来，许多研究人员针对流媒体组播的资源分配优化问题进行了大量的研究，取得了长足的进展，在一些特定应用领域克服了许多难题。然而多数研究在构建模型时，假设用户带宽是免费的，这一假设明显与实际生活中的情况相违背，使得算法无法被流媒体服务的内容供应商直接使用。同时考虑到节点服务能力和节点带宽部署成本的组播技术，仍面临着巨大的挑战。
综上可知，现有的流媒体组播方法在实际使用上存在局限性，所以有必要加以改进。
技术实现要素：
为解决以上问题，本发明提出了一种成本敏感的网络视频分发方法，创新的将实际生活中不同节点间带宽租赁价格不同的问题纳入考量范围中，构造了树网混合覆盖网络，在系统中维护两个节点集，一种是提供稳定且大量流媒体数据传输服务的强节点，另一种是普通用户节点。这些强节点组成一个树形的主树，对这个树状结构构造附带约束条件的成本模型，通过最小化单位部署成本，迭代计算每条路径的带宽需求，在保证服务质量的情况下，提供部署成本较低的线路购买方案。通过实验证明，在延迟一定的情况下，相较于其他方法，本方法设计的拓扑结构具有更加低廉的网络部署成本。
本发明提供的一种成本敏感的网络视频分发方法，通过维护提供稳定且大量流媒体数据传输服务的强节点、普通节点两个集合，构建树网混合覆盖网络。对这些强节点构造附带约束条件的成本模型，通过最小化单位部署成本，迭代计算每条路径的带宽需求，在保证服务质量的情况下，提供部署成本较低的线路购买方案。其特点和优点为：
针对已有的模型在对流媒体组播的资源分配优化时，假设用户贷款是免费的，这一假设明显与实际生活中的情况相违背情况，本方法同时考虑到节点服务能力和节点带宽部署成本，对单位部署成本和互联网带宽购买费用分别进行建模。通过此方法可以有效解决保证以上问题，在保证一定延迟约束的情况下，提供低廉的网络节点部署方案。
同时，该方法采用树网混合覆盖模型，根据isp运营商的信息把网络分成几个不相交的区域，对每个区域内的节点单独处理，构造局部网状模型。有效消除了纯树模型中的网络拥塞问题，保证网络的负载均衡。
本发明提供的互联网视频资源组播方法，可直接用于实际生活中，为网络资源供应商提供服务器部署方案。
附图说明
图1是本发明成本敏感的网络视频分发方法的流程图；
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。
本发明的基本思想是：将实际生活中不同节点间带宽租赁价格不同的问题纳入考量范围中，构造了树网混合覆盖网络，在系统中维护两个节点集，一种是提供稳定且大量流媒体数据传输服务的强节点，另一种是普通用户节点。这些强节点和原服务器组成一个树形的主树，与局域网状结构共同构成混合拓扑结构。通过最小化单位部署成本，迭代计算每条路径的带宽需求，在保证服务质量的情况下，提供部署成本较低的线路购买方案。
参见图1，本发明提出一种成本敏感的网络视频分发方法，具体步骤如下：
a、输入网络种所有的节点信息和链路信息，初始化生成树的节点集合和有向边集合；
具体的，初始化一个树网混合覆盖拓扑结构，包括源服务器集合s1，强节点集合s2，访问该视频资源的用户集合s3，则全局所有节点的集合为v＝s1∪s2∪s3。假设各个节点间都有直通链路，则这些链路的集合表示为e＝v×v。因此，可以把整个拓扑结构可以看作一个双向连通图g＝(v，e)，其码率为τ。初始化后，该拓扑结构共有|{s2,s3}|个待接入点。节点i到节点j的链路流量为tij，传播延迟为dij，最大延迟约束为d，容量为caij，网络成本为cij。
步骤a所述的树网混合覆盖网络是由主树和局部网络形成的拓扑结构，并引入了处理能力强的节点作为强节点，这种拓扑结构集中了树状模型和网状模型的优点。强节点的加入简化了整个拓扑结构的接入算法和成本控制算法，对用户节点的分区，将地理位置接近的用户划为同一个区域，局部区域的用户节点构成一个网状的自治域，为拓扑模型提供了最大的容错性和动态适应性。有效消除了纯树模型中的网络拥塞问题，保证网络的负载均衡。
b、计算用户节点到同区域内已接入节点和强节点的单位部署成本，并进行排序，选择单位部署成本最小的点作为用户节点的连接点；
所述的单位部署成本为某条链路为此次视频网络分发任务多需要付出的单位带宽部署成本，根据isp运营商的信息把网络分成几个不相交的区域，每个区域中的用户节点间的物理位置接近。对于s3中的每一个节点i，可以与其他同一个区域内的其他节点j连接加入拓扑结构中，可以计算其接入后的单位部署成本。
c、根据步骤b得到的连接点信息，更新生成树结构模型；
具体的，将链路<i,j>加入树网混合拓扑结构中，增加点i的传播延迟信息。
d、重复步骤b至步骤c，直至所有用户都加入拓扑结构中。
具体的，判断用户集合c中所有的点是否直接地或间接地与源服务器相连接直接地或间接地与源服务器相连接，如果还有点未与源服务器连接，则重复步骤b至步骤c步骤b至步骤c。
e、遍历每个分区，根据单位贷款成本模型找出每个分区中的强节点。
具体的，遍历每个分区，将分区内的所有用户节点初始化为强节点待选集合，根据节点的综合性能从强节点待选集中选出超级节点。
强节点需要为其他普通用户节点提供源服务器节点推送的视频资源，所以要求他的综合性能是所在区域中较好的。影响节点服务能力的主要因素有单位带宽成本、传输距离，因为同一个区域中的节点在同个isp内，距离较近，所以在此处主要考虑单位带宽成本。所述的带宽成本模型是衡量接入混合覆盖网络中的特征点在单位带宽下的部署成本，对于每个普通节点i，与他相连的节点集合为j，可以计算这个节点的单位带宽成本，寻找单位带宽成本最小的点i作为这个区域的强节点。
f、遍历整个拓扑结构，选择强节点构成主树，将主树中每条链路的带宽初始化为当前链路传输能力的最大值；
具体的，将各个区域的强节点从集合s3中删除，加入集合s2中，与源服务器一起组成主树，用一个一维数组来表示规划初始值，其中每一位被设为系数数值的最大值。
g、计算延迟约束条件，对主树构造成本模型；
具体的，针对物联网带宽费用调查，可以得到各个链路间的带宽单价并不固定。带宽单价随着购买数量的增加而降低，可以将收费金额看做分段递增函数。遍历所有链路，对带宽收费函数求解并加和，成本模型是树网混合覆盖网络中所有链路的网络部署成本总和，遍历所有节点i，其传播延迟约束条件为di≤d。
h、使用凹优化算法迭代成本函数，计算带宽分配数据。
把总成本函数，延迟约束条件代入凹优化算法中，利用序列二次规划在分割域中迭代求解，直到达到目标精度。
本发明旨在提出一种成本敏感的网络视频分发方法，其特点和优点为：
构建树网混合结构覆盖网络，根据isp运营商的信息把网络分成几个不相交的区域，每个区域中的用户节点间的物理位置接近。对每个区域内的节点单独处理，通过单位部署成本函数，构造局部网状模型。再通过单位带宽租赁函数，找出各个区域的强节点，构造主树结构。这些强点为其他普通用户节点提供源服务器节点推送的视频资源。通过主树加局部网状的混合模型避免了单树模型骨干网络出现拥塞的可能性。
与实际情况相同，考虑不同节点间带宽租赁价格不同，将互联网带宽收费金额看作分段递增函数，遍历整个树形结构，对每条链路的带宽收费函数求解并加和得到总成本函数。通过此方法可以有效解决保证以上问题，在保证一定延迟约束的情况下，提供低廉的网络节点部署方案。
以下对本发明方法进行实验，基于一个实际的网络拓扑来构建模拟环境，采用caida的数据集经行对比试验，包换1749个节点和4213条边，假设任意两连同点之间的往返时延可以通过距离矢量计算得到。
以上对本发明实施例所提供的成本敏感的网络视频分发方法进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。