流媒体网络多模式协同模型研究

The complementary service modes of P2P and C/S are the impetus to design the new human-centric streaming multimedia networking. How to design a controllable and manageable streaming multimedia networking with quality of service guarantee and low cost to extent by mode amalgamation has become a urgent problem for current researches. Based on the conception of cooperation of multi-mode, we make researches on the cooperative multi-mode model of streaming multimedia networking based on the characters of user behavior, and therefore realize the data storing by network forwarding units to achieve dynamic cooperative storing and routing. In detail, three aspects are involved. Firstly, we design the cooperative multi-mode model of streaming multimedia networking based on the characters of user behavior; present a more pervasive mathematical analysis method and therefore the corresponding theoretical results. Secondly, we make researches on the quantitative analysis of optimization of data storing in the multi-mode cooperation process, and design the corresponding cooperative storing mechanism. Thirdly, we focus on the distributed routing method with dynamic data storing for streaming multimedia networking, and design the cooperative routing mechanism. Based on our researches, the service providing of streaming multimedia networking would be improved while the costs would be reduced, which could provide a feasible academic support for subsequent applications of streaming multimedia networking.

采用P2P和C/S等多种模式融合来构建以人为中心的新型流媒体网络，其驱动力来自于多模式互补的服务模型。如何通过服务模式融合来设计一种低扩展成本、可控可管、服务质量支持的流媒体网络已成为当前亟待解决的问题。 本项目引入多模式协同的概念，基于流媒体网络的用户行为学特征而建立其多模式协同模型，实现网络数据转发单元参与数据存储，并完成数据的动态协同存储和路由。 本项目着重从以下三个方面展开研究：一是建立面向用户行为学特征的流媒体网络多模式协同模型，提出具有普适意义的流媒体网络数学分析方法并给出其理论性能分析结果；二是对多模式协同过程中数据的存储优化问题进行定量分析，设计与之相匹配的协同存储机制；三是研究数据动态存储情形下的流媒体网络分布式路由方法，设计其协同路由机制。 通过本项目的研究，将进一步提高流媒体网络的服务能力和降低资源开销，为后续流媒体网络的现实应用提供切实可行的理论基础和指导。

本项目面向以人为中心的流媒体网络多模式协同新理论及技术展开研究，已按照预定计划开展并超额实现了预期目标，在如下三个方面取得了重要突破：一是建立了面向用户行为学特征的流媒体网络多模式协同模型，提出了具有普适意义的流媒体网络数学分析方法并给出其理论性能分析结果；二是对多模式协同过程中数据的存储优化问题进行定量分析，提出了基于流行内容感知和跟踪的协同缓存策略和基于收益感知的协同缓存机制；三是提出了数据动态存储情形下的流媒体网络多态路由方法，提出了跨域时延保证的域间内容路由算法和面向流量优化的域内内容路由算法。本项目研究成果揭示了流媒体网络多模式协同的本质特性，进一步提高了流媒体网络的服务能力和降低资源开销，为流媒体网络系统的现实应用提供切实可行的理论基础和指导。通过本项目研究，在国内外重要刊物上发表学术论文21篇，其中SCI源刊7篇、EI收录9篇，出版专著3部，申请国家技术发明专利12项，项目组成员组织两次国际学术会议并参加了多次国内外学术交流，项目组两名骨干晋升副高，3名研究生获得博士学位、3名研究生获得硕士学位（其中3人获校优秀毕业论文）。