异构环境下P2P直播流媒体调度算法研究

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非结构化P2P网络搜索技术研究

对现有的非结构化ＰＰ网络的改进２
直到收到响应，或者达到了最大的泛洪步拓扑自适应
考虑到网络的异构和各节点处理能力低的节点离能力高的节点很近。
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研究与发展
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维普资讯
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Байду номын сангаас
研究与发展
非结构化Ｐ２Ｐ网络搜索技术研究
■文／李晓娟徐远超张树东张聪霞（ｌｏｉｇＦｏｄｎ）发现和随机转发机制。ＰＰ文件共享首先要解决文件定位的为了控制搜索消２问题。理论上，ＰＰ搜索技术的搜索范围息的传输，通过２
对流量的分析和控制能力将直接决定整个网络的交通状况
非结构化ＰＰ网络解决了网络结构中２这种洪泛方式定位对等点的方法心化的问题，扩展性和容错性较好。但是
它采用应用层广播的协议，导致消息量过将造成网络流量急剧增加，从而导致网络的不同，用节点每秒能处理的查询量来表大，网络负担过重，无法得知整个网络的中部分低带宽节点因网络资源过载而失效，示节点的能力。通过计算，获得各节点的拓扑结构或组成网络的各对等点的身份，甚至存在比较严重的分区、断链现象。导处理能力，进而避免任何节点过载以处理新的对等点进入网络时，系统必须向这个致一个查询访问只能在网络的很小一部分更多的查询，适应不断增大的系统规模。
ＵＰＲ的比较结果。为了实现这一目标，所有节点都将各居节点问建立连接时相互交换信息获得，和ＳＥ自算出自己的关联度。关联度不仅决定并周期性进行增量更新。这样，当一个节计

基于P2P的流媒体数据算法

四、结束语
相关研究０ＴＳ。。算法是一种最优的媒体数据分配算法，其主要思想是越晚用到的数据块就越晚获取它，优点是在其假设条件下延迟达到了最优，请求者维持数据传输的接收开销相对较小。但是０ＴＳ。算法对服务节点的带宽限制不符合实际，在应用时会造成带宽的浪费。Ｒｏｕｎｄ — Ｒｏｂｉｎ算法按照比例分配所有请求的数据块到一个伙伴。如果仅有一个伙伴持有该数据块，那么就从该伙伴获取；否则，从拥有最大可用带宽的伙伴节点获取。其活动是可预知的，每个节点被选择的机会是１／Ｎ，因此很容易计算出节点的负载分布。该算法更适合用在静态的，同构的环境中。Ｒａｎｄｏｍ算法比较简单，只是随机从持有被请求数据块的节点集中选择一个节点请求数据。这种算法在异构的网络环境中性能不稳定。ＲＦ调度算法与ＢｉｔＴｏｒｒｅｎｔ的下载策略相似，是一种快速时间响应的启发式算法。由于稀缺的数据块不容易适应播放截止时间的约束，所以ＲＦ算法的主要思想是首先请求潜在提供者较少的数据块。如果一个数据块有多个潜在提供者，那么将选择具有最多剩余带宽和足够可用时间的伙伴节点。对于ＲＦ算法的不足将在下面给出。二、数据调度策略（一）提出问题实时流媒体的数据调度算法要受到两个条件的约束，即每个数据块的播放截止时间以及每个伙伴节点的带宽的不一致性。其调度策略被归结为并行机调度问题的一个变种，属于ＮＰ难的问题，因此不容易找到其最佳解决办法。出于对要快速适应高动态的网络环境变化的考虑，在Ｃ００ｌＳｔｒｅａｍｉｎｇ中提出了ＲＦ调度算法。该算法可以取得近似的最佳调度，但是由于其对数据的分发仍然存在一定的随机性和不确定性，因此在实时性要求较高的情况下很难保证每个数据块都会在播放截止时间之前分发到所有节点上。在ＲＦ调度算法中，稀缺的数据块具有优先调度的权利。我们做如下假设：当请求的一个数据块很新时，其没有被广泛传播，网络Ｆ的策略，先要请求该数据块。若此时网络带宽不足以同时发送或接收多个数据块，则可能会使序号较小的数据块在其播放截止时间之前不能到达，导致媒体播放的不流畅。对于请求节点而言，其期望得到可提供最小延迟的数据提供节点的服务。而对于一个数据块，会有多个节点拥有它，因此最后选定的数据提供节点的服务延迟可能并不是最小的。同时由于一次调度请求的是多个数据块，有可能多个数据块在调度过程中选择了同一个提供者。因此后到的请求必须等待先到的请求或者重新选择提供者，这样会增大数据请求的延迟时间。下面我们提出一种新算法来解决以上问题。（二）改进的综合调度算法

异构资源调度技术研究

异构资源调度技术研究随着信息技术的不断发展，异构资源调度技术已经开始受到越来越多的关注。

异构资源调度技术可以将不同类别的计算资源进行有效的整合和管理，提高计算资源的利用率和效益。

一、异构资源调度的含义和重要性异构资源调度是指将不同类型的资源分配和管理过程结合起来，实现从不同设备中选择适合的资源进行任务执行。

异构资源调度可以最大程度地提高计算资源的利用效率，同时也可以实现资源的快速分配和高效调度，更好地支持大规模计算和科学计算等高端技术应用。

在大数据时代下，异构资源调度技术的重要性不言而喻。

数据中心、云计算、人工智能等高性能计算工作都需要强大的计算资源支持，而异构资源调度技术可以带来更高质量的服务和更好的用户体验。

二、异构资源调度技术的发展现状和趋势在异构资源调度技术的研究领域，近年来出现了一系列的新思路和新方法。

其中，最主要的包括动态资源管理、智能资源调度、优化任务调度等。

动态资源管理是通过学习用户使用行为以及服务器工作状态等信息，实现对系统资源进行动态分配和实时调整，以确保系统的高效性和稳定性。

智能资源调度则是使用机器学习、人工智能等技术，对各种计算资源的信息进行分析，预测和调度，以自适应、高效地分配计算资源。

优化任务调度是通过研究任务之间的关系、任务的优先级和执行时间等因素，有效地规划和管理计算资源，以提高整体计算的效率和支持更高质量的服务。

以上三种新技术已被广泛应用于许多领域，例如，多媒体传输、云计算、智能交通等等。

预计，在未来的技术发展中，这些新技术将会得到更多实际运用，进一步提高异构资源调度技术的支持能力和服务质量。

三、异构资源调度技术的挑战和应对异构资源调度技术在现阶段面临如下几个挑战。

第一，不同类型的计算设备之间的协同和适应性尚未实现。

例如，GPU和CPU并不能完全兼容，而FPGA和ASIC等新设备的开发和适应也面临巨大的挑战。

第二，资源调度算法的复杂性和运行时间需要进一步考虑。

随着异构计算越来越复杂和多样化，计算时间成本的增加和质量的下降会对资源调度责任造成影响。

异构多核处理器的线程调度算法与任务分配优化

异构多核处理器的线程调度算法与任务分配优化随着计算机应用领域的不断扩大和复杂化，单一的CPU无法满足大规模并行计算的需求。

因此，异构多核处理器逐渐成为了一种主流的处理器架构。

在异构多核处理器中，不同类型的核心具有不同的特性和处理能力，因此如何有效地进行线程调度和任务分配优化是一个重要的研究方向。

线程调度算法是指根据不同线程的特性和需求，将其分配给合适的核心进行执行的一种技术。

由于异构多核处理器中的核心性能差异较大，线程调度算法需要考虑线程执行时间、核心负载平衡和能耗等因素，以实现最佳的性能优化。

传统的线程调度算法如Round Robin、First Come First Served等对于同构多核处理器来说是适用的，但对于异构多核处理器来说并不高效。

为了充分发挥异构多核处理器的优势，研究人员提出了多种针对异构多核处理器的线程调度算法。

一种常用的线程调度算法是基于任务特性的静态线程调度。

该算法根据任务的特性（如计算密集型、I/O密集型等），将任务分配给适合的核心。

这样可以最大程度上减少任务之间的干扰，提高整体性能和效率。

另一种常用的线程调度算法是基于负载的动态线程调度。

该算法通过实时监测各个核心的负载情况，动态地将任务分配给负载较小的核心。

这样可以实现负载均衡，提高整个系统的运行效率。

例如，当某个核心的负载过高时，可以将一部分任务从该核心转移到负载较低的核心上，以保持整个系统的平衡。

除了线程调度算法外，任务分配优化也是异构多核处理器中非常重要的一环。

任务分配优化是指将任务分配给合适的核心，以最大化各个核心的利用率和整体系统的性能。

为了实现任务分配优化，研究人员提出了多种策略和算法。

一种常用的任务分配优化算法是基于模型预测的任务分配。

该算法利用历史数据和统计模型，预测各个任务在不同核心上的执行时间和能耗。

然后根据这些预测结果，选择最佳的任务分配方案。

这种算法可以在一定程度上提高整个系统的性能，但对于复杂应用场景来说，模型预测的准确性可能会受到限制。

异构计算平台上的任务调度与资源管理研究

异构计算平台上的任务调度与资源管理研究随着计算机和通信技术的不断发展，异构计算平台成为了解决计算资源不足和计算性能不够的有效手段之一。

在异构计算平台上，任务调度与资源管理的研究变得尤为重要。

本文将探讨异构计算平台上任务调度与资源管理的研究进展，并分析其对性能优化和资源利用的影响。

在异构计算平台上，任务调度涉及将任务合理分配给可用资源，以实现最佳的性能和资源利用率。

常见的异构计算平台包括GPU（图形处理单元）、FPGA（现场可编程门阵列）和多核CPU等。

这些异构计算平台的不同指令集、内存架构、功耗特性等，使得任务调度变得复杂而有挑战性。

一种常见的任务调度算法是基于负载平衡的方法。

这些方法通过将任务均匀地分配给可用资源，以实现资源的平衡利用。

例如，采用最小负载优先的调度算法将任务分配给负载较低的资源，以便优化系统性能。

此外，基于任务优先级和时限的任务调度算法也被广泛使用，以确保任务按时完成。

这些调度算法可以同时考虑任务性能和资源利用的平衡。

另一方面，资源管理在异构计算平台上起着至关重要的作用。

资源管理涉及到如何分配和管理计算资源，以满足不同任务对资源的需求。

一种常用的方法是采用预留资源和动态资源分配相结合的方式。

预留资源是指在系统启动时，为每个任务或资源分配一定数量的资源，而动态资源分配则是根据任务需求而实时分配资源。

通过合理分配预留资源和动态资源，可以优化性能和资源利用率。

此外，资源管理还涉及功耗的控制。

在异构计算平台上，不同类型的计算资源具有不同的功耗特性。

因此，在资源管理中考虑到功耗的控制可以有效减少系统能耗，并提高能源利用率。

例如，可以通过动态调整CPU和GPU的频率和电压来控制功耗，并根据任务负载动态分配任务给合适的计算资源。

随着云计算和大数据等领域的快速发展，对异构计算平台上任务调度与资源管理的需求也越来越高。

面对这些需求，许多研究者提出了各种创新的方法和算法。

例如，基于机器学习的任务调度算法利用历史数据和预测模型来预测任务的执行时间和资源需求，以实现更准确的任务调度。

基于节点异构性优化的P2P流媒体传输技术

维普资讯
基于节点异构性优化的ＰＰ流媒体传输技术２
杨路明彭凯
（中南大学信息科学与工程学院信息技术研究所，沙４０８）长１０３
摘要提出一种基于节点异构性优化的ＰＰ流媒体传输技术。已有的ＰＰ流媒体传输技术相比，２与２新技术考虑了ＰＰ２
ｏｈｒｐｅｓｏａｔｎｅｒｅｒｙ，ｅｕｈｒｓｔｅｅｒ．ｓｏｆｄｐｅｎａｂｔａｔｏｓｕｅＧＮＰｍｅｈｄｔｏｕｅｅｗｒｏｉｏｆｒｅｃｅｒｈｎＳｉｓｈｔｏｏｃｍｐｔａｎｔｏｋｐｓｉｎｏａｈｐｅ，ｅｔＷｂｉｉｇｍｕｔａｔｔｅｈｇｅａａｌｅｒｒｏｉｏｅｔｈｇｅａｅ，ｎｅｙｐｅｒｌｓｅｅｏｅｈｒＵ — ｕｌｎｌｃｓｒ，ｉｈｒｃｐｅｐｅａｅｐｓｉｎｄａｉｈｒｌｙｒａｄｎ￣ｂｅｒａｅｃｕｔｒｄｔｇｔｅ．ｎｄｉｅｂｓｔｓｓｄｒｎｔｏｋｄｎｍｉｓｔｅｓｓｍｏｇｎｚｔｎｃｎｂｅｉｄｃｌｒｃｎｇｒｄｏｄｎｍｉａｌｂｌｎｅｈｓｒｉｅｌａｅｅｗｒｙａｃ，ｈｙｔｅｒａｉａｉａｅｐｒｏｉａｌｅｏｆｕｅｔｙａｃｌｏｙｉｙａａｃｔｅｅｖｃｏｄ
关键词对等网流媒体多播树

异构计算环境下的任务调度与资源管理研究

异构计算环境下的任务调度与资源管理研究随着计算机技术的不断发展，异构计算环境已经成为当前研究热点之一。

在异构计算环境中，不同类型的计算资源如CPU、GPU等被集成在一起，为用户提供更高效、更灵活的计算能力。

然而，在这种环境下，如何合理地调度任务并管理资源成为了一个非常重要的挑战。

任务调度是异构计算环境中的一个关键问题。

由于异构计算环境中不同类型的计算资源具有不同的特点和性能，因此如何选择合适的计算资源来执行特定的任务是一个关键的决策。

传统的任务调度算法一般是基于负载均衡和资源利用率最大化的原则，但在异构计算环境中，还需要考虑到不同计算资源之间的性能差异和通信开销等因素。

因此，设计一种有效的任务调度算法来提高整个系统的性能至关重要。

首先，任务调度算法需要根据任务的特征和计算资源的特点进行匹配。

每个任务都有不同的计算需求和约束条件，例如运行时间、数据依赖关系等。

因此，任务调度算法需要根据这些特征来选择最佳的计算资源，以提高任务的执行效率。

同时，由于不同计算资源之间的性能差异，任务调度算法还需要考虑到任务在不同计算资源上的执行时间，并合理分配任务到各个计算资源上，以减少整体的执行时间。

其次，任务调度算法需要考虑到通信开销。

在异构计算环境中，不同计算资源之间的通信开销可能会对任务的执行时间产生较大的影响。

因此，任务调度算法需要合理地安排任务的执行顺序和计算资源的选择，以减少不同计算资源之间的通信次数和数据传输量。

同时，还可以通过优化网络拓扑结构和调度策略等手段来减少通信开销，提高整体系统的性能。

另外，资源管理也是异构计算环境中非常重要的一项研究内容。

在异构计算环境中，如何有效地管理各种不同类型的计算资源，并充分利用它们的计算能力是一个挑战。

资源管理需要考虑到计算资源的分配、追踪和回收等问题。

首先，资源管理需要根据任务的需求和计算资源的可用性来合理地分配计算资源。

其次，资源管理需要追踪计算资源的使用情况，并根据需要对计算资源进行回收或重新分配，以保持整个系统的高效运行。

一种P2P流媒体数据调度策略的研究

中图分类号
Ｔ３３Ｐ９
ＲｅｅｒｈｏａａＳｈｄｉｎＰ２ｔｅｍｉｅａｓａｃｎＤｔｃｅｕｌｎｇｉＳｒａｎｇＭｄｉＰ
ＺｏｇＺｉａＺｈｎａｇｈｏＺｈｎｎｊｎＸｕＫｅｎｈｎｈｏｏｇＧｕｎｃａａｇＭｉｇｕｊｇｉ
定，其是在异构的网络环境中。尤Ｒｏｎ — ｂｎ９ｕｄＲｏｉ［调度策略被用在分层流媒体系］
１引言
近年来，２ＰＰ流媒体作为一种新型的流媒体服
务架构已成为研究热点，取得了丰富的研究成也果，ＰｅＣｓＬＮＩＤ、ｉ— ａＬ和ＣｏＳｒ如ｅｒａｔ、Ｃ一ＺｇＺｇ。ｏｌｔｅ
要有如下几种：ＲｎｏＳｌｃ＿调度策略是一个相对简单的ａｄｍ－ｅｅｔ８ＰＰ数据调度策略，ｈａｓｗ系统便采用此调度２Ｃｉａｎ策略。根据这种策略，于每个空缺的数据块，对请求节点随机地从持有此数据块的邻居节点中选择
广州５０９）１９０（广州大学华软软件学院网络技术系
摘
要
针对现有ＰＰ流媒体捌度策略在确定数据块的调度优先权以及节点服务能力时存在的不足，出了一种以２提
数据块的紧迫度和稀缺度为基础的凋度优先权的计算方法，及提出了邻居节点的服务能力的计算方法，过仿真试验证以经明町知该策略能有效的解决现有算法的不足，流媒体启动延迟较小、放流畅，能使流媒体系统负载均衡。使播且关键词ＰＰ流媒体；先权；务能力；数据训度２优服

异构网络中的资源调度与优化策略研究

异构网络中的资源调度与优化策略研究引言：随着互联网的快速发展，异构网络作为一种新型的网络结构，正在得到越来越多的关注。

与传统网络相比，异构网络具有更高的灵活性和扩展性，可以通过整合多种不同类型的网络技术来满足不同的通信需求。

异构网络中的资源调度和优化策略对于提高网络的性能和效率至关重要。

本文将探讨异构网络中的资源调度与优化策略的研究进展，并提出一些可行的解决方案。

一、异构网络中的资源调度问题1. 异构网络资源调度的挑战在异构网络中，存在多种不同类型的网络设备和连接方式，每个设备和连接都有各自的特点和限制条件。

因此，如何合理调度和管理这些资源，使其能够高效地支持各种通信需求，是一个具有挑战性的问题。

另外，由于异构网络中的设备和连接多样化，资源调度的算法和策略需要考虑到不同设备和连接的特性和性能。

2. 异构网络资源调度的目标异构网络中的资源调度目标是实现网络资源的高效利用，提高网络的性能和吞吐量，减少网络拥塞和延迟。

同时，资源调度还应考虑到用户的需求和服务质量要求，以提供更好的用户体验和满足不同应用场景的需求。

二、异构网络资源调度与优化策略研究进展1. 基于QoS的资源调度策略为了提供不同应用场景下的网络服务质量，基于QoS（Quality of Service）的资源调度策略被广泛研究和应用。

这些策略通过合理分配网络资源，以满足不同应用的服务质量需求。

其中，基于流量预测和动态资源分配的策略被认为是一种高效的方法，可以根据实时的网络流量情况，动态地调整资源分配，以提高网络的性能和吞吐量。

2. 跨层次优化的资源调度策略传统的资源调度算法通常只考虑某一层次的资源利用效率，而忽略了不同层次之间的关联。

为了提高网络的整体性能，研究者们提出了跨层次优化的资源调度策略。

这些策略可以在不同层次之间共享信息和资源，通过协同调度和优化来提高网络的性能和效率。

3. 基于机器学习的资源调度策略随着机器学习技术的发展，越来越多的研究致力于将其应用于异构网络资源调度中。

P2P流媒体直播系统覆盖网拓扑优化算法

的出邻居节点能与入邻居节点继续进行数据交互，最小限度地避免网络结构的大幅度调整。如图１ａ所示，节点Ａ（）、Ｃ
步后以
定概率停止在某一节点，该节点即为要作为邻居的节点。
为使随机行走能够以较大的概率停留在服务能力级别较高的
节点，该随机行走过程采用马尔科夫链蒙特卡罗方法（ｒｏＭａｋｖＣａｎＭｏｔＣｒ，ＭＣ）ｈｉｎｅａｌｏＭＣ，具体如下：对于不同的节点ｖ∈ ｉ０１…，）＝，，ｎ，作为马尔科夫链中不同的状态墨，从系统中任意一个节点开始进行随机行走，在ｔ时刻停留在节点
ＯｖｒａｔｒｐｏｏｙＯｐｉｉａｉｎＡｌｏｉｈｅｌｙＮｅｗｏｋＴｏｌｇｔｍｚｔｏｇｒｔｍ
ｆｒＰ２ＭｅｉｔｅｍｉｖｙｔｍｏＰｄａＳｒａｎｇＬｉｅＳｓｅ
ＦＥＮＧｅ・ａ．ｎＺｈｎｔｎＮＩＨｏｇ
］ｓｒｃ］ＣｏｓｅｎｅｈｔｒｇｎｏｓｆａｕｅｆｅｐｅｅｒＯＰｅ（２）ｄａｓｅｍｉｇｓｓｍ．ｎｔｉｐｐｒｔｅｓｓｍｏｅｒＡｂｔａｔｎｉｒｇｔｅｅｏｅｅｕｔｒｓｏｅｒｉＰｅ－ —ｅｒＰｍｅｉａｎｔＩｓａｅ，ｙｔｎｄｓａｅｄｉｈｅｈｔｎｔＰｒｔｙｅｈｈｅ
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基于P2P技术的流媒体直播系统的研究与实现

基金项目秦皇岛市科技局课题・基于Ｐ２Ｐ的ｖ。Ｄ系统的设计・（课题编号：２０１１０１Ａ０３４）
办公自动化杂志 ‘ ５１
网络・安全
２０１４年１月１日
———皿圆
和网络带宽负担，构建出一个成本低、扩展性好、并有一定ＱｏＳ服务器中的读取媒体数据模块，该模块连接媒体编码器（比如保证的流媒体直播系统。Ｗｉｄｏｗ … ＭｄｉＥｎｅｏｄ）并读取媒体数据，送给流媒体数据分
，
ＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｅｅｓｔｈｅｔｅｅｈｎｏｌｏｇｙｏｆＰ２Ｐａｎｄｓｔｒｅａｍｉｎｇｍｅｄｉａｔｅｅｈｎｏｌｏｇｙｆｒａｍｅｗｏｒｋ，ａｎｄｃａｒｒｉｅｄｏｎｔｈｅ
ｓｙｓｔｅｍ
Hale Waihona Puke ＫｅｙｗｏｒｄｓＰ２Ｐ
Ｓｔｒｅａｍｉｎｇｍｅｄｉａ
Ｓｙｓｔｅｍｄｅｓｉｇｎ
Ｓｙｓｔｅｍｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ
一
、
引言
近几年来，随着网络技术和流媒体技术的发展，远程教学
二、基于Ｐ２Ｐ技术的流媒体直播系统的设计
发模块处理。终端解码模块即是频道接收端中的提供媒体数据
在Ｐ２Ｐ技术和流媒体技术的研究基础上，综合研究了当前模块，该模块连接媒体播放器（比如ＷｉｎｄｏｗｓＭｅｄｉａＰｌａｙｅｒ），并Ｐ２Ｐ系统的内容分发技术，提出一个基于Ｐ２Ｐ技术的流媒体直把流媒体数据分发模块送出的媒体数据发送到媒体播放器以播系统模型。该模型主要包括以下三个部分的设计：供播放。

异构网络环境下多径并行传输若干关键技术研究

异构网络环境下多径并行传输若干关键技术研究摘要随着互联网技术和网络应用的不断发展，异构网络作为一种新型的网络架构，已经成为未来网络的重要发展方向之一。

然而，在异构网络环境下，由于网络中的各种网络链路和设备具有不同的特性，因此传统的单一路径传输已经不能满足多媒体实时传输、大数据传输等需求。

为解决这一问题，多路径并行传输技术应运而生。

本文将探讨异构网络环境下多路径并行传输的若干关键技术，包括网络测量、负载均衡、拥塞控制、可靠性保证等。

关键词：异构网络，多路径并行传输，网络测量，负载均衡，拥塞控制，可靠性保证AbstractWith the continuous development of Internet technology and network applications, heterogeneous networks have become an important development direction of future networks. However, in the heterogeneous network environment, due to the different characteristics of various network links and devices in the network, traditional single-path transmission can no longer meet the requirements of real-time multimedia transmission, large data transmission and other requirements. To solve this problem, multipath parallel transmission technology has emerged. This paper will explore several key technologies of multipath parallel transmission in heterogeneous network environment, including network measurement, load balancing, congestion control, reliabilityguarantee, etc.Keywords: heterogeneous network, multipath parallel transmission, network measurement, load balancing, congestion control, reliability guarantee1. 异构网络的概念及研究现状异构网络是一种由不同类型的网络组成的网络结构，包括有线网络、无线网络、传感器网络、卫星网络等。

异构计算平台上的任务调度与负载均衡算法研究

异构计算平台上的任务调度与负载均衡算法研究随着技术的不断发展，异构计算平台在各个领域中得到了广泛的应用。

异构计算平台是指由不同类型的计算设备组成的计算平台，例如CPU和GPU的组合。

如何有效地调度任务和实现负载均衡，成为了异构计算平台研究中的重要问题。

本文将对异构计算平台上的任务调度与负载均衡算法进行研究，旨在提供一种高效的任务调度和负载均衡方法，以改进异构计算平台的性能。

首先，我们来探讨任务调度算法在异构计算平台上的重要性和挑战性。

在异构计算平台上，任务的调度决策需要考虑到不同计算设备之间的差异性和特点。

例如，GPU具有并行计算的能力，适用于处理大规模的并行任务，而CPU适用于处理串行任务。

因此，任务调度算法需要根据任务的特性和计算设备的特点，将任务分配到合适的计算设备上，以实现最佳的性能和资源利用率。

此外，异构计算平台上的任务调度还需要解决多个任务同时运行的问题，以避免资源的浪费和冲突。

因此，设计一种高效的任务调度算法，能够有效地利用异构计算平台的资源，对提高计算性能具有重要意义。

在异构计算平台上，负载均衡也是一项关键的任务。

由于不同计算设备的性能差异和特点，特定的计算设备可能会出现高负载或低负载的情况。

为保证各个计算设备的负载均衡，需要合理地分配任务，使每个计算设备的负载相对均衡。

负载均衡算法可以通过动态调整任务的分配，以实现全局负载的均衡，优化整个异构计算平台的性能。

同时，负载均衡算法还需要考虑任务执行时间的长短，以尽量减少任务的等待时间和执行时间，提高计算效率。

针对任务调度和负载均衡的问题，现有的研究主要有以下几种算法。

首先是静态任务调度算法，这种算法在任务启动时确定任务的分配方式，并且不允许任务进行迁移。

这种算法简单、高效，但无法应对动态环境下的负载变化。

其次是基于遗传算法的任务调度算法，这种算法通过模拟生物进化过程，不断优化任务分配的结果。

遗传算法具有较强的全局搜索能力，能够得到较优的任务调度结果。

异构资源的任务调度算法研究与实现

异构资源的任务调度算法研究与实现在当今的信息技术时代，各种异构资源如云计算、物联网、边缘计算等得到了广泛应用。

这些异构资源的任务调度算法对于提高系统性能和资源利用率至关重要。

本文将探讨异构资源的任务调度算法的研究与实现，包括负载均衡、优先级调度以及动态资源分配等方面的内容。

1. 异构资源的负载均衡调度算法在异构资源环境中，不同类型的资源拥有不同的处理能力和特征。

为了实现高效的任务调度，负载均衡是必不可少的一项技术。

负载均衡调度算法致力于将任务尽可能均匀地分配给异构资源，以提高系统的整体性能。

最常用的负载均衡调度算法是基于任务队列长度的动态负载均衡算法。

该算法根据异构资源的负载情况动态地分配任务。

当某一资源的任务队列长度过长时，系统会将其中的部分任务调度到其他资源上执行，以实现负载均衡。

此外，还可以采用基于任务优先级和执行时间的负载均衡算法，根据任务的紧急程度和完成时限进行调度，以改善系统的任务响应能力。

2. 异构资源的优先级调度算法在异构资源环境中，任务的优先级调度是实现任务调度的另一个重要考量因素。

优先级调度算法能够根据任务的优先级属性，合理地调度和分配任务，以满足不同任务对系统性能的要求。

一种常见的优先级调度算法是静态优先级调度算法。

该算法根据任务类型和重要性，为任务分配固定的优先级。

通过设置不同的优先级，可以实现对任务的不同处理方式，从而提高系统的整体性能。

另一种常见的优先级调度算法是动态优先级调度算法。

该算法根据任务的动态属性和系统状态，动态地调整任务的优先级。

通过监控系统的负载情况和任务的执行情况，及时调整任务的优先级，以保证重要任务的及时执行，并合理分配系统资源。

3. 异构资源的动态资源分配算法在异构资源环境中，动态资源分配算法是一种重要的调度策略。

该算法根据任务的需求和各异构资源的特性，动态地分配系统资源，以提高系统的资源利用率和性能。

一种常见的动态资源分配算法是基于任务的执行时间的调度算法。

一种异构环境下的Hadoop调度算法

摘要：作为Ｍｐｅｃ的ａＲｄｅ开源实ｕ现，ｄｏ￣ｍｏ性能ｐ依赖于其任务调度机制。对ａｏ推测执行算法进行研究，Ｈｄ叩的并设计了一种更具公平ｌ更好系统处理能力陛、和更适合于异构环境的改进的ｋｐ｝ｌ调度算＂ＳＬ。进￣ｏｐ面０￣ＡＳ改ｍｄｏ算法对调度任务的判定更准确，对负载的针对性更强，可减少系统对全部任务的响应时间，提高Ｍ叩黜由ｃ的性能。ｅ关键词：并行框架；分布式文件系统异构环境
第７第７卷期２１０２年７月
中巨－ｊ酮｛论文ＣＨＮＣＥＣＥ斗ＩＡＳＩＮＥＲ
Ｖ１ｏ７０．Ｎ．７
Ｊ１２１ｕ．０２
一Hale Waihona Puke 种异构环境下的Ｈｄｏａｏｐ调度算法
梁建武，周杨
（中南大学信息科学与工程学院，长沙４０７）１０５
拟和ｗｂｅ数据挖掘领域例。
为了解决述问题，笔者十了—种改良的自适应负载调节调度算法（ＡＳ以提升系绕ｌ售，减少ＨｄｏＳＬ）生－旨ａｏｐ的响应
司。
Ｉ已有的Ｈｄｏ调度算法ａｏｐ
当—个节点有—个空任务槽时，｛ｃ会从以下３ＨＩ，ｄ叩种类
别中选择任务分配。
１任意—个被赋予最高优先级的失败任务（）可防止某个
任务因为故障而失败地反复执行）。
ＭａＲｄｃ的优势之一在于其解决失败以及容错机制对ｐｅｅｕ于用户透明化，不需要用户的参与。在节点崩溃的隋况下，ＭａＲｄｃ将其运行的任务分配给其他节点继续运行。ｐｅｕｅ类似地，如果节点是可用的但其ｌ台层生埘，称低幽机器上处邑理的任务为掉队者。ｐｅｕｅＭａＲｄｃ会在另外—个节点运行—个

基于P2P技术的流媒体直播协议模型探析

ａ（ＰｏｕｔｈｎｗＴｃｎｌｇｅｎ］ｒｄｃｓ
信息技术
基于ＰＰ技术的流媒体直播协议模型探析２
蓝海
（杭州师范大学钱江学院，浙江杭州３０１）１０２
摘要：管从ＩＴ（ｔｎｔＥｇｅｒｇＴｓＦｒｅ出关于网络层纲一播的ＲＣＲｑｅｔｏＣｍｅｔ已有２尽ＥＦｎｅｅｎｉｅｉａｋ０ｃ）Ｉｒｎｎ提Ｆ（ｅｕｓｆｏｍｎ）ｒｓ０余年了，是网但络层纲一播由于可扩展性差、乏拥塞控制、以管理、署难度大等各种技术或者非技术的问题，直得不到大规模的应用。在此缺难部一背景下，２ＰＰ技术的快速发展又为大规模流媒体应用提供了新的模型。关键词：２；ＰＰ对等网络；流媒体
１引言
择等。
４１Ｂｔｏｒｎ协议模型．ｉｒｅｔＴ
作为中心化获取方式的典型代表，ｉｏＢｔｒＴ— ｒｔｅ协议是当前最为流行的提供文件和其它内ｎ容共享的ＰＰ网络协议，了高扩展性、２具备差错容忍性和独立性，易于部署应用，得到了大范围的使用。４．的加入和成员管理２廿｜较基于树状拓扑协议及扩展的模型都显式的下表给出几类典型的应用层组播协议的性定义了节点之间的拓扑关系，而在基于Ｇｓｐｏｓｉ能对比，主要比较最大路径长度，大子树度，协议的系统模型中，节点之间不需要构造复杂最平均控制开销等。从中可以看出比较适合多媒的拓扑关系。基于Ｇｓｐｏｓ的算法是目前流行的ｉ体应用的应用层组播协议是隐含式方法，它具在ＰＰ系统中分发消息的算法。一个典型的２有更加良好的可扩展性，而且节点维护的路由Ｇｓｉ算法中，节点随机的给系统中的部分节ｏｓｐ表信息和网络规模无关，路径长度也能控制在点发送消息，每个接收到消息的节点继续向其合理的规模Ｉ＝。它节点发送消息，复这个过程，到消息被发重直各类应用层纽播模型教据比较送给系统中的所有节点。｝坫木＆矧播柑＊扑｝雎ｋ脚城，均拄．＾Ｋｒ４＿３数据调度管理构蔓胜树数｜ｆ铺根据节点和伙伴的Ｂ，Ｍ调度算法则可以用喇忱特定一・Ｉ他ｌｘｌｄｍ来确定从哪个伙伴处获得所需的分段，度的调目的就是如何从伙伴节点获取数据。在一个静端扑态（ａｃ、Ｓｔ）同构（ｏｏｅｏｓｔｉ的Ｈｍｇｎｕ的环境中，单）简树忧出盥树中０他尤｛Ｏｆ射０ｆ ¨ 的Ｒｕｄｒｂ的调度策略就足以工作，于ｏｎ—０ｉｎ而对拓扑｜，点恒数）２个动态（ｙａｉｌ）、构（ｅｒｅｅｕＤｎｍｃｌ的异Ｈｔｏｎｏｓａｙｅｇ）教）的网络，需要更加智能的调度算法。恕特定弹－ｐｃ化以ｌ＾ｏ１ｇ帅常艏调度的结果会受到两个约束条件的影响：蚶：拓扑是每个分段数据需要在播放的截止时间３多发送单接受端方式的协议模型ｆｅｄｉ）Ｄａｌｅｎ之前获取，过Ｄａｌｅ超ｅｄｎ的分段数量ｉ在多发送单接受端传输方式中，考虑到异要尽可能的少；二是每个伙伴的传输带宽不同，构网络中的多数ｐｅ节点性能不稳定，一个发需要充分考虑带宽的异构性。ｅｒ出请求的节点通过接受多个节点发送的数据，５总结以此提高传输的效率和质量。下面说明这类模大范围、高度动态、带宽不受限的覆盖网络型的特点。直是研究的热点系统模型进行性能分析的时２１．２数据传输拓扑．３．１控制拓扑的构建候，以将这些条件作为总结的标准。可Ｎｒａａａ的数据传输拓扑实际上就是控制拓ｄＣｏＮｔｏｐｅ有一个指定的工作站负责管理节５单发送多接受端方式的协议模型．１扑的生成树。它使用了距离向量（ｓｎｎｅ点的加入和离开。工作站把组播树的整个结构ｄｔｔｅｉａａＮｒｄ在网格质量和健壮陛方面显示了良ａａａｖｅ０协议来使每个成员得到整个网络的路由存储在内存中。当一个节点开始接收现场直播好的性能，但是却面临着路由会聚延迟和可扩ｅｔｏ信息：间定时地交换路由信息（到每个的流媒体时，这个节点与工作站接洽加入的操展性问题。成员包括其它成员的路由花费和相应的路由）并且只和作。Ｔ作站从保存在内存的组播树中找到一个，５．２多发送单接受端方式的协议模型相邻成员交换这种信息。合适的位置，把这个节点的父节点返圆给这个ＣｏＮｔｏｐｅ依赖于一个数据源的中央服务器２．２树优先组播协议模型：ｉＹｄｏ节点。去控制和管理节点。它是采用严格的规则建立Ｙｉ的主要思想是在局部、规模、Ｏｄ小支持３．２数据传输拓扑的构建和管理的网状结构，因而具有网状和单树结构Ｉ组播的网络中使用Ｉ组播，而在Ｉ组播构ＰＰＰＣｏＮｔ用多描述编码ｕｉｅＤ — 的优点，同时又减少了控制流量和节点状态维ｏｐｅ使ｌｐｅｔｌ成的” 岛” 小或没有Ｉ组播支持的主机之间使用ｓｉｉｏｉｇＭＤ）ＰｅｐｏＣｄ，Ｃ和多路径传输机制保证护的开销，是维护相关操作需要进行的运算ｒｔｎｎ但应用层方式连接。它是一种混合方案，网络数据传输的质量。不受高度复杂。条件的限制，而且可以充分利用Ｉ组播的优Ｐ４多发送多接受端方式的协议模型５多发送多接受端方式的协议模型３点。Ｙｉ具体可以从数据传输拓扑和控制拓扑ｏｄ根据获取数据块信息的获取方式，我们可ＤＮｔｏｅ模型的性能足以用于实时的流媒体进行描述。以将多发送多接受端协议模型分成：中心化获取传输，它在控制上的额外开销非常低，大约仅相２．．１数据传输拓扑２方式（ｅｔＪｅｅｕｓＷａ￣布式获取方当于视频流量的１并且这一比值不会随着网ＣｎａｚｄＲｑｅｔｙｒｉ）％，所有基于数据拓扑优先方法的组播协议都法（ｅｅｔｌｅｅｕｓｙＤｃｎｒｉｄＲｑｅＷａ）ａｚｔ。在中心化方式络的扩大而增长。会仓建一个共享的数据传输拓扑树，每个成员中，无法通过ＰＰＵ２网络本身进行目标寻找，参考文献的任务就是找到合适于自己的父节点。既然而只能通过目录服务器来查找目标节点。而在ｆ钟玉琢，１１向哲，流媒体与视频服务器，清华大Ｙｉ是直接建立的数据传输树，么为了使组分布式获取方式中，节点往往通过支持分布式学出版社，０午ｏｄ那２３０播达到更好的性能，它就会对树的结构给出直操作的通信协议Ｇｓｐ议）ｏｓｉ获得其他邻居节『马凌霄，于ＰＰ网络的流媒体技术研究，２】基２硕接的限制，例如每个成员节点的度、邻接点的选点的状态信息，从而寻找到目标节点。士学位论文，０年２５０

异构网络环境中的P2P流媒体传输技术研究

性，ＴＨＴ技术满足以下几个要求： ①构建的传输树矮而
宽； ②节点加入和离开损耗小； ③可扩展性强； ④高效
的传输。同时，２ＰＰ流媒体系统与ＰＰ文件共享系统所２存在的不同。流媒体系统中．点只能对正在播放的在节流媒体数据进行缓存和分发．节点本身并不能提供流
１Ｈ＿术综述１ｒ技
考虑到ＰＰ流媒体系统固有的高动态性和高异构２
工作是管理簇．收集、管理和传递该簇中的节点信息。
中继节点是从上一层簇中接收数据．将数据转并发给簇中其他非簇首节点．从而实现平衡带宽负载。中继节点是簇中其他节点的数据来源．簇内节点看从来。继节点起着数据服务器的作用。正是由于中继中节点在传输中的重要性．中继节点一般由网络带宽
以适应ＰＰ环境下高动态性、异构性的特点，根据节点异构性特点以及物理拓扑结２高并
构优化网络结构．高质量流媒体服务提供保证。为
关键词：对等网；流媒体；异构；ＨＴＴ
０引言
目前对ＰＰ流媒体系统结构的研究已经开展比２
所在簇外，该节点将成为其所在其它所有簇的簇首。
九
三

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两部分。关于数据块调度算法的研究，一直受到广泛关注。行带宽来自适应地调整或者优先请求接近播放延时的块。这从２ＯＯ５年开始，于无结构网络的数据驱动（ａ — ｒ — 若上行带宽和下行带宽相同，两种策略的效果是一样基ＤｔＤｉａｖ
（ｏｅｅｆＴｌｏｍｎａｏｄＩｏａｏｎｉｅｎ，ａｉｎｅｉＰｓ＆Ｔｅｍｕｉｔｎ，ａｉ００，ｈａＣｌｇｅｃｕｉｔｎｎｆｒｔｎｇｅｉＮｎｎＵｉｒｔｏｏｓｅｃｍｎａｏＮｎｎ２０３Ｃｉ）ｌｏｅｍｃｉａｎｍｉＥｎｒｇｊｇｖｓｆｔｙｌｏｃｉｓｊｇ１ｎ【ｂｔｃ】ＩｔｉｐｐｒｔｈｄｌｇａｏｔｍｏＰｌｅｓｅｍｎｅｉｓｓｍｉｈｔｏｅｅｕｎｉｎｅｔｓｎｅｉｔ，ｎｌｄｇｈｓＡｓａｔｎｈｓａｅ，ｈｓｅｕｎｇｒｈｆ２ｖｒｉｍｄｔｅｒｎｏｓｖｏｍｎｉｉｓｇｅｉｕｉｅｓ — ｒｅｃｉｌｉＰｉｔａｇａｙｅｎｅｇｅｒｖｔａｄｃｎｔｙ
【摘要】对节点上行带宽异构环境下的ＰＰ流媒体系统数据块调度算法进行了研究，２具体包括系统模型及相关标识，基于带宽感知的数据块调度算法研究和性能评价。通过研究发现，在设计数据块调度算法时充分利用带宽异构性，先选择高上行带优
宽的节点，能有效地降低平均块延时。【关键词】流媒体；点对点；数据块；调度算法【中图分类号】Ｔ９９Ｎ１
ｔａｘｌｉｉｇｔｅｅｏｅｅｔｆｅｔｅｙｗｈｎｄｓｇｉｇｔｅｄｔｃｅｕｉｇａｇｒｔｍ，ｆｖｒｎｅｈｇｐｉｋｂｎｗｉｔｅｒａｅｕｅｔｅａｅ－ｈｔｅｐｏｔｎｈｅｈｔｒｇｎｉｅｆｃｉｌｅｅｉｎｎｈａａｓｈｄｌｎｏｈｙｖｌｉａｏｇｔｉｈｕｌｎａｄｄｈｐｅ，ｃｎｒｄｃｈｖｒｉｈａｅｃｕｋｔａｓｓｉｎｄｌｙｅｆｃｉｅｙｇｈｎｒｎｍｉｓｏｅａｆｅｔｌ．ｖ
推” 拉” 推成本低及易部署的优势，为解决大规模流媒体应用最重为“ 和“ 两大类。近期也有大量的文献对基于 “ ” 成要的技术途径之一。其主要由两部分组成：Ｊ覆盖网络创策略的算法进行研究，如文献［＿］７９等。基于“ 的策略推”
建与维护，数据块调度算法。前者指的是创建和维护覆盖更适合于上行带宽受限的系统，因为其可以根据自身的上基于 “ 的策略更适合于拉” 网络拓扑的逻辑，者指的是节点和邻居之间交换数据块行带宽来调整块的发送速率；后因为块的请求速率可以根据自身下的逻辑。数据块调度算法包含块选择算法和节点选择算法下行带宽受限的系统，
ｔｍｄｌａｄｔｅｒｌｖｎｄｎｉｃｔｏｅｍｏｅｎｈｅｅａｔｉｅｔｆａｉｎ，ｄｔｌｃｃｅｕｉｇａｇｒｔｍｅｅｒｈｂｓｄｏａｄｄｈｐｒｅｔｏｉａａｂｏｋｓｈｄｌｌｏｉｎｈｒｓａｃａｅｎｂｎｗｉｔｅｃｐｉｎ，ａｄｐｒｏｍａｃｖｌａｉｎｔｓｏｎｅｒｎｅｅａｕｔｏ．Ｉｈｗｓｆ
【文献标识码】Ｂ
Ｒｅｅｒｈ２ＰｖｒａｎｇＳｈｅｕｉｇｉｈｍｎｔｒｇｎｏｓＥｎｖｒｎｅｓａｃｏｆＰＬｉｅＳｔｅｍｉｃｄｌｎｇＡｌｏｒｔｉＨｅｅｏｅｅｕｉｏｍｎｔ
ＣＨＥＮＨｕ，ＳａＯＮＧ１ｔａｉｇｅｉ；ｅｒｔｐｅ；ａｈｎ；ｃｅｕｎｇｒｈＫｙｗｒｓｒｍｎｄａｐｅｏｅｒｄｔｃｕｋｓｄｌｇａｏｔｓｅｍ－－ａｈｉｌｉｍ
基于“ 的ＰＰ流媒体技术凭借其优异的可扩展性、据块调度算法是由发送端发起还是由接收端发起将其分网” ２
啊鞠数簟
薹ｉｎｆｉ，ｅｌ，ｎｏ
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【本文献信息】陈华，宋建新．异构环境下ＰＰ２直播流媒体调度算法研究［］电视技术，１，（）Ｊ．２２３３０６
异构环境下ＰＰ直播流媒体调度算法研究２
陈华，宋建新
（南京邮电大学通信与信息工程学院，江苏南京２００）１０３
ｅ）基于“ （ｅｈｂｓｄ、于蜂群算法（ｗｒｉ — ｎ、网” Ｍｓ—ａｅ）基Ｓａｎｍｇ
Ｃａｎａ２ＣｏＳｒａｎ＿ＰＩＥＬ等）ｈｉｓｗｏｌｔｅｍｉｇ］ＲＭ４ＪＪ被相继提出。该
，，
的，但是，在现实的网络环境中更容易出现的是上行带宽本文提出一种带宽感知的数据块调度算法，通过优
所基于“ ” 推的策略更具一般性。ｂｓ）ａｅ或者基于 “ ” （ｕ — ａｄ的调度策略（如受限的场景，以，ｄ拉式Ｐｌｂｓ）ｌｅ例
类型的协议在覆盖网络构建方面，采用随机选择邻居节点先选择高上行带宽的节点为目的节点，以便其尽可能地为