[发明专利]一种自动伸缩的在线视频服务质量保障方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及云计算平台与多媒体服务的交叉领域，尤其涉及一种自动伸缩的在线视频服务质量保障方法及系统。

背景技术

多媒体视频内容服务已经历多年的发展，随着用户对多媒体服务需求的增长，针对视频内容的服务质量问题（Qos）也越来越突出。而且，用户的负载往往会剧烈变化，例如黄金时段或者热播剧集会使负载比平时增加一个数量级。如何在用户负载变化的情况下保障用户的服务体验，应对不同时间不同峰值的访问量都是一个多媒体视频服务需要考虑的问题。现在已经有一些方法来解决多媒体服务的Qos问题。其中大多数算法会根据不同的服务场景来制定策略保障Qos，如根据用户行为习惯，请求视频内容、质量等情况给予每个请求不同的Qos保障等级。通过调整各请求的Qos等级来保障系统整体服务的稳定。

目前大多数Qos保障主要以牺牲某些方面的质量来换取系统整体Qos的稳定。如对某些请求提供低码率的视频服务，对某些请求延迟服务甚至拒绝服务等。其中的原因在于，大多数系统处于静态系统的环境中，系统总服务器数量固定，因而在整体最大负载恒定的情况下，面对激增的请求只能采取折衷的方法。

随着云计算与虚拟化技术的发展，服务系统结构已经从静态转变为动态。在类似Amazon EC2的弹性云计算环境中，应用的总计算资源可以按需变化。这样就可以在保证服务方式不变的前提下，通过增加服务结点数量的方法应对请求增长的情况。由于不再受静态环境的总资源量固定的限制，在弹性云计算系统环境下，多媒体服务的Qos保障的系统架构可以进行重新设计，使其能够按需分配计算资源，从而在保证所有多媒体服务的质量的同时，无需降低部分服务请求的服务质量。

但新的环境和新的系统架构会带来新的问题：如何确定系统增加节点的时机，系统如何设计增减服务器的资源管理算法，使得系统在经历过高峰回到正常后能缩减多余的服务器以节省资源；缩减服务器后如何保证原有多媒体服务的服务质量；如何利用多媒体服务的特点优化系统性能；如何在保障服务质量的前提下降低总的服务运营成本；这些都是现有技术没有解决的问题。

发明内容

为解决上述现有技术中的问题，本发明提供了一种自动伸缩的在线视频服务质量保障方法及系统，通过估计系统各服务节点负载的方式衡量整体系统的运行状态，并根据状态决定系统结构是否做调整，同时利用反馈机制根据实际请求状况不断地调整系统环境，以更好地应对未来的请求。

本发明的自动伸缩的在线视频服务质量保障方法包括：

步骤1，主节点计算在线视频服务对系统带来的负载压力；

步骤2，所述主节点遍历准备队列并判断所述准备队列中的从节点能否进行服务，如果所述在线视频服务超过所述准备队列任一从节点的负载上限，则执行步骤3，否则随机选择所述准备队列中的从节点进行服务；

步骤3，所述主节点遍历运行队列并判断所述运行队列中的从节点能否进行服务，如果所述在线视频服务超过所述运行队列任一从节点的负载上限，则执行步骤4，否则随机选择所述运行队列中的从节点进行服务；

步骤4，所述主节点遍历缩容队列并判断所述缩容队列中的从节点能否进行服务，如果所述在线视频服务超过所述缩容队列任一从节点的负载上限，则执行步骤5，否则随机选择所述缩容队列中的从节点进行服务；

步骤5，判断所述缩容队列中是否存在大于等于所述在线视频服务一半任务量的从节点，如果存在，则随机选择所述从节点中的一个从节点进行服务，然后执行步骤6；如果不存在，拒绝该所述在线视频服务且若此时处于扩容阶段，则立即进行扩容，否则直接扩容1个节点；

步骤6，系统每隔指定时间进行一次统计，计算当前的系统负载率，计算公式为：SystemLoad=1NΣs∈SlaveBurdens/threshold,]]>SystemLoad为系统的总负载，Burden_s为从节点当前的负载量，threshold为从节点正常服务的负载上限，N为当前的节点数目，