[发明专利]一种云计算环境下QoE驱动的HAS直播频道调度方法

说明书

本发明公开了一种云计算环境下QoE驱动的HAS直播频道调度方法，包括提出了平均用户QoE的计算方法和模型，基于平均用户QoE的计算方法或模型，可以对HAS直播频道进行初始化部署和动态调度。在针对云端资源初始化分配的场景，在已知云端资源供给状态的情况下，研究以优化用户QoE为目标的HAS直播频道初始化部署方法，使得在满足每台虚拟流媒体服务器资源最大限制的条件下，最大化平均用户的QoE。针对云端资源动态整合的场景，研究以优化待上线频道的用户QoE为目标的HAS直播频道动态调度方法，使得在云端有限的资源供给条件下，依然能够保证频道最大化平均用户的QoE。

技术领域

本发明属于多媒体直播领域，具体涉及一种云计算环境下QoE驱动的HAS直播频道调度方法。

背景技术

随着互联网和多媒体技术的迅速发展，HTTP自适应流媒体(HAS)服务在异构网络与终端环境下已经成为了流媒体内容分发的主流趋势。伴随着云计算产业的市场规模化，云计算环境下大规模流媒体服务越来越受到用户青睐。如何在云计算平台上部署HAS服务并同时保证用户体验质量(QoE)具有重要的研究意义。

检索到的以下几篇与本发明相关的属于QoE驱动的HAS流媒体服务领域的专利，它们分别是：

1.中国专利201610846542.X，一种QoE驱动的多频道HAS码率自适应调度方法；

2.中国专利201611165090.5，一种移动流媒体用户体验质量QoE评估方法；

3.中国专利201610846697.3，一种QoE驱动的HTTP自适应流媒体直播服务器集群部署方法；

在上述专利1中公开了一种实现QoE驱动的多频道HAS码率自适应调度方法，通过视频内容类型、码率、卡顿三个因素，建立多频道HAS的QoE模型；服务端计算各个频道的消息参数值，包括该频道内的平均码率、平均码率级别、资源竞争的激烈程度，并将频道的消息参数值传递给各用户；根据接收到的频道的消息参数值和多频道HAS的QoE模型，制定QoE驱动的多频道HAS码率自适应算法，计算用户下一个视频切片请求的码率级别。

上述专利2中提供了一种移动流媒体用户体验质量QoE评估方法，首先设计移动流媒体QoE影响因素映射方法，即使用码率状态，码率切换幅度，码率切换次数映射为移动流媒体服务质量评价；考虑用户体验，加入设备抖动情况和用户观看位置的影响因素；然后设计移动流媒体QoE评价方法，即利用QoE影响因素的映射方法计算视频播放全程每个片段的QoE评分；再利用基于HAS(HTTP Adaptive Streaming)的系列位置效应量化方法反映用户心理效应，计算视频播放全程每个片段的影响权重系数；最后将每个片段的QoE评分与每个片段的权重系数作向量内积求得最终的用户QoE评分。

上述专利3中提供了一种QoE驱动的HTTP自适应流媒体直播服务器集群部署方法，旨在提供一种基于用户体验质量的流媒体直播服务器的调度部署方法，构建不同质量级别直播视频间实时转码的资源消耗代价矩阵和用户主观感受QoE量化模型，以直播频道为资源分配的基本单位，以虚拟机为直播服务的运行载体，根据直播频道输入的直播视频源的质量级别，合理地为每一个直播频道配置不同质量级别的输出视频，并在物理服务器资源有限的约束下，通过优化放置承载直播服务的虚拟机集群，达到提高直播服务平台整体QoE的目的；在观看直播视频时，实施本发明可有效地提高在异构、异变网络和异构终端环境下HTTP自适应流媒体直播服务给用户提供的体验质量。

上述相关发明专利都没有考虑到基于云计算环境下的流媒体自适应直播，不能在面向大规模、动态化的流媒体自适应直播场景中，考虑云计算环境下资源的全局优化，无法将云端资源的优化配置与服务质量评价方法紧密结合，因而有必要开发产生一种云计算环境下QoE驱动的HAS直播频道调度方法，来优化平均用户的QoE。

发明内容