[发明专利]用于内容分发网络的调度判决方法、设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开涉及用于内容分发网络的调度判决方法、设备及计算机可读存储介质。用于内容分发网络(CDN)的调度判决方法，包括：获取CDN中的媒体服务器与用户设备之间的当前传输链路的服务质量参数；基于获取的服务质量参数使用神经网络模型拟合视频质量度量(VQM)估计值；以及基于计算出的VQM估计值与预设阈值的比较，确定是否对CDN与用户设备之间的当前传输链路进行调度。

技术领域

本发明公开通常涉及内容分发技术领域，并且更具体而言，涉及用于内容分发网络(CDN)的调度判决方法、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

视频业务是建立在宽带互联网和移动互联网之上的向社会公众开放的一种新的视频业务，是集图像、数据等为一体的多媒体交互式服务的技术。

CDN是视频业务的承载网络，它构建在宽带或移动网上，为视频提供大规模流媒体服务。CDN通常被分级部署，(一个或多个)中心节点作为上级节点用来保存全量内容，(一个或多个)流媒体节点(即，媒体服务器)作为下级节点用来保存流媒体内容以直接为用户提供服务。

现有的CDN调度策略根据(1)CDN中的媒体服务器(以下简称“MS”)自身的性能指标(诸如，磁盘空间、故障率、下载速度等)和(2)终端和MS之间的网络传输的服务质量(诸如，丢包率、抖动、可用带宽、和/或时延等)进行监测，为用户分配提供服务的MS。但是，这种调度策略忽略了终端用户的实际体验质量情况。

网络传输的服务质量不同，视频经过不同传输路径后，最终接收的视频质量与源视频相比会产生失真现象。然而，终端用户的实际视频感知体验质量和网络状况并不完全对应。例如，传输链路的服务质量参数现实网络状况良好，但是用户仍然能够感知到视频中的模糊、块失真、不均匀/不自然的运动、噪音和错误块等。由于CDN的调度服务器不能获知用户的实际视频感知体验质量，这可能会导致在实际用户感知质量更差的链路上继续分配新用户，从而加速该MS下挂用户体验劣化，造成恶性循环。

在现有专利技术中已经提出一种解决方案，其通过设定流媒体节点健康度阈值，对流媒体节点自身的性能指标(诸如，磁盘空间、故障率、下载速度等)进行监测，若满足健康度阈值，则把用户请求调度到该流媒体节点，但是缺乏对流媒体节点和用户设备之间的网络状况和实际用户的体验的考虑。

在现有专利技术中已经提出另一种解决方案，其通过获取终端设备对应的多个流媒体节点的地址，向各流媒体节点发送探测包，并接收各流媒体节点响应的探测结果，终端用户调度到探测得到的网络连接质量佳的流媒体节点。但是，将流媒体节点和用户设备之间的网络状况作为直接调度依据，但终端用户的实际视频感知体验质量和网络状况并不完全对应，会导致实际用户感知质量更差的链路上会继续分配用户。

因此，现有技术中存在能够基于视频用户体验质量预测进行智能CDN调度的需求。

发明内容

本专利提出了基于视频用户体验质量预测进行智能CDN调度的技术方案。根据本发明，通过数据采集接口收集网络参数，并以深度学习为基础，对收集的网络参数和用户体验质量进行训练，建立终端用户的实际视频感知体验质量和网络状况之间的数学模型，提前智能预测实际用户体验质量，然后对用户体验质量存在问题的链路进行故障上报，从而通知CDN调度服务器，提前调整CDN调度策略，避免往有故障的媒体服务器(MS)和终端之间的链路对应的MS分配用户，把用户引导到周边健康的链路上，提前有效地保障交互式网络电视(IPTV)和通过互联网向用户提供各种应用服务(即，OTT)用户体验质量。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面提供了一种用于内容分发网络(CDN)的调度判决方法，包括：获取CDN中的媒体服务器与用户设备之间的当前传输链路的服务质量参数；基于获取的服务质量参数使用神经网络模型拟合视频质量度量(VQM)估计值；以及基于计算出的VQM估计值与预设阈值的比较，确定是否对CDN与用户设备之间的当前传输链路进行调度。