基于分布云的微格录播系统的可靠调度设计

2017-10-12 09:47张春辉
现代电子技术 2017年19期

张春辉

摘 要: 传统的微格录播系统受网络环境干扰,无法进行有效的可靠调度,为了解决这一问题,设计基于分布云的微格录播系统可靠调度模型,提出可靠调度方法。分布云对模型中教学任务和调度量的可靠性度量值进行了定义。教学任务的传输介质是独立载波和聚集载波,通过分析可靠性度量值,在MAC层上设计独立载波和聚集载波的可靠调度方法,使用M/G/1的排队理论对两种方法进行融合,使系统不同通道中的教学任务实现动态平衡调度。实验结果表明,所提设计方法的有效性强,对信道实时吞吐量的增益效果明显。

关键词: 分布云; 微格录播系统; 可靠调度; 多载波

中图分类号: TN921?34; TP393.09 文献标识码: A 文章编号: 1004?373X(2017)19?0169?04

Design for reliable scheduling of micro recording and broadcasting

system based on distributed cloud

ZHANG Chunhui

(Electrified Teaching Center, Taiyuan Normal University, Taiyuan 030031, China)

Abstract: The traditional micro recording and broadcasting system interfered on network environment can′t perform the effective reliable operation. In order to solve this problem, a reliable scheduling model of micro recording and broadcasting system based on distributed cloud is designed, and the reliable scheduling method is proposed. The distributed cloud is used to define the reliability measure values of teaching task and scheduling quantity in the model. Taking the independent carrier and aggregation carrier as the transmission mediums of teaching task and analyzing the reliability measure values, the reliable dispatching methods of independent carrier and aggregation carrier were designed on MAC layer. The M/G/1 queuing theory is adopted to fuse the two methods to make the teaching task in different channels realize the dynamic balance scheduling. The experimental results show that the proposed method has strong effectiveness, and obvious gain effect of the real?time channel throughput.

Keywords: distributed cloud; micro recording and broadcasting system; reliable scheduling; multi?carrier

0 引 言

信息技术的高度发展为教育事业带来了勃勃生机,信息技术已不再是辅助教学的工具,而逐渐成为教学资料制定和改革的中坚力量,影响着教育者的思维方式,远程教学机构逐渐壮大。微格录播系统是一种可提供教育资料,对远程课堂实施管理的系统,可将多媒体录播内容有计划地发布到教学网站上,学生可随时进行课程点播。可靠调度是保证微格录播系统提供优质教学的基础,它是基于无线资源管理提出的处理项目,具有规划任务分布率、自动选择互联网接入点的功能。

传统的微格录播系统存在录播融合度低、多媒体资料发布慢和课程可用性不强等缺点,造成这些缺点的主要原因是网络环境的存储机制不完善、资源调度可靠性不佳[1]。相关单位经研究后发现分布云能够有效解决这些问题,为此,设计基于分布云的微格录播系统可靠调度模型,提出模型的可靠调度方法。

1 分布云的微格录播系统可靠调度模型

基于分布云的微格录播系统整体框架如图1所示,由分布云控制中心、高清摄像机、多媒体处理中心、录播器、机械化数据处理系统和定位系统构成。高清摄像机录制多媒体教学资料,经多媒体处理中心降噪并提高分辨率后传送到录播器进行回放,通过分布云控制中心傳送到网站上,并在分布云数据库中进行备份与存储[2]。机械化数据处理系统和定位系统的作用是监控学生的接入方位,对学生的学习请求进行处理,提供可靠调度策略。

为了实现系统的可靠调度,对经过上述6个模块处理后输出的教学任务进行动态调度,利用分布云组建可靠调度模型。设同时进行多媒体资料录播的子机共有[n]台,产生的教学任务集合为[x,]集合[x]中的任务序列为[i],基于分布云的微格录播系统教学任务与调度量的算术函数关系式可表示为:

[Exi=Rmini,i=112(Rmini+Rmaxi), 1

[Eni=13(Rmini+Rmaxi)] (2)

式中:[Exi]和[Eni]分别代表教学任务和调度量的可靠性度量值;[Rmini]是分布云数据库中的调度量最小值;[Rmaxi]是调度量最大值。

式(1),式(2)所示的分布云可靠调度模型在训练后才能使用[3]。从教学任务集合中任意选择[N]个任务进行初次调度,组成集合[S,]在调度开始后的[t]时间内,[S]的可靠性度量值为:

[ESt=Exi×Eni×wj(t+1)] (3)

式中:[w]是权值,权值序列[j∈[i,Nt]]。通过调整[j]值,对式(3)进行循环迭代,直到教学任务集合中所有的任务均被训练成矢量,基于分布云的微格录播系统的可靠调度模型训练完毕。

2 分布云的微格录播系统的可靠调度设计

基于分布云的微格录播系统通过多载波传输教学任务,按照多载波的形成方式可将其分为独立载波和聚集载波两种[4],所提出的可靠调度方法研究了独立载波和聚集载波的不同点,依次给出两种多载波的可靠调度方法,使不同通道中的教学任务达到动态平衡调度。

2.1 多载波分析

图2描述了独立载波和聚集载波的通信聚合形式。独立载波以断续形式传输,学生在使用基于分布云的微格录播系统时需要使用[m]个射频接收器、经[m]次快速傅氏变换才能接收到完整的独立载波,互联网配置动态变化大[5]。聚集载波则呈现连续传输形式,一个射频接收器以及一次快速傅氏变换便可实现多载波接收,互联网配置相对简单。在可靠调度中需要寻找到独立载波和聚集载波中的连续宽频区域[6]。与独立载波相比,聚集载波的连续性强,可靠调度实现相对简单。

在基于分布云的微格录播系统的实际应用中,学生使用的上、下行带宽经常出现不对称状态,上、下行带宽中的多载波数量难以确定[7],为了方便可靠调度与录播资料管理,系统管理人员会给出多载波标准,约束上、下行带宽的差值,以此来降低可靠调度模型的复杂程度。

从学生接入端来讲,MAC(Media Access Control,媒体介入控制)层拥有自主控制和纠错功能,教学任务在MAC层多载波上的调度量可以被完整分配到一个传输块上,也可以拆分开分配到不同的传输块上。MAC层是实现系统教学任务可靠调度最方便的区域,所提可靠调度方法将充分利用MAC层的固有功能,增强多载波的自适应能力,实现可靠调度。

2.2 独立载波的可靠调度设计

在独立载波基于分布云的微格录播系统可靠调度中,由于各载波之间不存在任何干扰,并且分布云数据库提供了足够的载波存储空间,因此无需对MAC层既定的可靠调度规则进行更改。独立载波的[m]个带宽由相应的调度器产生,通信聚合后仍使用原来的调度器将教学任务分配到原载波上,其可靠调度原理如图3所示,在MAC层中,调度器将各自的教学任务统一输入到独立载波的特定传输块上,待调度开始后(此时需保证教学任务在分布云上的存储位置稳定不变[8]),通过衡量教学任务和调度量的可靠性为学生接入端分配多媒体录播内容。

教学任务和调度量的可靠性利用式(1)和式(2)获取,根据教学任务可靠性结果[Exi]重新对教学任务集合进行排序,设学生想取得第[i]个教学任务,任务在第[k]个调度器上的可靠调度优先级别用下式获取:

[Pi=r(xi,k)Eni] (4)

式中[r(xi,k)]代表第[k]个调度器上的调度速率。

一个可靠调度周期内的平均调度速率为:

[r(xi)=(1-1Tc)r(xi,k)+1TcEni] (5)

式中[Tc]代表可靠调度周期。

2.3 聚集载波的可靠调度设计

聚集载波拥有两个调度器,两个调度器交替使用,一级调度器负责对通信聚合前的聚集载波进行教学任务排序,排序结果传送到二级调度器进行通信聚合分配。在聚集载波的可靠调度中,不同载波中的教学任务排序结果都是相同的,单独的二级调度器便能够实现精准分配[9]。如图4所示,通信聚合后的聚集载波不会像独立载波那样被分配到原载波上,聚集载波的分配是自适应选择的,可能存在于任何原载波之上。

在聚集载波的可靠调度中,如果学生想取得第[i]个教学任务,任务在二级调度器上的可靠调度优先级别为:

[Pi=ra(xi,k)Eni,a] (6)

式中:[Eni,a]代表聚集载波总的可靠性度量值;[ra(xi,k)]代表二级调度器上的调度速率。对于聚集载波在一个可靠调度周期内的平均调度速率用一级调度器中所有载波调度速率的平均值表示,有:

[ra(xi)=1-1Tcra(xi,k)+1Tcra(x1,k)+ra(x2,k)+…+ra(xi,k)] (7)

式中:[ra(x1,k),ra(x2,k),…,][ra(xi,k)]表示一级调度器中各聚集载波的调度速率。

聚集载波可靠调度的教学任务之间是能够进行实时沟通的,在一定程度上打乱了分布云数据库中的任务排序结果,提高了MAC层多载波的自适应能力,使分布云数据库所能容纳的调度量得到了提升。

2.4 獨立载波与聚集载波相融合的可靠调度设计

通过对独立载波与聚集载波的分布式可靠调度设计,使用排队理论对基于分布云的微格录播系统在实际使用中最常遇到的载波——独立载波与聚集载波相融合形式进行可靠调度设计。分别提取式(4)和式(6)中计算出的可靠调度优先级别,将两个优先级别以M/G/1的排队理论形式输入到分布云可靠调度模型中。M/G/1是一种泊松分布[10],设泊松分布中的教育任务容纳率为[λ,]所有教学任务的载波调度速率都满足平均值为[τ]的指数分布。分布云数据库的最大通信时延为[1τ,]那么学生接收到所需多媒体录播资料的时间为:

[T=1τ(1-ρ)] (8)

式中:[ρ]是业务强度,可表示为[ρ=λτ]。一般来讲,基于分布云的微格录播系统的控制中心只有一个,因此,在[ρ≤1]的情况下,系统的可靠调度是非常稳定的。

设基于分布云的微格录播系统中共有[M]个载波,每个载波的平均业务强度为[ρM,]那么系统所用的平均调度时间可表示为:

[Ta=1Mτ1-ρM] (9)

当[Ta≥T]且[ρ≤1]时,即可实现基于分布云的微格录播系统的可靠调度。

从式(9)还能够看出,所提设计方法能够减少[M]倍的平均调度时间,微格录播系统的学生请求接入数量可提高[M]倍。

3 实验测试

在多载波环境下,测试本文设计方法、文献[2]的模糊算法和文献[6]的关联规则调度方法的性能。在教学任务通信中,载波平衡与不平衡情况的出现几率各占一半,多载波环境的实验划分有平衡负载和不平衡负载。

3.1 载波平衡负载测试

载波平衡负载是指微格录播系统中所有载波上的调度量都是相等或相似的。实验考察以圆形的信道容纳微格录播系统中的载波数,将圆形平均切分成10个载波的扇形,每个扇形中所容纳的实时吞吐量是实验所需的测试数据。

图5表示扇形区域任务满溢时的实时吞吐量曲线,图6表示扇形区域未满溢时的实时吞吐量曲线。信道的实时吞吐量与教学任务在信道中的满溢程度有关,表现出实时吞吐量曲线下降或上升。对比三种可靠调度方法,可非常清晰地看出本文设计方法的实时吞吐量在三种方法中最为优异,说明其对微格录播系统的增益度最佳,可实现有效的可靠调度。

3.2 载波不平衡负载测试

在微格录播系统中,如果不同载波的调度量存在明显差异,则表现为载波不平衡负载,此时圆形信道中10个扇形区域的教学任务均不满溢,实时吞吐量曲线如图7所示,所得实验测试结果与3.1节所述的结论相同,都能够证明本文设计方法的有效性强且增益效果明显。

4 结 论

在微格录播系统中,由于网络存储机制和资源调度问题造成的远程教学任务调度不合理为教师和学生带来了极大不便。为此,本文进行基于分布云的微格录播系统可靠调度设计,并在多载波环境下对设计方法进行测试,结果表明本文设计方法的有效性强,信道吞吐量的增益效果明显。

参考文献

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