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基于响应延时预测的流媒体集群服务器 负载调度策略 王芳 郑州大学升达经贸管理学院资讯系，河南 郑州 451191 摘要：随着流媒体应用的指数级增长，提高流媒体服务器的性能越发重要。本文提出了一种流媒体集群服务器的负载调度策略。综合运用多级模糊系统和人工神经网络技术，对用户请求响应延时进行模糊预测，并考虑节点服务器的流媒体节目前缀缓存和补丁预取技术， 提出了基于响应延时阈值和请求流媒体节目在节点服务器的缓存情况的负载调度算法，并对该算法进行仿真验证。 关键词：流媒体 集群服务器 响应延时预测 多级模糊系统 神经网络 前缀缓存 补丁预取 负载调度 Load Schedule Algorithm of Streaming Media Server Cluster based on Response Times Estimation Wang fang Department of Information and Message, Shengda College of Economics Trade Management, Zhengzhou University, Zhengzhou Hanan 451191 Abstract: As the application of streaming media increases exponentially, it is more and more important to improve the performance of streaming server. The paper raises a load schedule strategy of streaming media server cluster, which comprehensively applies the multi-stage fuzzy system and the technique of artificial neural network to carry on fuzzy prediction for the user request of response delay, as considering prefix caching and patch prefetching technology of the streaming media programs of the node server, raises the load schedule algorithm based on the threshold value of response delay and the caching situation of requesting streaming program at the node server, and takes the simulated test to it. Key Words : Streaming Media; Cluster Server; Response Times Estimation; Multi-stage Fuzzy; Neural Networks; Prefix Caching; Patch Prefetching; Load Schedule 1 引言 随着Internet的快速发展，信息流量正在呈指数级增长，各种流媒体应用如视频点播、视频直播、远程教育、网络视频游戏、视频会议等，已经相当普及。流媒体的大量应用，使得骨干网络传输能力和服务器端服务能力这两大瓶颈问题更加突出。目前，解决的方法主要有：（1）把服务器端设计成流媒体集群服务器；（2）在客户端设置代理缓存；（3）采用p2p结构设计。本文主要讨论第一种方法。 在集群服务器中，负载调度策略是提高流媒体服务器集群性能的关键因素。所以对流媒体服务器集群的负载调度策略的研究将极大的提高流媒体服务器集群性能。目前，服务器集群的负载调度目标主要基于各节点服务器的负载均衡和最小响应延时两类。对于后者，响应延时的估计和预测成为调度的前提，但由于集群服务器的异构性及负载指标和文件类型的多样性，不易用具体的数学模型或表达式来计算响应延时的预测值。所以本文采用模糊控制和神经网络技术来获得响应时间的预测值；同时由于流媒体数据传输具有长时间持续、大传输码率和对I/O要求高等特点，所以考虑在节点服务器采用前缀缓存结合补丁预取批处理调度策略。提出RTE-PC算法（Response Times Estimation-Prefix Caching）。 2 用户请求的响应延时预测 2.1 负载指标及其模糊集划分 衡量节点服务器的性能指标，包括静态指标(如：CPU 频率，内存容量，系统I/O 速率，网络带宽等)和动态指标(如