QoE驱动的DASH动态负载均衡关键技术研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第11-13页 |
| 1.2.1 QoE评价模型研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 服务器集群负载均衡技术研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 主要研究目标和研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 相关知识概述 | 第15-22页 |
| 2.1 负载均衡技术 | 第15-19页 |
| 2.1.1 负载策略分类 | 第15-16页 |
| 2.1.2 动态负载均衡技术 | 第16-19页 |
| 2.2 DASH业务的QoE评价模型 | 第19-21页 |
| 2.2.1 用户QoE影响因素 | 第19页 |
| 2.2.2 用户QoE评价模型 | 第19-20页 |
| 2.2.3 QoE模型建模方案 | 第20-21页 |
| 2.3 小结 | 第21-22页 |
| 第三章 面向DASH客户端的QoE驱动评价模型 | 第22-31页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 QoE模型关键影响因素 | 第22-23页 |
| 3.3 影响因素分析 | 第23-26页 |
| 3.4 权重计算 | 第26-30页 |
| 3.5 小结 | 第30-31页 |
| 第四章 QoE驱动的DASH动态负载均衡优化策略 | 第31-48页 |
| 4.1 引言 | 第31页 |
| 4.2 负载均衡优化策略 | 第31-33页 |
| 4.3 负载性能信息收集模块 | 第33-37页 |
| 4.3.1 负载性能参数指标选取 | 第33-34页 |
| 4.3.2 负载性能参数指标收集 | 第34-35页 |
| 4.3.3 负载权值计算 | 第35-37页 |
| 4.4 负载信息处理模块 | 第37-42页 |
| 4.4.1 配置预加载处理模块 | 第39-41页 |
| 4.4.2 阈值控制模块 | 第41-42页 |
| 4.5 优化调度策略实现模块 | 第42-47页 |
| 4.5.1 优化策略算法流程描述 | 第43-44页 |
| 4.5.2 具体技术细节描述 | 第44-47页 |
| 4.6 小结 | 第47-48页 |
| 第五章 实验设计与性能评估 | 第48-56页 |
| 5.1 实验部署方案 | 第48-49页 |
| 5.2 性能测试概述 | 第49-50页 |
| 5.3 性能测试分析评估 | 第50-55页 |
| 5.3.1 服务器端集群负载性能评估 | 第50-53页 |
| 5.3.2 客户端用户QoE评估分析 | 第53-55页 |
| 5.4 小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-57页 |
| 6.1 全文总结 | 第56页 |
| 6.2 研究展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读专业硕士学位期间参与的科研项目情况 | 第62页 |
