多媒体云计算平台关键技术：网络架构与流量控制

"多媒体云计算平台关键技术研究" 这篇博士学位论文主要探讨了多媒体云计算平台的关键技术，作者李铮在导师俞能海的指导下，针对多媒体业务在云计算环境中的应用挑战进行了深入研究。论文的核心内容包括以下几个方面： 1. 多媒体业务与云计算平台的现状分析：论文首先分析了当前云计算平台的发展趋势，以及多媒体业务的快速增长，特别是新型多媒体业务在互联网上的普及。作者指出，由于多媒体业务对计算能力和网络资源的需求较高，云计算平台提供了理想的承载环境。但现有的云计算平台在处理多媒体业务时存在不足，如基础设施不完善，对异构终端支持有限。 2. 多媒体云计算网络架构设计：为了解决上述问题，论文提出了一个专为多媒体业务设计的无中心网络架构。该架构包括节点和服务一体化管理模块，基于RPC协议的软件架构，以及利用代理服务器实现的多媒体内容感知缓存框架。这些设计旨在优化多媒体业务的处理效率和对异构终端的支持，实验结果验证了其有效性和合理性。 3. 并行化流量控制机制：针对多媒体云计算平台中的大规模数据流量管理，论文提出了一种基于HTB（Hierarchical Token Bucket）的并行化流量控制机制。由于传统HTB存在性能瓶颈，研究者通过引入无锁FIFO技术，设计了一种流水线式的并行化HTB算法，显著提高了处理能力，同时保持了系统稳定性，适合处理多媒体云的大数据流量需求。 4. 并行化深度包检测机制：为应对多媒体云计算平台中实时数据流可能带来的安全风险，论文研究了深度包检测（Deep Packet Inspection, DPI）技术，并提出了针对多媒体云的优化方案。通过分析正则表达式的长度限制和“重叠匹配表达式”的空间消耗问题，研究者开发了BSPM算法，并构建了一种并行化的DPI机制，包括计数预处理、普通DFA匹配和BSPM匹配模块，提升了检测速度和系统的整体稳定性。 这些研究为多媒体云计算平台的技术发展提供了重要的理论和技术支持，有助于提升云计算平台承载多媒体业务的能力和安全性。通过这样的优化，云计算平台能够更好地适应多媒体时代的需求，为用户提供更高效、稳定的服务。