基于云平臺的多媒體管理技術(shù)研究.pdf

1、隨著Internet高速發(fā)展，信息量呈現(xiàn)爆炸式增長，大量多媒體被應(yīng)用到我們的經(jīng)濟(jì)、社會、教育、通信、醫(yī)療、咨詢服務(wù)和日常生活中。但是，面對信息量的迅速增長，傳統(tǒng)的多媒體管理方式已不再適用于迅速增長的信息量，越來越多的企業(yè)和單位傾向于在云平臺上實(shí)現(xiàn)對于多媒體資源的管理，為多媒體信息的管理提供了更加可靠的解決方案，使得數(shù)據(jù)存儲安全、高效，降低了平臺的管理開銷，減少了初期投資，大大提升了企業(yè)平臺資源的利用率。
　　但是在現(xiàn)有的基于云的多

2、媒體管理平臺中存在著兩方面的不足之處:1，在多媒體資源庫中小文件是占有相當(dāng)大的規(guī)模的，而小文件的存儲與讀取歷來是平臺的詬病，海量小文件將會導(dǎo)致其文件傳輸效率較差，同時(shí)其硬盤讀寫效率也特別低。海量小文件將會導(dǎo)致云平臺花費(fèi)較多的資源用于其元數(shù)據(jù)的存儲，且其文件檢索讀取的流程也較為復(fù)雜;2，多媒體資源庫的視頻往往需要進(jìn)行轉(zhuǎn)碼以適應(yīng)不同的分辨率，但傳統(tǒng)方式的轉(zhuǎn)碼耗費(fèi)時(shí)間久，對結(jié)點(diǎn)配置要求高，結(jié)點(diǎn)負(fù)載壓力大，難以給用戶帶來較好的用戶體驗(yàn)。

3、　　基于以上需求，本文從兩個(gè)角度出發(fā)，對傳統(tǒng)的多媒體資源的管理進(jìn)行了優(yōu)化。一方面采用Word2Vec與知網(wǎng)結(jié)合的方式對多媒體小文件計(jì)算彼此之間的相似度，然后根據(jù)結(jié)果通過聚類算法對所有文件進(jìn)行分組，根據(jù)分組結(jié)果實(shí)現(xiàn)對于小文件的合并，提高小文件的合并效率;另一方面結(jié)合分布式計(jì)算的任務(wù)分配，對于資源庫中的多媒體視頻進(jìn)行分布式轉(zhuǎn)碼，提升轉(zhuǎn)碼的效率。
　　針對多媒體資源管理平臺所存在的問題，本文的主要研究成果如下：
　　1.Ceph小

4、文件定義與識別:在大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，得到并定義對于Ceph而言大小文件的分界線，在多媒體文件的上傳服務(wù)中進(jìn)行小文件的識別;
　　2.文件語義相似度聚類合并:本文結(jié)合多媒體小文件的特點(diǎn)，通過語義相似度計(jì)算、聚類、文件合并，將彼此關(guān)系密切的小文件合并為同一文件，建立小文件同合并文件的映射，提高多媒體管理平臺中小文件的讀取效率。
　　3.多媒體視頻的分布式轉(zhuǎn)碼:以Ceph作為多媒體視頻的底層存儲端，以Hadoop的MapR