海量視頻實時云轉(zhuǎn)碼系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、在視頻應(yīng)用普及的今天，電信網(wǎng)，電視網(wǎng)，互聯(lián)網(wǎng)的整合催生的視頻格式轉(zhuǎn)換需求，以及視頻應(yīng)用本身存在的多格式，多平臺，多編碼標準，高清化，海量化的趨勢越來越明顯，使得現(xiàn)有的視頻處理能力捉襟見肘。層出不窮的云計算技術(shù)的出現(xiàn)使得海量視頻的處理不再困難，很多基于云的轉(zhuǎn)碼系統(tǒng)不斷問世，但其中痼疾難除的問題在于視頻任務(wù)的調(diào)度的效果并不能達到用戶期待的效果，用戶往往無法在可以容忍的時間內(nèi)拿到轉(zhuǎn)碼完成的處理結(jié)果，實時轉(zhuǎn)碼方案呼之欲出。
　　本文對業(yè)界

2、出現(xiàn)的優(yōu)秀的云解決方案openstack和hadoop進行了深入的介紹，結(jié)合它們本身平臺和云轉(zhuǎn)碼業(yè)務(wù)的特點進行有針對性的介紹，在介紹云的成熟的分層結(jié)構(gòu)之后，使用openstack構(gòu)建系統(tǒng)的基礎(chǔ)資源即IaaS層，處理計算和存儲業(yè)務(wù)，使用hadoop完成應(yīng)用平臺層的設(shè)計，處理分布式轉(zhuǎn)碼業(yè)務(wù)，并使用成熟的消息隊列RabbitMQ搭建進程間通信的共享消息平臺。
　　本文對于系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)的介紹是基于系統(tǒng)的邏輯層次:控制層，業(yè)務(wù)邏輯層，資

3、源層，以及四個部分:用戶管理，鏡像管理，集群監(jiān)控，任務(wù)管理，還有獨立的功能模塊:計算處理模塊，視頻處理模塊，消息模塊。
　　本文提出的使用openstack云工具搭建的可伸縮的云基礎(chǔ)設(shè)施管理平臺，使用hadoop構(gòu)架的實時云轉(zhuǎn)碼系統(tǒng)，hadoop配置實時調(diào)度策略，使用RabbitMQ消息隊列進行通信，能夠承接多用戶和海量視頻的實時視頻云轉(zhuǎn)碼系統(tǒng)，使用openstack的計算組件nova對資源池進行虛擬機節(jié)點的動態(tài)創(chuàng)建和銷毀，保證系