1、近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善和網(wǎng)絡(luò)帶寬的不斷增加，網(wǎng)絡(luò)視頻服務(wù)逐漸成為互聯(lián)網(wǎng)主要的服務(wù)之一，吸引了大量互聯(lián)網(wǎng)用戶。然而，由于網(wǎng)絡(luò)視頻占用網(wǎng)絡(luò)帶寬大，實時性要求高，具有嚴格的順序性，使得網(wǎng)絡(luò)視頻服務(wù)表現(xiàn)出擴展能力差、共享性弱、協(xié)同能力缺乏、資源利用率低以及視頻服務(wù)質(zhì)量不穩(wěn)定等特點。為了解決上述問題，視頻網(wǎng)格應(yīng)運而生，但是，視頻網(wǎng)格中各種服務(wù)器資源的性能差別很大，因此，如何高效地調(diào)度視頻網(wǎng)格中的各種服務(wù)器資源和影片資源，達到優(yōu)化資源

2、的目標，從而保證視頻服務(wù)的質(zhì)量，成為視頻網(wǎng)格研究領(lǐng)域一個亟需解決的問題。
　　本文在分析和研究視頻網(wǎng)格技術(shù)、優(yōu)化決策理論、集群系統(tǒng)中各類調(diào)度理論以及其在視頻網(wǎng)格應(yīng)用中影響的基礎(chǔ)上，設(shè)計并實現(xiàn)了一種分階段、綜合用戶請求自身情況、適應(yīng)負載信息動態(tài)變化的二級調(diào)度算法。實驗表明該算法能適應(yīng)視頻網(wǎng)格服務(wù)器集群結(jié)構(gòu)，并可以達到本地化處理用戶請求、平衡區(qū)域服務(wù)器節(jié)點內(nèi)的加盟服務(wù)器和整個系統(tǒng)負載的目的。此外，該調(diào)度算法考慮了服務(wù)請求者自身的特點和

3、服務(wù)器負載信息，充分利用這些信息作為決策依據(jù)，保持服務(wù)器間的負載均衡，加強了服務(wù)器間的協(xié)作，提高了資源利用率，從而保證了視頻服務(wù)的質(zhì)量。主要研究內(nèi)容包括：⑴在分析視頻服務(wù)需求的基礎(chǔ)上，研究了視頻網(wǎng)格相關(guān)技術(shù)，并構(gòu)建了混合結(jié)構(gòu)視頻網(wǎng)格服務(wù)器集群結(jié)構(gòu)。⑵通過研究服務(wù)器集群系統(tǒng)中的各種調(diào)度理論和其在視頻網(wǎng)格中的應(yīng)用，設(shè)計了一種以用戶請求為主線的二級調(diào)度算法，并給出了調(diào)度算法的具體實現(xiàn)。⑶依據(jù)調(diào)度算法建立相應(yīng)的調(diào)度模型，基于XPress-MP平