随着互联网技术的发展,视频通信因具有使用简单、沟通方便、内容全面等优势而快速发展起来。目前,政府和企事业单位基本都建有传统视频会议系统。传统视频会议系统以硬件MCU(multipoint control unit,多点控制单元)为核心,在单一的网络环境中进行通信连接,存在维护、升级困难等问题(边学工等,2004)。随着虚拟化技术和分布式技术的发展,以及多种网络接入方式和智能终端的广泛应用,云视频会议技术逐渐发展起来(袁杰,2021)。
“十五”数字化地震观测网络项目建设以来,地震行业建立起基于IP的H.323标准的视频会议系统,该系统已运行于行业网,并覆盖各省级地震应急指挥中心和地震预报中心,形成了国家级、省级地震应急会商视频系统体系(刘在涛等,2010)。为进一步提升业务、管理工作时效,降低硬件设备升级运维成本,提高系统可靠性,适应地震业务发展需求,扩大视频使用范围(李敏等,2017),自2018年开始在中国地震台网中心试运行建设地震行业信息化项目——云视频系统,经过2019、2020年的建设,逐渐形成了软架构MCU视频体系。
使用云视频MCU架构的部署,对地震行业现有视频体系进行了优化提升,这主要体现在以下3个方面:①实现了多网融合。在地震行业网基础网络下,传统视频系统只能通过行业网进行连接,而云视频系统不仅可以通过行业网,还可通过互联网(有线、4G、5G)、卫星专网等任何网络形式实现视频会议的灵活接入,为业务的开展提供便利(孙伟钧,2020)。②部署方式灵活。云视频系统基于集群化的云计算平台架构,通过增加虚拟机的方式灵活扩容,解决了传统硬件终端升级扩展困难、维护成本较高、使用不灵活等问题(李粹容等,2015)。同时,集群化部署架构,形成中国地震台网中心和中国地震局第二监测中心异地多活备份机制,提高了云视频系统整体的可靠性。③云视频系统采用SVC柔性分层编码(包括H.264 SVC和H.265 SVC),可随网络带宽变化而动态调整,在复杂网络条件下可表现出更好的网络适应性,提供更好的视频会议交互体验(钱洋等,2020)。
1 云MCU架构技术研究云视频MCU架构常见的有全编全解云MCU架构、COP模式云MCU架构、SVC柔性编码云MCU架构等。
1.1 全编全解云MCU架构全编全解云MCU架构模式,是随着云计算的发展,传统视频硬件厂商在原有硬件MCU的基础上,为适用云平台分布式部署模式,通过软硬件分离,将MCU部署在通用服务器上。该方式采用高级视频编码AVC(advanced video coding)的单层编码方式(肖沐林,2010),MCU承担所有组会视频的码流收发和编解码工作,对MCU计算能力要求较高,需要高性能的计算环境提供支撑。
1.2 COP模式云MCU架构端口会议COP(conference on port)云MCU架构,是全编全解云MCU架构的简化版。传统硬件视频MCU只能处理单层编码,COP模式MCU可以将多个终端的图像进行处理、整合,然后形成1个多画面图像,再将图像分发给不同的终端(汤国军等,2007)。1个多画面图像可以较大程度上节省计算资源,但是对会议功能和会议质量有一定的影响,难以满足多种视频业务场景。
1.3 SVC柔性编码云MCU架构柔性编码SVC(scalable video coding)云MCU架构,不需要对终端码流进行重复的编解码,根据每个视频会议终端输出的需求和带宽条件,转发设备所能接受的速率和承载的视频分辨率。这种架构模式使MCU计算能力大幅提升,降低了硬件成本,具有较很强的网络适应能力(吴俊峰,2008)。MCU之间采用负载均衡多活备份的机制,1台MCU出现死机或资源不足时,参会终端会自动跳转至资源最优的MCU上,保障业务的连续性。
1.4 云MCU架构对比通过对3种云视频技术架构进行研究,分别从网络适应性和会议能力2个方面对这3种架构进行对比,对比结果见表 1。根据对比结果,选择SVC柔性编码云MCU架构作为地震行业视频体系搭建的基础。
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表 1 云视频架构性能对比 Table 1 Cloud video architecture performance comparison |
系统整体设计通过虚拟化部署信令服务器、管理服务器、MCU服务器、VOD录播服务器,并在后台统一对服务器进行运维管理。云资源池内MCU服务器之间网状互联,负载均衡,多活备份,可实现业务的智能调度和自动迁移(陈东丰,2021)。
2.1 云视频体系整体架构设计地震行业云视频体系采用SVC柔性编码云MCU架构(图 1)。该设计利用虚拟化技术,构建地震行业基于云平台SaaS层的视频服务,可支持多种终端、网络类型的接入,服务器通过分布式部署,为地震行业用户提供云视频服务。
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图 1 云视频体系架构图 Fig.1 Cloud video architecture diagram |
云视频SVC柔性编码MCU架构,在MCU之间采用负载均衡多活备份的机制(图 2)。1台MCU出现死机,此服务器上的参会终端会自动跳转资源最优的MCU上,以保障视频会议有效进行。MCU服务器集中管理,统一进行资源调度,可保障系统的稳定性和可靠性。
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图 2 云视频系统负载均衡机制 Fig.2 Cloud video system load balance mechanism |
在MCU服务器负载均衡调度算法方面,采用加权最小连接算法WLC(weighted least connection)(梁彪等,2010)。在此算法的基础上,设置MCU服务器CPU占有率阈值策略。当达到服务器阈值时,再呼叫新的终端,会自动调用其他服务器,避免因CPU占用率过高而导致会议中断,提高了会议运行的可靠性。在异构MCU环境下,每台MCU的处理能力与虚拟机的资源配置有关。MCU自身负载权值yi的计算公式为
yi=m(a+b)n(i=1,2⋯N) | (1) |
其中,CPU使用率为a;内存使用率为b;支持呼叫总数为n;当前呼叫总数为m。
2.3 云视频系统部署模式云视频系统采用分布式模式部署,在中国地震台网中心和中国地震局第二监测中心云平台上分别部署1台信令服务器,1台VOD录播服务器,1台管理服务器,4台MCU服务器,共14台服务器。表 2为各服务器主要技术参数和作用。视频的编解码能力和并发数量,可以根据部署虚机的资源大小和个数进行调整。
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表 2 服务器技术参数 Table 2 Technical parameters of the server |
对MCU服务器负载均衡进行测试。表 3为32路视频终端入会时6台MCU服务器的当前呼叫数、CPU使用率和内存使用率。其中,将第3台服务器禁用,该服务器上的4台视频终端视频画面不中断,画面经过短暂冻结后恢复,恢复时间小于10 s,对整个视频会议不产生影响。系统根据最小连接算法将MCU3上4台设备分别分配到MCU4和MCU2上,分配后的资源使用率如表 4所示。2次测试的MCU服务器负载权重如表 5所示。
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表 3 全部在线服务器资源使用率 Table 3 All online server resource utilization |
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表 4 禁用1台服务器资源使用率 Table 4 Disable one Server resource utilization |
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表 5 服务器负载权重对比 Table 5 Comparison of server load weights |
地震行业召开地震应急会商视频会和一些日常项目研讨会时,各省(市、自治区)地震局和地震中心台可通过视频设备呼入云会议室,但地震台站很少有视频会议硬件终端(张维佳等,2013)。通过云视频平台的部署,可使没有硬件视频终端的台站通过安装云视频软终端以加密互联网的形式入会。中国地震台网中心到各省(市、自治区)地震局的网络带宽不同,有100 M、50 M、30 M、10 M等,而各省(市、自治区)地震局到地震中心台的网络带宽只有2 M。因此,云视频系统在其他业务正常运行的情况下,根据每个视频会议终端的输出需求和带宽条件,转发设备所能接受的速率和承载的视频分辨率。图 3为地震应急会商时,各级单位的视频会议模式。图 4为应急会商视频会议画面。
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图 3 视频会议模式 Fig.3 Video conference mode |
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图 4 视频会议场景 Fig.4 Video conference scene |
基于云MCU架构技术,通过对云视频MCU架构技术进行对比,选取SVC柔性分层编码技术,并构建了系统实施体系;设计异地多活部署方式,通过集群化MCU资源池形式对MCU服务器资源统一进行调度管理;优化云视频平台功能,无需人工干预即可实现系统智能调度设计,通过加权最小调度算法和CPU阈值设置策略提高系统的稳定性和可靠性;云视频系统的应用解决了地震行业现有传统硬件视频系统存在的成本较高、管理维护困难、系统可靠性差等问题;既实现了传统硬件视频终端和软终端的灵活接入,也支持移动终端、卫星、监控系统等多种接入方式。基于云平台SaaS层服务,可以为全国地震震情会商、日常工作研讨等多种会议模式提供服务。云视频系统已实现与地震行业现有视频系统对接。但对于不同视频终端品牌、型号、版本,对接效果也存在一定差异,需要不断完善优化。
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