【摘 要】
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随着互联网应用的快速发展与普及,网络数据流量呈现指数级增长,与此同时,多媒体内容分发服务已取代端到端通信成为互联网的主要业务。传统基于TCP/IP架构的互联网简单的扩容无法从根本上解决互联网面临的高负载问题,提高内容分发效率才是缓解互联网负载压力的关键。内容中心网络(Content Centric Networking,CCN)是面向内容的网络架构与协议,可以实现高效的海量多媒体内容分发。CCN以
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“以内容为中心的移动自组织网络缓存技术研究”(项目编号:61502046); 北京市重点实验室主任基金项目“信息中心无线网络内容分发技术研究与验证”;
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随着互联网应用的快速发展与普及,网络数据流量呈现指数级增长,与此同时,多媒体内容分发服务已取代端到端通信成为互联网的主要业务。传统基于TCP/IP架构的互联网简单的扩容无法从根本上解决互联网面临的高负载问题,提高内容分发效率才是缓解互联网负载压力的关键。内容中心网络(Content Centric Networking,CCN)是面向内容的网络架构与协议,可以实现高效的海量多媒体内容分发。CCN以内容名字代替IP地址,利用基于命名的缓存和路由等关键技术解决了传统IP网络面对多媒体内容分发面临的重复传输和内容获取时延高的问题。CCN通过将缓存设备内置在每个路由节点中,形成了透明、泛在、细粒度的CCN缓存。CCN缓存实现了将数据的请求和响应在时间和空间上分离,当不同用户对相同内容发起请求时,缓存了该内容的路由节点可以快速响应,实现了缓存内容的异步复用。由此可见,CCN缓存技术是减小CCN网络负载与内容获取时延、提升内容分发效率的核心技术之一。论文选题来源于国家自然科学基金项目“以内容为中心的移动自组织网络缓存技术研究”(项目编号:61502046),北京市重点实验室主任基金项目“信息中心无线网络内容分发技术研究与验证”。论文开展了 CCN架构下的缓存性能与缓存放置算法研究。CCN缓存研究主要难题为:缓存性能研究缺少缓存状态与网络性能分析方法;缓存算法的多维度性能评价指标缺少设计依据;缓存技术研究需要考虑动态网络环境与特定网络应用。本论文围绕以上难题开展研究,提出了内容请求聚合下的CCN缓存状态分析建模方法,探索了任意网络拓扑下的CCN缓存算法的多维度性能评价指标设计方法及其缓存放置算法,构造了动态网络环境下的CCN缓存优化问题模型并提出了相应的动态缓存放置算法。论文的主要研究工作与创新如下:(1)针对CCN架构中内容请求聚合机制对节点缓存状态的影响,提出了一种面向内容请求聚合的CCN缓存状态分析模型,实现CCN缓存的理论性能分析。利用马尔可夫稳态分析理论将内容请求到达路由节点后的处理过程抽象为随机过程,提出了一种单节点缓存的请求缓存命中、请求聚合和请求转发三种状态的转移概率模型;在此基础上,通过近似内容请求的最短逗留时间求出平均转移概率,将随机过程转化为三态马尔可夫链。利用马尔可夫链的极限分布得到了三种状态的稳态概率,并分析请求到达强度、内容流行度分布、缓存空间大小对缓存命中、请求聚合和请求转发概率的影响。理论分析表明请求聚合机制会同时减小请求转发概率和请求缓存命中概率。通过数值仿真验证了所提模型获得的缓存命中、请求转发和请求聚合概率与实际系统性能更加接近;请求聚合机制对于抑制次流行内容的冗余传输效果最好;请求聚合机制在请求到达强度高或请求聚合窗口大的场景中性能增益明显。(2)针对任意网络拓扑中CCN缓存算法多维度性能评价指标缺乏设计依据的问题,提出了一种借鉴小世界网络特征的缓存算法性能评价指标以及该指标下的缓存放置算法,用以优化单位内容存储空间开销所带来的内容获取跳数增益,以更好的指导CCN网络应用部署。首先,提出了一种基于小世界网络的CCN网络性能分析模型,将CCN网络中缓存内容获取过程等效为小世界网络建模中的长程边连接过程。在此基础上,通过分析小世界网络特性构造了单位内容存储空间开销与内容获取平均跳数增益折中的多维度性能评价指标。针对该指标最优化问题,提出了一种基于粒子群理论的缓存放置算法。通过仿真验证了所提性能分析模型的有效性,以及所提缓存放置算法的性能优势。仿真结果表明,在任意网络拓扑中较小的缓存命中率可以大幅降低内容中心网络内容获取平均跳数并保持较高的聚集系数,表明CCN网络的内容分发过程具备小世界网络特征;所提缓存放置算法在缓存空间受限时能够获得更高的缓存性能增益。(3)针对动态网络环境中的用户对内容请求动态变化的特点,提出了一种最小化网络负载与内容获取时延联合开销的动态缓存放置算法,实现了动态网络环境下高效的内容分发。在内容请求强度与内容流行度动态变化的场景中,建立了网络负载与内容获取时延联合优化问题模型。由于所提最优化问题属于NP-完全问题无法采用传统优化理论求解,本文通过强化学习方法获得该优化问题的次优解,相应的提出了一种最小化网络负载与内容获取时延联合开销的缓存放置算法,并分析了所提算法的计算复杂度。通过数值仿真对所提算法的收敛性与有效性进行了验证。仿真结果表明,在不同内容请求强度、内容流行度以及传输速率场景下,所提算法性能均优于对比算法;所提算法支持对网络负载与内容获取时延权重的调节,可以匹配CCN部署时个性化的网络优化目标。
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