【摘 要】
：
随着网络数据传输量的快速增长,内容分发网络（CDNs）每天从遍布全球的数千台服务器上缓存并转发了上千亿的用户请求。由CDN提供服务的流量可以被划分为成千上万个域名请求,每种域名请求都包含着不同的用户请求模式,流行度分布以及性能要求等。CDN的目标是将内容以及应用数据以高可用性,高稳定性,以及高性能标准存储并转发给全球的客户。一个关键的问题在于如何减少终端用户从发起请求到收到响应的时间,因为优化CD
论文部分内容阅读
随着网络数据传输量的快速增长,内容分发网络（CDNs）每天从遍布全球的数千台服务器上缓存并转发了上千亿的用户请求。由CDN提供服务的流量可以被划分为成千上万个域名请求,每种域名请求都包含着不同的用户请求模式,流行度分布以及性能要求等。CDN的目标是将内容以及应用数据以高可用性,高稳定性,以及高性能标准存储并转发给全球的客户。一个关键的问题在于如何减少终端用户从发起请求到收到响应的时间,因为优化CDN响应时间可以显著提升构建于CDN基础上的一系列应用的用户体验（QoE）。本文将对上述场景下的CDN域名流量分配问题进行研究,目标是通过设计合理的流量分发策略,使得CDN的终端用户响应时间最小化。具体工作有以下几点:●构建了考虑流量命中率,时延等现实因素的域名流量分配模型,该模型目标是以响应时延最小化的方式将域名流量分配到各CDN服务器。●提出了一个在真实生产数据中各域名流量按照任意比例混合后,可以精确计算在指定缓存空间下缓存命中率的算法。●提出了一个用于CDN服务器的综合考虑了流量负载均衡,服务器缓存命中率,以及时延因素的域名流量分配算法。●通过华为CDN的数据跟踪实验,发现与未考虑时延的最好的传统算法相比,本工作的域名流量分配策略能够降低10%的用户响应时延。通过后续一系列的测试,我们探究了缓存节点数量,域名优先级,调度粒度等因素对算法结果的影响,结果表明本工作的算法在各种环境设定下均能保持良好的效果。
其他文献
大坝安全监测是大坝全生命周期中不可或缺的部分,其体系十分复杂,具有监测内容多、监测部位分布广、监测数据量大、管理事务多等特点。传统的大坝安全监测系统存在可视化效果差、数据分析处理能力低等弊端,远不能满足现代大坝安全监测与管理的需求。BIM技术具备三维可视化、精细化管理和全生命周期等优势,但是BIM技术在水库大坝运维管理阶段的应用还很少。鉴于此,本文将大坝安全监测与BIM技术相结合,研究大坝安全监测
武汉河段位于长江中游,三峡水库运行后,坝下游径流过程发生变化,水库拦沙引起长江中下游河道冲刷和水沙特性改变。武汉河段含沙量及输沙量大幅减少,床沙粗化;高洪水流量出现频率降低,滩地上过流时间大大减小促进了洲滩上植被地生长,以及近年来实施了大量的整治工程,都导致了武汉河段糙率的改变。河流阻力可以通过糙率这一综合系数进行反映,它亦是影响河道行洪的关键因素。糙率变化也会影响水流运动,研究武汉河段糙率变化对
随着机器人的使用不断向人们生活中渗透,对于机器人在复杂动态环境中导航能力的要求也不断提高。传统机器人导航算法越来越难满足这些场景的需求。由于近年来强化学习在序列决策问题上取得的惊人成果,一些学者开始使用强化学习来解决导航问题。但在不同的导航场景中,强化学习导航任务的状态空间、奖励函数、训练流程的设计还存在很多科学问题。本文根据移动机器人在真实世界的应用选择了多机器人场景和社交行人场景进行研究。在多
近年来,为改善城市早晚高峰聚集性通勤出行带来的交通问题,各大城市大力发展和完善公共交通,通过提升公共交通网络覆盖率和优化接驳点布局,极大方便了城市居民通勤出行。目前,大部分通勤者在借助手机应用软件制定通勤出行方案和执行方案时,这期间交通系统的供需状态时刻处于变化中,对于通勤者而言,难以掌握这一系列高度变化的不确定信息,因而在遇到途中拥堵时原有的通勤路径方案已无法满足当前状态下通勤者对在线路径选择的
随着人工智能技术的发展,机器的自主能力不断地提高,智能机器在各行各业的应用和发展日益深入。在此进程中,不可避免地会遇到智能机器无法应对实际任务的复杂性和不可预测性的情况,许多系统在未来仍将需要人类在监督、目标设定、应急响应等方面与机器进行持续、密切的交互,研究此种场景下如何混合人类决策和机器决策以达到更好的决策效果也因此尤为重要和有意义。在人机混合决策中,人类决策是否有效,即人的决策是否促进任务的
声音事件检测（Sound Event Detection,SED）是指在音频中检测出特定事件,并定位事件发生起止时间的技术,其在视频检索、人机交互等领域有广泛的应用场景。近年来,深度学习方法因其优越性能,已经成为主流的声音事件检测方法。在深度学习方法中,数据标签显得十分重要。然而,由于某些事件的起止时间难以确定,并且不同的事件可能同时发生,通过人工标注强标记数据代价昂贵。与强标记数据相比,只含有类
自旋电子学可以有效操控材料中的电子自旋自由度。目前自旋电子器件研究中的主要问题有:自旋的注入、长程输运、探测和操控。二维磁性材料可以在原子尺度上保持长程磁序且易受外场调控,是高存储密度、低能耗、多功能化纳米自旋电子器件的候选材料之一。本论文中,我们基于密度泛函理论,设计并表征了三类二维三元或四元磁性化合物,揭示过渡金属d轨道能级位置和材料电子结构之间的对应关系,得到具有室温磁性的新型二维双极反铁磁
联邦学习是目前使用得最为广泛的保护机器学习隐私的技术框架,能够在原始数据不离开本地的条件下训练深度学习模型以提供预测服务。但是,应用中的机器学习往往需要开放训练得到的模型以供下游应用使用,而训练模型必然包含训练样本的相关信息,因此标准的联邦学习框架仍然会泄露训练数据的隐私。为了更直观地解释这一问题,本文首先对联邦学习中的隐私攻击进行了全面的分类,然后利用基于梯度的成员推断攻击分析并量化了联邦学习中
历史文化名村有着丰富的自然与人文景观资源,保护利用好这些资源,不仅可以传承优秀的中国民族文化,同时也能促进资源的活化、带动旅游发展、实现乡村振兴与可持续发展。重庆历史文化名村众多,本文以重庆渝东南片区土家少数民族历史文化名村为研究对象,通过对18个土家族历史文化名村的自然景观资源、人文景观资源、社会景观资源的调研分析,构建景观资源评价体系;利用层次分析法对重庆土家族历史文化名村进行资源评价,根据评
中医药是中华民族优秀传统文化的重要组成部分,更是中国人民长期使用并行之有效的医疗手段。近年来,“中医偶尔治本,西医总能治标”这一观点在社会各界流行,中医药遭遇极大的信任危机。发生于上世纪六七十年代的中草药群众运动,涉及到如何对待中医药、如何发挥中医药在农村医疗卫生体系建设中的作用等问题。本文围绕运动的核心内容展开,在前人研究的基础上,发掘新史料并开拓新视角,运用文献分析法和案例研究法,对运动的缘起