内容中心网络访问时延优化技术研究
发布时间:2023-06-02 23:37
近年来,研究人员提出了内容中心网络(Content Centric Networks, CCN),其核心思想是“普遍缓存”(universal caching),即网络的各个节点都可以缓存内容,以备后续访问。然而,现有的CCN在内容的访问上存在时延大的问题,主要原因有:(1)缓存服务器的内容放置策略无法动态适配用户需求,造成服务器缓存命中率低;(2)“普遍缓存”导致节点之间存在缓存冗余,造成节点缓存命中率低;(3)路由机制在控制平面缺少对节点内容副本的路由,导致请求被路由到具有更长路径的服务器;(4)路由算法不考虑网络状态变化,导致内容访问时延性能差。 本文研究聚焦在如何优化内容访问时延。首先,以“内容距用户最近”为目标,从“选择放置位置”的角度出发,提出缓存服务器内容放置算法和路由节点的缓存策略。然后针对现有内容路由的缺陷,确立了“中途截获内容请求”这一时延优化思想,提出了快捷路由和服务节点选取算法,以缩短内容请求所经历的“行程”,从而减小内容的访问时延。本文的具体研究工作如下: 1.提出一种基于协同的缓存服务器内容放置算法。 针对现有内容放置策略无法动态适配用户请求的问题,建立缓存...
【文章页数】:72 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 课题研究背景与意义
1.1.1 课题背景
1.1.2 内容中心网络的典型特征
1.1.3 课题研究的目的和意义
1.2 相关技术现状及目前存在的问题
1.2.1 边缘缓存内容放置策略的相关研究
1.2.2 网内缓存策略的相关研究
1.2.3 内容路由技术的相关研究
1.3 问题提出
1.4 本文的研究工作
1.5 本文的章节安排
第二章 内容中心网络的动态缓存算法
2.1 引言
2.2 基于协同的边缘缓存内容放置算法
2.2.1 模型描述
2.2.2 问题分析
2.2.3 单个缓存内容活跃度预测
2.2.4 基于缓存协同的内容放置算法
2.2.5 缓存协同内容放置性能仿真
2.3 网内缓存节点自适应缓存算法
2.3.1 CCN 存储共享模型
2.3.2 问题分析
2.3.3 CCN 节点缓存算法
2.3.4 性能仿真与评估
2.4 本章小结
第三章 基于副本通告的内容中心网络快捷路由机制
3.1 引言
3.2 内容快捷路由
3.3 副本选择性通告
3.3.1 通告内容选取
3.3.2 副本通告范围设定
3.4 势能值定义
3.5 快捷路由表构建
3.6 工作流程
3.7 仿真实验及分析
3.8 本章小结
第四章 基于蚁群优化的内容中心网络服务节点选取算法
4.1 引言
4.2 服务节点选取问题模型和分析
4.2.1 CCN 服务选取问题描述
4.2.2 CCN 服务选取问题分析
4.3 蚁群优化算法原理
4.4 基于蚁群优化的分布式服务节点选取算法
4.4.1 算法概述
4.4.2 信息素的更新
4.4.3 回退机制与蚁群优化加速
4.4.4 算法伪代码
4.5 仿真实验
4.5.1 内容请求平均时延对比
4.5.2 内容源服务器负载仿真
4.5.3 缓存替换次数仿真
4.6 结论和下一步工作
第五章 结束语
5.1 结论
5.2 下一步工作
致谢
参考文献
作者简历
本文编号:3828240
【文章页数】:72 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 课题研究背景与意义
1.1.1 课题背景
1.1.2 内容中心网络的典型特征
1.1.3 课题研究的目的和意义
1.2 相关技术现状及目前存在的问题
1.2.1 边缘缓存内容放置策略的相关研究
1.2.2 网内缓存策略的相关研究
1.2.3 内容路由技术的相关研究
1.3 问题提出
1.4 本文的研究工作
1.5 本文的章节安排
第二章 内容中心网络的动态缓存算法
2.1 引言
2.2 基于协同的边缘缓存内容放置算法
2.2.1 模型描述
2.2.2 问题分析
2.2.3 单个缓存内容活跃度预测
2.2.4 基于缓存协同的内容放置算法
2.2.5 缓存协同内容放置性能仿真
2.3 网内缓存节点自适应缓存算法
2.3.1 CCN 存储共享模型
2.3.2 问题分析
2.3.3 CCN 节点缓存算法
2.3.4 性能仿真与评估
2.4 本章小结
第三章 基于副本通告的内容中心网络快捷路由机制
3.1 引言
3.2 内容快捷路由
3.3 副本选择性通告
3.3.1 通告内容选取
3.3.2 副本通告范围设定
3.4 势能值定义
3.5 快捷路由表构建
3.6 工作流程
3.7 仿真实验及分析
3.8 本章小结
第四章 基于蚁群优化的内容中心网络服务节点选取算法
4.1 引言
4.2 服务节点选取问题模型和分析
4.2.1 CCN 服务选取问题描述
4.2.2 CCN 服务选取问题分析
4.3 蚁群优化算法原理
4.4 基于蚁群优化的分布式服务节点选取算法
4.4.1 算法概述
4.4.2 信息素的更新
4.4.3 回退机制与蚁群优化加速
4.4.4 算法伪代码
4.5 仿真实验
4.5.1 内容请求平均时延对比
4.5.2 内容源服务器负载仿真
4.5.3 缓存替换次数仿真
4.6 结论和下一步工作
第五章 结束语
5.1 结论
5.2 下一步工作
致谢
参考文献
作者简历
本文编号:3828240
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