智慧协同网络中缓存机制与算法研究

发布时间：2017-04-27 07:16

  本文关键词：智慧协同网络中缓存机制与算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：传统互联网逐渐暴露出其原始设计中诸多弊端,且这些弊端无法通过打“补丁”的方式得以克服。近年来世界各国均将未来互联网体系架构设计作为信息网络领域最重要和最迫切的研究内容之一,以图从根本上解决传统互联网面临的各种主要严重问题。北京交通大学下一代互联网互联设备国家工程实验室提出的智慧协同网络体系架构,在克服传统互联网面临的安全性、可扩展性和移动性等问题的基础上,能够大幅提高网络资源利用率、降低网络损耗并提高用户体验。智慧协同网络体系架构要求部署无处不在的缓存(In-network caching),将其作为架构中不可或缺的重要元素之一,以有效减小网络流量和降低服务获取时延,提高用户体验。本文在深入探讨已有缓存机制与算法的基础上,以提高缓存命中率、控制缓存通告开销以及提高缓存收益的角度,设计新型缓存机制与算法。本文的主要工作和创新点如下：1.给出了一种缓存机制分类方法,将已有的缓存机制划分为多个类别,明确了不同缓存机制类别采用的存储和查询策略,并指出了已有缓存机制的优势与不足,为后续缓存机制研究提供了依据和方向。2.以提高缓存命中率为优化目标,提出了一种基于概率缓存的隐式协作缓存机制。该隐式协作缓存机制的核心思想是：网络中每个内容路由器根据其拓扑位置来决定各自的缓存概率,并以此缓存概率决定是否缓存转发的DATA包。数值分析和仿真实验结果表明该缓存机制能够提高缓存命中率,减小缓存命中距离,并具有良好的可扩展性。3.以控制缓存通告开销为优化目标,提出了一种基于最小k中心缓存算法的显式协作缓存机制。该显式协作缓存机制的核心思想是：网络管理者自由地决定一个DATA包在网络中的缓存副本数量,提高缓存效率并且控制缓存通告开销。仿真实验结果表明该缓存机制能够显著提高缓存命中率并且控制缓存通告开销,实现缓存效率和缓存机制可扩展性之间性能均衡。4.以提高缓存收益为优化目标,提出了一种基于缓存收益的显式协作缓存机制。该缓存机制的核心思想是：将减小上游链路时延作为缓存收益,建立基于缓存条目表的查询策略、基于请求路径的存储策略和基于缓存收益的替换策略。仿真实验结果表明该显式协作缓存机制能够提高缓存命中率和降低错误命中率,更重要的是,能够显著减小用户获取服务内容的平均访问时延。
【关键词】：未来网络体系架构 智慧协同网络 缓存 隐式协作 显式协作 缓存通告 缓存收益
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP333
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-15
• 主要缩略语对照表15-17
• 1 引言17-31
• 1.1 研究背景17-26
• 1.1.1 智慧协同网络18-23
• 1.1.2 其他未来网络体系架构23-26
• 1.2 选题目的及意义26-27
• 1.3 主要工作与创新点27-28
• 1.4 论文组织结构28-31
• 2 缓存机制分类方法及综述31-67
• 2.1 引言31
• 2.2 缓存机制分类方法31-33
• 2.3 缓存机制研究综述33-65
• 2.3.1 同质非协作缓存35-36
• 2.3.2 异质非协作缓存36
• 2.3.3 同质协作缓存36-40
• 2.3.4 异质协作缓存40-57
• 2.3.5 典型缓存机制仿真分析与对比57-63
• 2.3.6 缓存研究进展总结63-65
• 2.4 本章小结65-67
• 3 基于节点度的概率缓存机制67-87
• 3.1 引言67
• 3.2 研究背景与研究现状67-69
• 3.3 基于节点度的概率缓存机制69-79
• 3.3.1 缓存机制设计思想69
• 3.3.2 缓存系统模型69-77
• 3.3.3 基于节点度的概率缓存机制77-79
• 3.3.4 性能分析79
• 3.4 仿真分析与对比79-86
• 3.4.1 仿真参数79-80
• 3.4.2 缓存命中率优化80-83
• 3.4.3 缓存命中距离优化83-85
• 3.4.4 缓存机制对比85-86
• 3.5 本章小结86-87
• 4 智慧协同网络中最小k中心缓存机制与算法87-109
• 4.1 引言87
• 4.2 研究背景与研究现状87-88
• 4.3 最小k中心缓存88-100
• 4.3.1 网络模型88-89
• 4.3.2 最小k中心缓存89-91
• 4.3.3 最小k中心缓存算法91-98
• 4.3.4 k值的应用98-99
• 4.3.5 缓存快速算法99-100
• 4.4 验证与分析100-107
• 4.4.1 仿真参数100-101
• 4.4.2 缓存命中率优化101-102
• 4.4.3 缓存命中距离优化102-104
• 4.4.4 缓存通告开销优化104-105
• 4.4.5 k值的影响105-106
• 4.4.6 缓存机制对比106-107
• 4.5 本章小结107-109
• 5 智慧协同网络中提高缓存收益的缓存优化机制109-123
• 5.1 引言109
• 5.2 提高缓存收益的缓存优化机制109-114
• 5.2.1 缓存模型109-110
• 5.2.2 基本设计思想110-112
• 5.2.3 请求、响应和缓存过程112-114
• 5.3 仿真分析与对比114-122
• 5.3.1 仿真建立114-115
• 5.3.2 缓存空间大小影响115-119
• 5.3.3 通告周期间隔影响119-121
• 5.3.4 缓存机制对比121-122
• 5.4 本章小结122-123
• 6 总结与展望123-125
• 6.1 工作总结123-124
• 6.2 研究展望124-125
• 参考文献125-133
• 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果133-137
• 学位论文数据集137

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本文编号：330171