信息中心网络中基于流量负载控制的缓存策略

信息中心网络通过高速网内缓存可以有效降低用户的访问时延,降低服务器和链路负载,提升网络性能。然而,网络中部分节点负载过高导致节点内缓存替换率升高,使得个别节点乃至整体网络性能下降。本文提出一种基于流量负载控制的缓存策略,根据节点接收队列的流量状态,动态控制节点缓存的替换速率,并将由于负载控制而无法缓存的内容交给下游低负载节点缓存。实验结果显示,我们的策略可以有效提升高流量负载节点的缓存命中率,同时提高了低负载节点的缓存利用率,均衡了网络中的缓存负载状态,提升了网络的整体性能。     

基于缓存价值的命名数据网络缓存优化策略

为了解决当前命名数据网络（Named Data Network）中的传统缓存决定策略如LCE (Leave Copy Everywhere)、LCD (Leave Copy Down)、Prob (Copy with Probability)中存在的由于路由器缓存利用不合理导致的路由器缓存命中率过低,及满足用户请求所需跳数过多导致的时延过大等问题,提出一种基于缓存价值的缓存策略。该策略结合兴趣包路由跳数与所请求数据包大小,以及兴趣包所经过路由节点缓存情况,计算数据包缓存价值,由此将数据包缓存在合适的节点,以提高缓存命中率。在此基础上考虑下游节点的过滤效应,提出相对于传统缓存替换策略LRU、LFU的基于动态缓存价值的缓存替换策略,以进一步提高缓存命中率。经过大量仿真对比实验,验证了本文提出算法的有效性及可用性。     

内容中心网络中一种改进型缓存机制

内容中心网络( CCN)作为一种主要的未来网络架构,以命名的内容作为网内的主要元素之一,在网络研究中受到广泛关注。针对已有的CCN缓存方案内容副本替换严重的问题,提出一种内容热门度与节点中介中心度约束的缓存机制PopBetw。在基于节点中心度的基础上,从内容本身的属性热门度出发,避免非热门内容的不必要缓存,降低每个节点的缓存负荷,提高网络缓存性能。仿真结果表明,通过评估缓存大小和内容热门度对缓存性能的影响,PopBetw缓存策略可取得比LCE,LCPro和EgoBetw方案更高的缓存命中率和更小的路径延展度,明显降低网内缓存替换数量,有效减少网内节点中介中心性较大节点群的缓存替换数,达到整体性能最优化。     

一种基于节点中心性近似算法的ICN协作缓存策略

为了降低信息中心网络(Information Centric Networking, ICN)缓存冗余度和平均接入代价,提出一种基于节点中心性度量近似算法的协作缓存策略Centrality Metric Approximation Algorithm (CMAA)。考虑到精确计算最短路径的工作量对缓存性能的影响,CMAA策略利用最短路径近似估计值以提高节点中心性的计算效率,将节点中心性近似度量加权融合值、节点热度和缓存利用率三者作为缓存影响因子,计算得出兴趣包转发路径各节点的缓存优先级。在多种实验条件下对CMAA进行仿真实验,结果表明与LCE (Leave Copy Everywhere)和CLFM (Cache “Less for More”)相比,CMAA在平均缓存请求时延变化不大的情况下,可有效地提高缓存命中率,降低平均接入代价,从而改善缓存系统性能。     

内容中心网络中基于多样化存储的缓存污染防御机制

针对内容中心网络(CCN)中的缓存污染攻击问题,提出一种基于多样化存储的缓存污染防御机制。对不同业务内容采取差异化缓存从而减小网络受攻击面,将业务划分为三类并采用不同缓存策略:对隐私及实时性业务不予缓存;对流媒体业务以概率推送至网络边缘缓存;对其他文件类内容业务由上游到边缘逐步推送缓存。在不同节点分别配置不同的缓存污染攻击防御手段:对于边缘节点通过内容请求到达概率的变化对攻击进行检测;对于上游节点通过设置过滤规则将请求概率较低的内容排除出缓存空间。仿真结果表明,相比CNN传统缓存策略下的防御效果,该机制使网络平均缓存命中率提高了17.3%,该机制能够有效提升网络对于缓存污染攻击的防御能力。     

信息中心网络中基于局部内容活跃度的自适应缓存算法

通过对信息中心网络的网内节点缓存建模,分析发现基于全局内容流行度的替换策略不适用于信息中心网络的分布式模式。继而提出了一种基于局部内容活跃度的缓存替换策略LAU,并基于该策略提出了一种自适应路径缓存算法ACAP,使缓存内容按照本地活跃度依次缓存在访问路径中。仿真结果表明,LAU策略提高了单节点缓存命中率;ACAP相比已有的路径缓存算法,具有较低的服务器命中率和跳数比。最后对该算法适用的缓存结构和拓扑结构进行了讨论和分析。     

内容中心网络中基于节点相似度的协作缓存算法

针对内容中心网络中ALWAYS缓存策略节点存储空间利用率低、内容访问时延大、整体网络缓存性能低下的问题,提出了一种依据节点相似度的协作缓存算法。该算法优先将兴趣包转发至最相似节点,增大相关请求的就近响应概率;同时保证在缓存决策中的同一副本在协作节点间不重复存储,在降低冗余的同时增加了缓存多样性。实验结果表明,与现有算法相比,该算法在减少路由跳数和请求时延的同时提高了缓存命中率。     

基于节点热度与缓存替换率的ICN协作缓存

信息中心网络默认的LCE缓存策略在数据包返回路径上的每个节点缓存内容,会产生大量冗余副本,无法充分利用缓存资源。针对该问题,提出基于节点热度与缓存替换率的缓存策略。在数据包返回路径上选择特殊节点缓存内容,考虑网络流量在不同区域和不同时间段内的差异性,周期性地计算节点热度和缓存替换率,并将其作为内容是否被缓存在节点上的度量指标。实验结果表明,相对于LCE和CLFM策略,该策略能有效降低平均请求跳数和源端命中率,获得较高的缓存收益。     

一种基于两级缓存的协同缓存机制

信息中心网络（information-centric networking,简称ICN）将网络通信模式从当前的以地址为中心转变为以信息为中心.泛在化缓存是ICN重要特性之一,它通过赋予网络任意节点缓存的能力来缓和服务器的压力,降低用户访问延迟.然而,由于缺少内容热度的分布感知,现有ICN缓存策略仍存在缓存利用率较低、缓存位置缺乏合理规划等问题.为了解决这些问题,提出一种基于两级缓存的协同缓存机制（a cache coordination scheme based on two-level cache,简称CSTC）.将每个节点的缓存空间分为热度感知和协作分配两部分,为不同热度的内容提供不同的缓存策略.同时,结合提出的热度筛选机制和路由策略,降低了缓存冗余,实现了缓存位置优化.最后,基于真实网络拓扑的仿真实验表明,CSTC在次热门内容缓存数量上提升了2倍,缓存命中率提升了将近50%,且平均往返跳数在多数情况下优于现有On-path缓存方式.     

内容中心移动边缘网络用户移动感知缓存机制

为了提高内容中心移动边缘网络的缓存性能,提出了一种基于用户移动性感知和节点中心性度量的内容中心移动边缘网络缓存机制（user mobility-aware and node centrality based caching,简称UMANCC）.UMANCC机制利用边缘节点计算节点中心性、缓存空闲率以及小区内用户逗留时间.移动边缘网络控制器综合各边缘节点的信息,计算各边缘节点的重要性并进行排序,最后根据排序结果选择内容缓存节点.仿真实验结果表明：与传统缓存机制LCE及Prob相比,UMANCC有效减少用户获取内容的平均跳数高达15.9%,提高边缘节点缓存命中率至少13.7%,减少进入核心网流量高达32.1%,有效地提高了内容中心移动边缘网络的内容分发性能.     

基于VPP的虚拟路由器数据平面加速方法

本文提出了一种使用VPP对虚拟路由器数据平面加速的方法,此方法将数据平面与控制平面分开,然后将数据平面的转发工作转移到Linux用户空间下的VPP上面,并通过监听控制平面信息,实现数据平面路由表的更新.通过此种方法,可消除虚拟路由器在报文转发速率上的瓶颈,使得使用标准x86平台服务器替代专用网络设备成为可能,从一定程度上促进了网络功能虚拟化的发展,使得网络资源更加具有弹性,易于管理.     

基于内容热度与节点介数的NDN网络缓存策略

缓存技术是数据命名网络（Named data networking,NDN）的关键技术之一. NDN传统的LCE缓存策略会造成较大的冗余. 改进的RCOne策略采用随机放置的方法,没有利用任何内容、节点信息,对网络缓存性能的提升有限. Betw策略只考虑到节点介数,导致高介数节点缓存更替频繁,当节点缓存容量远小于内容总量时,缓存性能下降. 为了解决这些问题,本文提出一种结合内容热度与节点介数的新型缓存策略HotBetw（Hot content placed on node with high Betweenness）,充分利用内容与节点信息选择最佳的位置放置缓存. 仿真实验表明相对于典型NDN缓存策略,HotBetw缓存策略在提高缓存命中率、降低平均跳数方面具有很好的效果.     

基于高斯混合模型的Web代理服务器缓存替换策略

Web代理服务器缓存能够在一定程度上解决用户访问延迟和网络拥塞问题,Web代理缓存的缓存替换策略直接影响缓存的命中率,从而影响网络请求响应的效果;为此,使用一种通过固定大小的循环滑动窗口提取Web日志数据的多项特征,并使用高斯混合模型对Web日志数据进行聚类分析,预测在窗口时间内可能再次访问到Web对象,结合最近最少使用(LRU)算法,提出一种新的基于高斯混合模型的Web代理服务器缓存替换策略;实验结果表明,与传统的缓存替换策略LRU、LFU、FIFO、GDSF相比,该策略有效提高了Web代理缓存的请求命中率和字节命中率。     

Non-uniform EWMA-PCA based cache size allocation scheme in Named Data Networks

As a data-centric cache-enabled architecture, Named Data Networking (NDN) is considered to be an appropriate alternative to the current host-centric IP-based Internet infrastructure. Leveraging in- network caching, name-based routing, and receiver-driven sessions, NDN can greatly enhance the way Internet resources are being used. A critical issue in NDN is the procedure of cache allocation and management. Our main contribution in this research is the analysis of memory requirements to allocate suitable Content-Store size to NDN routers, with respect to combined impacts of long-term centrality-based metric and Exponential Weighted Moving Average (EWMA) of short-term parameters such as users behaviours and outgoing traffic. To determine correlations in such large data sets, data mining methods can prove valuable to researchers. In this paper, we apply a data-fusion approach, namely Principal Component Analysis (PCA), to discover relations from short- and long-term parameters of the router. The output of PCA, exploited to mine out raw data sets, is used to allocate a proper cache size to the router. Evaluation results show an increase in the hit ratio of Content-Stores in sources, and NDN routers. Moreover, for the proposed cache size allocation scheme, the number of unsatisfied and pending Interests in NDN routers is smaller than the Degree-Centrality cache size scheme.     

命名数据网中基于流行度的网内缓存替换策略

针对命名数据网络中如何高效地对节点内的数据进行替换的问题,对节点内已经缓存的数据块,根据被请求的频率、请求时间间隔,准确判断数据块在当前时间的流行度,提出了一种基于流行度的替换策略Po-Rep。从命中节点返回的数据决定要存储在相应节点时,把节点内流行度低的数据进行剔除替换。该策略使节点的内容保持最大价值,满足后续的用户请求。仿真结果表明,该策略有效提高了网内节点存储的命中率,降低了服务器的负载,提高了网络的整体性能。     

CCN中一种改进的面向隐私保护的缓存策略

内容中心网络（CCN）是一种新型的网络架构,但其路由器缓存数据包的模式给用户带来了隐私泄露的风险。提出一种面向隐私保护的动态区域协作缓存策略。该策略以兼顾用户隐私保护的同时提高网络性能为目的进行设计,从信息熵的角度出发,以提高用户的请求信息的不确定度为目标,通过将内容存储在相应的隐匿系数高的缓存节点,增加攻击者确定请求用户的难度;以动态区域协作的方式存储内容,增大缓存内容的归属不确定性,以加大攻击者定位数据包的难度。仿真结果表明,该策略可降低内容请求时延,提高缓存命中率。     

基于区域用户需求感知的边缘缓存策略研究

针对当前的边缘缓存策略存在的传输能耗高、对较小区域中用户需求感知不足的问题,结合全网与区域在流行内容和流行特征的差异,提出基于区域用户需求感知的边缘缓存策略。首先,依据区域用户的长/短期兴趣和全网流行度信息,估算用户的请求意愿;然后,综合区域用户的需求选择待缓存内容及缓存优先级;最后,考虑基站的位置和用户需求的差异,设计区域缓存能耗优化的联合放置策略。仿真结果表明,所提策略与传统的缓存策略相比在请求命中率、字节命中率和缓存能耗上均有一定提升。