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1.
针对内容分发网中数据传输开销巨大的问题,提出一种基于认知的副本放置方法。通过对代理服务器反馈的用户需求动态信息,对内容流行度建立基于认知的预测模型,依据此模型启发式地完成内容的分发和放置。仿真结果表明,该方法能明显降低内容分发网络的传输开销,同时满足时变用户的动态需求,具有低时延、低开销等优点。与一般的算法相比,该方法能显著提高缓存命中率和降低用户请求的平均响应时延。  相似文献   
2.
分析流行度分布、会话长度、负载均衡度等因素对系统性能的影响,在流媒体集群系统中提出一种多目标复制存储方法。将副本生成问题归纳为席位分配问题,给出最优副本生成算法,根据文件流行度服从Zipf-like分布的特点,启发式地将磁盘空间分配给各流媒体副本,以平衡副本负载。在此基础上,设计基于进化的全局最优的副本放置算法。仿真结果证明,该方法可在存储空间受限的情况下实现较低的拒绝率和较高的负载均衡度。  相似文献   
3.
针对时移电视系统中的副本放置问题,通过将流式传输的数据片副本有计划地放置在路由节点缓存空间内,以提高用户体验度,减少初始化时延和频道切换响应时延。研究了副本放置问题中的负载均衡和响应时延最小化等问题,总结了节点连接度与副本放置之间的关系,在分析网络电视数据特点的基础上,提出一种混合副本放置策略。仿真结果表明,该策略能够有效提高查询消息搜索成功率,且占用缓存空间较小。  相似文献   
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