信息中心网络中的内置缓存技术研究

互联网的应用方式正从以面向主机的点对点通信为主转向以海量内容获取为主.为适应这一转变,研究界提出了多种以信息/内容为中心的新型网络架构.这类网络架构中最重要的特征之一是利用网络内置缓存提高接收者驱动的内容获取的传输效率和网络资源的利用率.与传统的Web缓存、CDN缓存等相比,ICN缓存系统呈现了缓存透明化、泛在化和细粒度化等新特征,对缓存系统的建模、行为理解和优化方法都提出了新的挑战.在介绍了ICN缓存系统的新特征及带来的挑战后,首先从多方面着重阐述和比较了缓存网络的优化方法,之后对缓存网络系统的理论模型研究现状加以阐述,然后分析了仍待解决的关键问题和未来的研究方向.     

信息中心网中移动性缓存策略研究

信息中心网络已经成为下一代网络体系结构研究的热点,ICN架构的典型特征就是利用内置缓存来提高内容的传播效率。随着移动用户数量的不断增加,未来移动用户也将访问ICN网络,因此开展ICN网络移动场景下的缓存研究是十分有意义的。在介绍了ICN网络后,接着从多方面着重介绍支持移动性缓存的方案,随后对ICN网络中传统缓存方案与移动性缓存方案进行比较和归纳,最后对移动性缓存方案的发展与挑战进行展望,为移动性缓存后续研究提供有益参考。     

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.     

基于价值预测的ICN缓存替换方法

网内缓存是信息中心网络(ICN)的主要特征之一,是减小内容获取时延和提高网络资源利用率的重要环节.内容流行度越高,下一次请求时间越近,请求的次数越多,该内容价值就越大.针对海量缓存对象与有限缓存空间之间的矛盾,基于内容的"未来"价值,本文提出了一种基于价值预测的ICN缓存替换方法,结合内容流行度和新近频率值,构建内容价...     

FPTC:一种信息中心物联网缓存策略

信息中心网络(information-centricnetworking,ICN)作为一种新型未来互联网体系结构应运而生,并广泛应用于物联网领域,其中,缓存技术作为ICN的显著特征,对信息中心物联网的内容传输性能具有重要影响.由于信息中心物联网具有数据频繁更新、用户对数据新鲜度有严格要求等特性,致使传统信息中心网络缓存技术面临挑战.提出一种基于内容流行度和网络拓扑的分布式缓存策略,同时考虑内容新鲜度,各缓存节点通过优先缓存流行度较高且较靠近用户的内容,以最大化缓存效率.为适应物联网内容的频繁更新,提出一种基于灰色预测的内容缓存收益预测方法,便于快速获取新内容的缓存收益值.同时,该策略具有较低的时间和空间开销.仿真实验结果表明:所提方案相比于传统缓存策略,能有效提高缓存效率和命中率,并降低访问延迟,改善用户体验.     

信息中心网络的研究现状和发展趋势

以IP为网络层的网络体系架构的互联网已经逐渐不能满足用户日益增加的需求,在这种情况下,信息中心网络(Information-Centric Networking,ICN)已成为未来网络的研究热点.本文论述了应用ICN体系结构解决当前网络体系问题的重要性,阐述了ICN的基本思想,分析了ICN的特点,并从命名、路由、分发、缓存四方面对ICN进行了分类,重点分析了ICN的关键技术,给出了ICN研究中仍然存在的问题,探讨了信息中心网络研究的发展方向.     

ICN中的一种协作缓存机制

为了克服现有 Internet 架构存在的众所周知的缺点,未来网络的研究成为热点.ICN(information-centric networking)在众多新架构中正逐渐被公认为最有前途的方案.它把传输的内容缓存到沿途的节点.高效的缓存机制是它的一个重要研究方面.为此,提出了一种在分布式缓存机制中嵌入中心式缓存决策的机制(content-aware placement,discovery and replacement,简称APDR),它把内容的放置、发现、替换统一起来考虑,实现内容的有序缓存,提高网络的性能.APDR的主要思想是：Interest报文除了携带对内容的请求以外,还收集沿途各节点对该内容的潜在需求、空闲缓存等信息,使得Interest的汇聚点和目的地节点可以据此计算出一个缓存方案,并把该方案附加在Data报文上,通知返程途中的某些节点缓存该内容并设置指定的缓存时间.在多种实验条件下对APDR进行了仿真验证,结果表明,APDR 可以改善网络性能,包括缓存命中率、接入代价、替换数量、转发效率以及缓存鲁棒性等;而且APDR的额外开销也不大.     

内容中心网络CCN研究进展探析

当前,以信息中心网络（ICN）为代表的未来网络的研究发展迅速,并越来越得到研究人员的关注。文章综述了内容中心网络（CCN）的相关研究,CCN网络是ICN研究热点之一,CCN网络在内容分发效率,网络安全和部署方面具有显著的优势。文章首先给出了CCN的相关研究背景,介绍了CCN的工作机制,并调研了当前CCN的研究热点问题及其挑战,分析了CCN主要比较优势与存在的问题,最后通过实验测试床验证了CCN的工作模式。CCN网络是ICN的主要架构之一,是现有TCP／IP网络体系架构的强有力的竞争者,在未来网络的演化中将发挥更大的作用。     

数据驱动的信息中心网络认知路由协议

随着网络技术的迅速发展和新型应用的不断涌现,网络中的数据急剧增长给基于 TCP/IP的Internet带来严峻挑战。为了支持用户对海量数据的访问,信息中心网络（information‐centric networking , ICN ）成为未来互联网的研究热点之一。提出一种数据驱动的ICN认知路由协议。每个路由节点都被赋予感知、询问、学习、推理和反馈等认知行为;通过感知行为,节点获取本地拓扑、路由请求处理信息和流行内容等;通过询问行为,节点构建邻居缓存表等;通过学习行为,节点得到经验路径信息等;通过推理行为,分析节点间关系,构建朋友缓存表等;通过反馈行为,基于指引信息,作出路由决策等。仿真结果表明,提出的协议是可行和有效的,具有较好的性能。     

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。     

Caching in information centric networking: A survey

Internet usage has drastically shifted from host-centric end-to-end communication to receiver-driven content retrieval. In order to adapt to this change, a handful of innovative information/content centric networking (ICN) architectures have recently been proposed. One common and important feature of these architectures is to leverage built-in network caches to improve the transmission efficiency of content dissemination. Compared with traditional Web Caching and CDN Caching, ICN Cache takes on several new characteristics: cache is transparent to applications, cache is ubiquitous, and content to be cached is more ine-grained. These distinguished features pose new challenges to ICN caching technologies. This paper presents a comprehensive survey of state-of-art techniques aiming to address these issues, with particular focus on reducing cache redundancy and improving the availability of cached content. As a new research area, this paper also points out several interesting yet challenging research directions in this subject.     

内容中心网络安全技术研究综述

内容中心网络（Content Centric Networking,CCN）属于信息中心网络的一种,是未来互联网体系架构中极具前景的架构之一,已成为下一代互联网体系的研究热点。内容中心网络中的内容路由、内嵌缓存、接收端驱动传输等新特征,一方面提高了网络中的内容分发效率,另一方面也带来了新的安全挑战。本文在分析CCN工作原理的基础上,介绍了CCN的安全威胁、安全需求以及现有的解决方案,并展望了CCN安全技术研究的方向。首先,详细介绍了CCN的原理和工作流程,对比分析了CCN与TCP/IP网络的区别,并分析了CCN面临的安全威胁及需求。其次,对CCN中隐私保护、泛洪攻击、缓存污染、拥塞控制等技术的研究现状进行归纳、分析、总结,并分析了现有方案的优缺点及不足,进而分析可能的解决方案。最后,对CCN安全技术面临的挑战进行了分析与讨论,并展望了未来的研究方向及发展趋势。通过对已有研究工作进行总结与分析,本文提出了CCN安全技术潜在研究方向与关键问题,为CCN安全后续研究提供有益参考。     

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。     

基于区域划分的混合式NDN缓存策略

针对NDN(命名数据网络)中确定性缓存和概率性缓存各自特点,提出一种确定性缓存和概率性缓存相结合的混合式NDN缓存策略(HDP)。基于区域划分的思想,在网络边缘采用基于热度的确定性缓存策略,在网络核心采用基于缓存收益和内容热度的概率性缓存策略,从而将两种缓存策略的优势相结合,进一步提高NDN缓存性能。实验表明该策略与现有NDN缓存方法相比,能有效提高缓存服务率和命中率,并有助于降低内容访问延迟,改善用户体验。     

集中管理式Web缓存系统及性能分析

共享缓存文件是减少网络通信量和服务器负载的重要方法，本文在介绍Web Caching技术及流行的Web缓存通信协议ICP的基础上，提出了一种集中管理式Web缓存系统，该系统通过将用户的HTTP请求，按照一定的算法分发到系统中某一合适的缓存服务器上，从而消除了缓存系统内部服务器之间庞大的通信开销及缓存处理负担，减少了缓存内容的冗余度．通过分析，证明了集中管理式Web缓存系统比基于ICP的简单缓存系统具有缓存效率高、处理开销低、延迟小等优点，并且该系统具有良好的可扩展性．     

信息中心网络中协作的内容缓存和请求路由算法

信息中心网络与传统IP网络区别的重要特点是在路由器节点配备缓存设施,将热门内容推送到更靠近用户的网络边缘,从而降低用户获取内容的时延。为了提高缓存空间的利用率,避免内容在相邻节点的冗余放置,本文提出了一种分层协作的内容放置和请求路由算法,在层次结构的接入网络中,依据内容的访问热度仅在层次结构的其中一层放置内容副本以减少内容的冗余备份;此外,通过建立二元标签组记录内容的放置信息,用于动态引导请求的转发;仿真结果表明,与现有的缓存放置算法相比,分层协作的内容缓存和请求路由机制,提高了网络存储内容的多样性,并降低了用户访问内容的时延。     

Dynamic Partitioning and Popularity based Caching for Optimized Performance in content-centric fog networks: DPPCOP

With the massive growth of information generation, processing, and distribution in the Internet of Things (IoT), the existing cloud architectures need to be designed more effectively using fog networks. The current IP-address-based Internet architecture is unable to deliver the desired Quality-of-Service (QoS) towards the increasing demands of fog networking-based applications. To this end, Content-Centric Networking (CCN) has been developed as the potential future Internet architecture. CCN provides name-based content delivery and is established as an architecture for next-generation fog applications. The CCN-based fog environment uses the cache of in-network fog nodes to place the contents near the end-user devices. Generally, the caching capacity of the fog nodes is very small as compared to the content catalog size. Therefore, efficient content placement decisions are vital for improving the network performance. To enhance the content retrieval performance for the end-users, a novel content caching scheme named “Dynamic Partitioning and Popularity based Caching for Optimized Performance (DPPCOP)” has been proposed in this paper. First, the proposed scheme partitions the fog network by grouping the fog nodes into non-overlapping partitions to improve content distributions in the network and to ensure efficient content placement decisions. During partitioning, the scheme uses the Elbow method to obtain the “good” number of partitions. Then, the DPPCOP scheme analyzes the partition’s information along with the content popularity and distance metrics to place the popular contents near the end-user devices. Extensive simulations on realistic network topologies demonstrate the superiority of the DPPCOP caching strategy on existing schemes over various performance measurement parameters such as cache hit ratio, delay, and average network traffic load. This makes the proposed scheme suitable for next-generation CCN-based fog networks and the futuristic Internet architectures for industry 4.0.     

Performance analysis of in-network caching for content-centric networking

With the explosion of multimedia content, Internet bandwidth is wasted by repeated downloads of popular content. Recently, Content-Centric Networking (CCN), or the so-called Information-Centric Networking (ICN), has been proposed for efficient content delivery. In this paper, we investigate the performance of in-network caching for Named Data Networking (NDN), which is a promising CCN proposal. First, we examine the inefficiency of LRU (Least Recently Used) which is a basic cache replacement policy in NDN. Then we formulate the optimal content assignment for two in-network caching policies. One is Single-Path Caching, which allows a request to be served from routers only along the path between a requester and a content source. The other is Network-Wide Caching, which enables a request to be served from any router holding the requested content in a network. For both policies, we use a Mixed Integer Program to optimize the content assignment models by considering the link cost, cache size, and content popularity. We also consider the impact of link capacity and routing issues on the optimal content assignment. Our evaluation and analysis present the performance bounds of in-network caching on NDN in terms of the practical constraints, such as the link cost, link capacity, and cache size.