分布式缓存系统中一种优化缓存部署的图算法

数据缓存技术可以有效地减少网络拥塞,减轻服务器负载,加快信息访问速度.通过部署一组地域分布的缓存节点相互协作处理用户请求,可以进一步提高系统性能.在分布式缓存系统中,一个值得关注的问题是优化缓存的放置,使访问开销最小化.首先建立了一个理论模型来分析缓存副本放置对系统访问开销的影响.基于这个模型,缓存放置问题可以形式化地描述成一个最优化问题,提出了一种图算法来解决该问题.图算法使用修改的Dijkstra算法在访问代价图中寻找一条最短路径,该路径对应一种最优的缓存部署.理论上证明了图算法的正确性,并使用仿真实验对其性能进行评估.实验结果表明,图算法的性能优于大部分现有的分布式缓存机制.     

分布式缓存系统中一种优化缓存部署的图算法

数据缓存技术可以有效地减少网络拥塞,减轻服务器负载,加快信息访问速度.通过部署一组地域分布的缓存节点相互协作处理用户请求,可以进一步提高系统性能.在分布式缓存系统中,一个值得关注的问题是优化缓存的放置,使访问开销最小化.首先建立了一个理论模型来分析缓存副本放置对系统访问开销的影响.基于这个模型,缓存放置问题可以形式化地描述成一个最优化问题,提出了一种图算法来解决该问题.图算法使用修改的Dijkstra算法在访问代价图中寻找一条最短路径,该路径对应一种最优的缓存部署.理论上证明了图算法的正确性,并使用仿真实验对其性能进行评估.实验结果表明,图算法的性能优于大部分现有的分布式缓存机制.     

兼顾个性化需求的云边协作两级内容缓存研究

针对用户访问移动短视频响应时延过长、不能满足个性化需求等问题,基于短视频的时延敏感性、个性化需求等特点,综合考虑短视频的内容流行度和用户偏好,提出一种云边协作环境下的两级内容缓存方案。根据用户对短视频偏好的平均值表征边缘节点的偏好值,进而计算边缘节点的相似度,综合考虑边缘节点之间的物理距离和相似度对节点协作的影响,建立边缘节点的协作节点集。基于长尾理论提出一种两级内容缓存策略,将每个边缘节点分为流行内容缓存区和用户偏好内容缓存区两部分,流行内容缓存区采取主动缓存策略,针对用户偏好内容缓存区的缓存内容,综合分析用户访问请求在不同响应方式下的延迟,并以最小化整体内容请求延迟为目标,设计一种基于改进离散蛙跳算法的边缘协作缓存方案。实验结果表明,在同一数据集上与RC、BEP等缓存方案相比,该方案的用户请求命中率提高近40%,并能够降低回程链路负载,减少用户请求延迟,满足时延敏感性特点及90%的用户个性化需求。     

基于用户偏好的协作内容缓存策略

随着无线网络不断增长的业务需求,蜂窝架构频谱资源受限,回程容量将成为系统瓶颈。为了缓解这种瓶颈,考虑一种特殊的异构蜂窝网络,结合缓存节点的部署、用户位置分布、用户对请求内容的偏好以及缓存节点有限的存储空间,对内容存储及用户关联联合优化问题进行建模分析。将目标函数建模为请求时延的最小化,简单证明该问题是NP-hard的,并设计了基于改进KM(Kuhn-Munkres)的内容放置策略。最后,通过实验比较了该算法与其他基准方案的性能。     

分布数据缓存体系

讨论了一种在分布信息访问环境下提高数据利用率和减少通信流量的分布缓存体系.缓存节点能缓存多个数据源的信息,使多个用户相互重用数据缓存,从而提高缓存的命中率.该缓存体系采用了多种不同的方法来解决数据缓存的一致性问题.最后提出了一种虚缓存节点的概念,用于扩展原来的体系.虚节点可以减少全局缓存访问优化计算的成本.     

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。     

一种移动流媒体分层协同缓存系统

随着移动互联网的发展和用户数量的增加,网络中的音视频服务普遍采用动态缓存机制来减轻回程主干网的带宽压力和提高用户的观影体验。如何根据网络和用户需求,调整不同节点的缓存内容,以减少主干网的带宽压力,是当前缓存部署迫切需要解决的问题。基于子模函数理论,本文提出主动和被动资源分配调整方案及其算法。主动方案根据资源的流行度把视频文件部署到缓存节点上,以达到用户访问代价的最小化;被动方案根据音视频流行度的变化对节点上缓存的内容进行实时调整,以提高缓存资源的利用率和用户体验,降低主干网的带宽消耗。最小访问代价算法的复杂度与缓存空间容量大小相关,在缓存空间紧张时能快速迭代出资源的分配方案。数值仿真表明,主动和被动分配资源分配方案能有效降低远程服务器的带宽压力和提高用户体验。     

一种基于流行度和分段适应性的流媒体缓存算法

为提高流媒体代理服务器的缓存效率,提出一种基于流行度和分段适应性的流媒体缓存策略。该策略在主流分段缓存替换算法的基础上充分考虑了用户的访问特性,采取基于片段流行度的分段缓存管理策略,将媒体对象内部两点流行度的因素纳入缓存替换策略,改善了流媒体缓存管理的效率、提高了缓存的命中率。利用实际用户访问数据,将该算法与等长分段的缓存算法和指数分段的缓存算法进行了比较,仿真结果证明该算法可以在获得与这些算法相近的请求延迟率的条件下,取得最高的字节命中率。     

命名数据网络中基于内容类型的隔跳概率缓存机制

网络化缓存是命名数据网络实现对信息的高效获取,有效降低互联网骨干网络流量的关键技术.网络化缓存将缓存作为普适的功能添加到每个网络节点.用户需要获取信息时,缓存有该内容的任意网络节点(例如路由器)接收到用户请求后都可直接向用户返回相应内容,提升用户请求响应效率.然而,命名数据网络采用泛在缓存使得内容发布者到用户的传输路径上的各节点对内容进行重复并无差别缓存,造成数据冗余、内容缓存无差别对待问题.为此,提出一种基于内容类型的隔跳概率缓存机制.首先根据业务特征(例如时延要求、带宽占用)将内容划分为4种类型:动态类、实时类、大数据类、以及小数据类;其次构造隔跳待定缓存策略,将数据存储在非连续的传输节点上,从空间上减少冗余缓存;最后针对不同内容提供差异化缓存服务:无缓存、网络边缘概率缓存、网络次边缘概率缓存、以及网络核心概率缓存策略,从而进一步降低冗余数据,同时提高用户获取内容的效率.实验结果表明,该机制能够减少冗余缓存,降低用户请求内容时延.     

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。     

基于冗余任务消减的边缘应用性能优化

在增强现实应用中，距离较近的多个用户请求很可能是相似或者相同的，从而导致同样的计算任务被重复执行。针对该问题，设计基于冗余任务消减的计算任务缓存系统。通过在边缘节点设计任务缓存，使边缘服务器以自组织方式维护全局缓存。对客户端请求时延、用户轨迹、节点部署和总时延进行建模，基于此研究基站上边缘服务器的计算资源部署问题，在给定总的部署代价下优化平均请求时延，并将该问题转化为整数非线性规划问题，设计针对中小规模场景的IDM算法和针对大规模场景的LDM算法。实验结果表明：IDM算法的平均时延与参考最优解仅相差5.85%，对最优解具有较好的逼近效果；LDM算法在牺牲9.20%平均时延的情况下，相比于IDM算法运行时间缩短98.15%，大幅减少了运行开销。     

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。     

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。     

基于网络性能的智能Web加速技术——缓存与预取

Web业务在网络业务中占有很大比重,在无法扩大网络带宽时,需要采取一定技术合理利用带宽,改善网络性能。研究了基于RTT（round trip time)等网络性能指标的Web智能加速技术,在对Web代理服务器上的业务进行分析和对网络RTT进行测量分析的基础上,提出了智能预取控制技术及新的缓存（cache）替换方法。对新算法的仿真研究表明,该方法提高了缓存的命中率。研究表明预取技术在不明显增加网络负荷的前提下,提高了业务的响应速度,有效地改进了Web访问性能。     

基于QoE的无人机网络部署和缓存策略优化方法

为了最大限度提升用户的体验质量,设计了一个使用支持缓存的无人机进行辅助通信的蜂窝网络模型。该模型使用无人机通信和边缘缓存相结合的方式来进行流量卸载,通过联合优化无人机部署,缓存放置和用户关联以实现用户QoE的最大化,并使用平均意见得分来对其进行评估。基于问题定义,提出了一个无人机部署、缓存放置和用户关联的联合优化算法,以最大化MOS。该联合算法使用K-means聚类算法为用户创建基于用户位置的无人机部署集群,使用基于罚函数的凸优化算法以获得缓存放置策略,使用贪心算法以获得对用户的关联策略。多次仿真实验验证了所提出算法的有效性和可行性。实验结果表明,与三种基准算法相比,所提出的联合优化算法在MOS、回程流量卸载率和内容访问时延三方面均具有更好的性能。     

Web强缓存一致性的研究

Web对象缓存技术是一种减少web服务器访问通信量和访问延迟的重要手段。Web缓存的引入虽然大大减轻了服务器负载,降低了网络拥塞,减少了客户端访问的延迟等优点,但同时也带来缓存的一致性问题,这样使客户端获得web的数据可能不是最新的版本。该文通过分析现有的缓存一致性方针,提出了一个应适于web的强缓存一致性算法。     

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。     

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.