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,构建内容价值预测模型,计算价值预测值,将“未来”价值最小的内容替换掉。仿真结果表明,本文提出的方法与最近最少使用、先进先出、随机替换等缓存替换方法相比,具有更高的缓存命中率,更低的请求响应时延。     

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。     

融合延时敏感和最近频率的ICN缓存替换方法

互联网巨大的流量增长促使信息由中心网络ICN架构的提出,以更好的满足用户的需求。ICN网络中无处不在的缓存是保障用户体验的关键技术。然而多数研究者关注的是ICN缓存放置问题,缓存替换策略仍然沿用Web网页缓存时代的经典算法,这些算法在ICN网络场景中和随机缓存替换策略的性能几乎没有区别。受到集成学习对于性能增强的启发,本文提出一种融合缓存替换模型的方法。缓存替换算法通过保留合适的内容,在减少延时方面发挥重要作用。因此,需要长时间获取的内容优先保存在缓存中。本文中,我们引入延时敏感和内容最近访问频率的2种替换模型进行筛选值得长时间驻留在缓存空间的内容,并通过线性组合的方式将其融合成一个模型。实验表明,我们的融合策略相比经典的替换策略,具有更高的缓存命中率,并且明显降低了用户使用延时。     

一种基于内容流行度和社团重要度的ICN缓存与替换策略

现有以信息为中心的网络(Information-Centric Network,ICN)缓存的内容的时空分布不够合理,存在无效缓存及同质化缓存等问题。对此,文中提出一种基于内容流行度和社团重要度的ICN缓存与替换策略,其结合内容流行度与节点的社团重要度来选择缓存节点,把具有不同流行度的内容分散缓存在社团重要度不同的节点上,使缓存内容的空间分布趋于合理,从而增加了缓存内容的多样性。同时,基于社团局部流行度来替换缓存内容的策略更有利于优化缓存内容的时间分布,实现缓存内容空间分布的动态调整。实验结果表明,所提策略能有效地减少用户请求的平均响应时间,提高缓存对象的命中率和全网的缓存差异度。     

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...     

RIDSI:一种融合SDN和兴趣域划分的ICN路由机制

信息中心网络(Information-Centric Networking,ICN)中的服务质量(Quality of Service,QoS)路由是分布式的,无法感知其它路由器缓存的内容,因此,基于软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)的全局视图和集中控制功能,本文提出了一种基于兴趣域划分的ICN路由机制.这种机制旨在减轻内容节点的负载、提高路由成功率和提高PIT命中率.首先,本文提出了基于SDN的ICN网络模型,即软件定义信息中心型网络(Software Defined Information Centric Networking,SD-ICN)模型和QoS评价模型.然后,采用蜂群算法将网络中的路由器划分到不同的兴趣域.最后,基于改进的QoS依赖多播路由(QoS Dependent M ulticast Routing,QDM R)算法计算满足多个兴趣请求的转发路径.仿真实验结果表明,本文提出的路由机制与对比机制相比在路由成功率、平均路由延迟、负载均衡度等方面都具有较好的性能.     

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.     

ICN中基于节点权重的缓存大小分配方案研究

网内缓存功能是信息中心网络ICN（Information-Centric Networking）最重要的特性之一,大大减小了信息请求的响应时间和网内流量。合理地分配每个路由器的缓存空间大小,对网络性能有较大影响,也可以节约网络成本。为了使路由器的缓存大小配置合理,首先综合考虑路由器的度数权重、紧密度、网络的中心度、请求影响度等度量指标,定义了一个新的度量指标,称为节点权重;然后,提出一种基于节点权重的缓存大小分配方案,将网络所需的容量按比例分配给路由器。仿真结果表明,与均匀分配相比,路由器的缓存空间利用率至少提升了8%,命中率至少提高了6%;与基于请求影响度的分配方案相比,路由器的缓存空间利用率至少提升3%,命中率至少提高了3%。     

基于概念漂移学习的ICN自适应缓存策略

针对如何提高信息中心网络的网内缓存性能,提出了一种基于概念漂移学习（concept drift learning,简称CDL）的自适应缓存策略.考虑到节点数据和内容数据的相互感知对缓存性能的影响,将节点和内容的状态数据流作为网络资源,对提取的多维状态属性数据和缓存匹配数据进行分析挖掘,利用学习到的状态属性与缓存匹配之间的函数映射关系,即概念,对未来时期内的节点与内容间的匹配关系进行预测.为提高匹配算法的准确度,在学习过程中,提出了一种基于信息熵的概念漂移识别算法,当根据状态属性的信息熵变识别出漂移后,利用提出的基于概念重现的缓存算法,重新定义函数映射关系.仿真实验结果表明,该策略与CEE,LCD,prob和OPP策略相比,降低了网络运行成本,提高了用户体验质量.     

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。     

一种基于对等网络的高效查询机制

如何实现有效查询是对等应用的关键,在分析几种常见的查询算法的基础上,介绍双重指针分布式索引算法的实现过程.通过计算对等网络中文档的流行度和网络的连通状态,确定节点的有用性,进一步决定查询的路由.通过仿真实验,将该算法与几种常用算法在查询耗时、查询请求数量、更新信息数量上进行比较.     

基于公共子树缓存的传感器网络查询技术研究

基于传感器节点存储空间小、电源有限等特点,提出了一种基于公共子树缓存的多sink传感器网络查询方法.该方法提取出网络中的公共子树,将某sink的查询结果按照一定策略缓存在公共子树的公共根.当其他sink节点再次发出同样的查询时,只需将缓存的查询结果发送至查询sink.为了实现更大规模的数据共享,提出了一种有效扩大公共子树规模的去环算法.实验结果表明,提出的去环算法和缓存查询技术可以显著地减少网络中查询消耗的平均能量,加快查询的响应速度.     

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.     

基于预测缓存的OpenFlow虚拟流表高效查找方法

OpenFlow支持通配符查找,会造成严重的流表查找性能瓶颈。为此,基于网络流量局部性,提出一种OpenFlow虚拟流表查找方法。通过缓存在数据包流中近期频繁出现的连接和对应的掩码,对大部分数据包直接定位其掩码,进而查找流表,无需逐个探测掩码数组。理论分析和实验结果表明,相比于目前主流虚拟交换机中的流表查找方法OFT-OVS,该方法的平均查找长度较小,可有效提升OpenFlow虚拟交换机的数据转发性能。     

PPP: Prefix-Based Popularity Prediction for Efficient Content Caching in Contentcentric Networks

In the Content-Centric Networking (CCN) architecture, popular content can be cached in some intermediate network devices while being delivered, and the following requests for the cached content can be efficiently handled by the caches. Thus, how to design in-network caching is important for reducing both the traffic load and the delivery delay. In this paper, we propose a caching framework of Prefix-based Popularity Prediction (PPP) for efficient caching in CCN. PPP assigns a lifetime (in a cache) to the prefix of a name (of each cached object) based on its access history (or popularity), which is represented as a Prefix-Tree (PT). We demonstrate PPP’s predictability of content popularity in CCN by both traces and simulations. The evaluation results show that PPP can achieve higher cache hits and less traffic load than traditional caching algorithms (i.e., LRU and LFU). Also, its performance gain increases with users of high mobility.     

按需机制的高效低时延LEO卫星网络路由算法

针对按需LEO(low earth orbit)卫星网络路由算法存在冗余控制开销,未充分利用新建路径有效信息完成后续路径建立等问题,提出了基于按需机制的高效低时延LEO卫星网络路由算法EIORA(efficient improved on-demand routing algorithm)。该算法充分利用源卫星与目的卫星发送的控制分组,减少寻路的控制开销,增加路由更新的广泛性;采用RREP(route reply)分组免疫机制,中间卫星收到RREP分组后若收到对应的RREQ(route request)分组,则丢弃该RREQ分组,以减小网络控制开销;增加中间卫星代替目的卫星回复应答的几率,缩短路径建立时间。仿真结果表明,与LAOR算法相比,该算法在减缓星地之间的控制开销与端到端时延,以及提升传输效率上有明显的改善。     

基于hibernate缓存机制的查询性能优化研究

良好的缓存管理机制以及合理的缓存应用模式往往是系统性能提升的关键。而查询性能是一个系统性能表现的重要方面。文章在深入研究Hibernate的缓存机制以及二级缓存的应用策略的同时,提出了两种基于该缓存机制的系统查询性能优化方法。应用结果表明,通过这两种方法系统性能得到了相应的提高。