内容中心网络中基于内容迁移的协作缓存机制

内容中心网络(CCN)是为了适应未来网络通信模式的转变,提供对可扩展和高效内容获取的原生支持而提出一种新型的网络体系架构,内容缓存机制是其研究的关键问题之一。现有机制在缓存节点的选择时往往过于集中,缓存负载分布严重不均,大大降低了网络资源利用率以及系统的缓存性能。该文提出一种基于缓存迁移的协作缓存机制,首先在缓存节点选择时考虑节点的中心性保证内容尽可能缓存在位置更重要的节点。同时,在缓存压力过大时,通过可用缓存空间大小、缓存替换率以及网络连接的稳定性等信息选择合适的邻居节点进行缓存内容的转移,充分利用邻居资源实现负载分担。仿真结果表明该机制能有效地改善缓存负载在节点上分布的均衡性,提高缓存命中率和缓存资源利用率并降低平均接入代价。     

内容中心网络中一种基于内容等级及流行度的缓存策略

网内缓存作为内容中心网络(CCN)的核心技术,越来越受到关注。为了提高网络的缓存性能以及用户对数据请求的满意度,该文提出一种基于内容等级及流行度的缓存策略(CLPC)。CLPC策略通过设置不同用户对内容的访问等级以及统计内容的访问频率,决定数据的缓存位置,并且设计了数据替换方法,在一定程度上保证了不同用户对不同数据的最优请求,同时提高了网络的性能。实验证明该策略与CEE+LRU, Prob(0.7)+LRU, Betw+LRU相比,能更好地提高缓存命中率、平均时延及源端命中率等网络缓存性能指标。     

内容中心网络中面向隐私保护的协作缓存策略

针对内容中心网络节点普遍缓存带来的隐私泄露问题,在兼顾内容分发性能的基础上,该文提出一种面向隐私保护的协作缓存策略。该策略从信息熵的角度提出隐私度量指标,以增大攻击者的不确定度为目标,首先对于缓存策略的合理性给予证明;其次,通过构建空间匿名区域,扩大用户匿名集合,增大缓存内容的归属不确定性。缓存决策时,针对垂直请求路径和水平匿名区域,分别提出沿途热点缓存和局域hash协同的存储策略,减小缓存冗余和隐私信息泄露。仿真结果表明,该策略可减小内容请求时延,提高缓存命中率,在提升内容分发效率的同时增强了用户隐私保护水平。     

内容中心网络中缓存策略研究综述

互联网需求由主机到主机通信转向海量内容获取为主。为满足新的互联网需求,内容中心网络(CCN)成为下一代互联网架构的研究热点。CCN中最重要的特征之一是利用网内缓存提高接收者获取内容的传输效率和网络资源的利用率。本文阐述了CCN的基本思想,从CCN内容缓存替换策略和缓存决策策略两个角度,阐述现有的研究如何实现CCN中内容缓存;对现有缓存策略进行了总结、分析和评价;给出了CCN缓存策略研究中仍存在的问题和未来的研究方向。     

基于内容预期价值的内容中心网络缓存替换策略

缓存替换技术是内容中心网络的研究内容之一。相对于海量的内容数据,缓存空间总是有限的,良好的缓存替换策略可以提高缓存收益。考虑到内容在将来被请求的概率越大,预期访问时间距离当前时刻越近,其留存价值就越大,提出了一种基于内容预期价值的替换策略。该方案通过考虑内容流行度和预期访问时间到当前时刻的时间距离,构建内容预期价值函数,并据此将价值最小的内容替换出去。仿真实验证明,该策略相对于传统的缓存替换策略,可以有效提高缓存命中率、降低请求跳数,提高网络性能。     

内容中心网络中能耗优化的隐式协作缓存机制

综合考虑内容中心网络(CCN)的能耗优化及性能提升,该文提出一种内容中心网络中能耗优化的隐式协作缓存机制。缓存决策时,利用缓存节能量作为判决条件优先在用户远端节点缓存,并利用数据包携带最近上游缓存跳数信息进行隐式协作,减轻用户近端节点缓存空间的竞争压力,提高邻近节点缓存的差异性。缓存替换时,选取缓存节能量最小的缓存内容加以替换,达到最优的能耗优化效果。仿真结果表明,该缓存机制在性能上获得较优的缓存命中率及平均路由跳数,同时有效降低了网络能耗。     

一种基于贪婪算法的内容中心网络数据包存储策略

内容中心网络(CCN)是未来互联网中一种有前景的网络架构。它通过网内缓存机制加强内容的传输减少网络传输代价或提高网络吞吐量。考虑传统的数据包缓存策略会使网络中冗余数据包增加从而降低网络性能,提出了一种基于贪婪算法的数据包存储策略--GBC策略,该策略能够有效地降低内容的冗余度。仿真结果表明:本文提出的缓存策略能有效提高网络的缓存命中率,降低用户获取内容的时延。     

内容中心网络中能效感知的概率性缓存机制

内置缓存技术是内容中心网络(Content Centric Networking, CCN)的核心技术之一。现有的研究大多主要针对网络资源利用率的优化,而忽略了网络能耗的问题。该文首先建立了一个能耗模型对CCN的网络能耗进行分析,并设计了一个能效判决条件来优化缓存过程的能效性。进而,在此基础上综合考虑内容流行度和节点中心性等因素提出一种能效感知的概率性缓存机制(E2APC)。仿真结果表明,该机制能在保证较高的缓存命中率和较小的平均响应跳数的同时有效地降低网络的整体能耗。     

内容中心网络缓存隐私保护策略

缓存隐私泄露是内容中心网络中的重要安全威胁之一,攻击者通过探测缓存可以获取合法用户的隐私信息。针对该安全问题,在隐私与非隐私内容区分的基础上,提出一种基于最近访问信息与回退机制的缓存隐私保护策略（CPPS-RVI&ECP）,并与现有典型防御策略-随机k延迟（RFKD）对比,围绕隐私泄露率与网络命中率开展理论性能分析。该策略通过设置隐私标识,实现最近访问者的识别;通过随机缓存位置存入以及移出回退机制,降低了隐私泄露概率,且提升了网络性能。设定实验条件进行数值分析,结果表明,虽然RFKD有理想的隐私保护能力,但是它是以完全牺牲缓存的内容分发能力为代价的,而CPPS-RVI&ECP则通过合理设置回退概率,可以在保持较低隐私泄露率的同时,获得较高的网络命中率。     

内容中心网络中基于差异化缓存通告的混合路由机制

针对内容中心网络(CCN)节点暂态缓存的高效利用问题,将数据场的思想引入到CCN转发决策中,该文提出一种基于差异化缓存通告的混合路由机制。缓存通告时,依据内容活跃等级和缓存驻留概率,执行差异化的内容通告和势能辐射;路由查找时,针对持久稳定的内容源和动态可变的临时缓存副本,分别构建全局导向和局域吸引势能辐射场,实现兴趣包请求的全局路由和局部就近应答。仿真结果表明,该机制减小了内容请求时延,提高了缓存命中率,以少量额外的开销提升了CCN网络整体的内容分发性能。     

内容中心网络中基于温度场的路由算法

内容中心网络（content-centric networking,CCN）作为一种全新的网络体系结构,对路由算法的设计提出了许多新的挑战。针对CCN的特点,提出了一种基于温度场的路由（temperature field based routing,TFBR）算法,将物理学中稳态温度场的概念引入CCN,并采用有限元法求解稳态温度场,形成路由转发决策。仿真实验表明,TFBR 算法能够充分利用CCN 的路由节点缓存功能,在降低网络平均时延性能的同时,提高了CCN 的负载均衡性能。     

未来网络之内容中心网络的挑战和应用

内容中心网络(CCN)是一种面向内容共享的通信架构.与传统基于IP地址的网络架构不一样,其可基于内容名字进行数据共享和交换,而不需要关心特定的物理地址和主机.采用发布/订阅传输模式和网络内置缓存,以存储换带宽,提高网络带宽利用效率.但该架构颠覆了现有互联网的基础,尚有很多问题亟待解决.重点介绍了内容中心网络的概念、特点、网络模型以及目前国际上的研究进展.尤其针对其面临的挑战和需要解决的关键问题进行了论述.同时,也列举了两个系统实现的样例,用以说明CCN的可行性和应用前景.     

A Game Theoretic Approach for Energy-Efficient In-Network Caching in Content-Centric Networks

Recently, content-centric networking （CCN） has become a hot research topic for the diffusion of contents over the Internet. Most existing works on CCN focus on the improvement of network resource utilization. Consequently, the energy consumption aspect of CCN is largely ignored. In this paper, we propose a distributed energyefficient in-network caching scheme for CCN, where each content router only needs locally available information to make caching decisions considering both caching energy consumption and transport energy consumption. We formulate the in-network caching problem as a non-cooperative game. Through rigorous mathematical analysis, we prove that pure strategy Nash equilibria exist in the proposed scheme, and it always has a strategy profile that implements the socially optimal configuration, even if the touters are self-interested in nature. Simulation results are presented to show that the distributed solution is competitive to the centralized scheme, and has superior performance compared to other popular caching schemes in CCN. Besides, it exhibits a fast convergence speed when the capacity of content routers varies.     

CCN中基于业务类型的多样化内容分发机制

针对内容中心网络(Content Centric Networking,CCN)如何提供差异化的业务需求服务的问题,采用区分服务的思想,从内容传输和缓存决策的角度出发,提出了一种基于业务类型的多样化内容分发机制.该机制依据不同的业务请求特征,分别设计了持久推送、并行预测和逐包请求的数据分发模式,对应提出了透明转发、边缘概率缓存和渐进式推进的沿途存储策略,实现了内容传递对于业务类型的感知和匹配.仿真结果表明,该机制减小了内容请求时延,提高了缓存命中率,以少量额外的控制开销提升了CCN网络整体的内容分发性能.     

面向软件定义无线接入网的高效协作内容缓存算法

为了缓解海量的移动业务数据与容量受限的无线接入网回传链路之间的矛盾,本文提出一种面向软件定义无线接入网（SD-RAN）的协作内容缓存网络架构.在宏蜂窝基站（MBS）的控制管理下,小蜂窝基站（SBS）可以在存储单元有序存储一些高流行度的内容.针对SBS存储单元空间受限问题,进一步提出SD-RAN网络架构下的协作内容缓存算法.该算法中,每个SBS缓存空间被分割成两部分：（1）用于存储全网流行度最高的公共内容以保证各小蜂窝小区本地命中率.（2）用于存储流行度较高的差异化的内容以促进MBS内SBS之间的协作.在此基础上,解析推导具有最优平均内容获取开销的分割参数闭合表达式.仿真结果表明该算法在不同系统参数条件下能显著降低SD-RAN的平均内容获取开销.     

基于节点介数和替换率的内容中心网络网内缓存策略

网内缓存技术是内容中心网络(CCN)的关键技术之一,CCN采用传统的ALWAYS缓存策略,会造成较大冗余。改进的Betw方案仅考虑了节点介数,容易造成高介数节点缓存更替频繁,内容可用性下降。为了解决这个问题,该文提出一种综合使用网络节点介数和节点缓存内容更替速率作为缓存决策度量的新型网内缓存策略BetwRep,通过权衡节点位置重要性和缓存内容时效性实现回传内容的最佳放置。最后,基于ndnSIM平台进行的网络仿真表明,该文提出的BetwRep缓存策略取得了比Betw方案和ALWAYS方案更低的源端请求负载和更少的平均跳数。     

NDN中基于蚁群替换算法的邻居协作缓存管理策略

为提高NDN(命名数据网络)中的缓存利用率,提出了一种基于蚁群替换算法的邻居协作缓存管理(ACNCM)策略。首先将单节点的缓存替换问题,建模为0/1背包问题,并根据缓存数据的大小、使用频率以及邻居副本深度等信息定义本地存储内容的缓存价值,提出基于蚁群算法的缓存替换算法。然后利用邻域协作的思想,通过路由节点之间定期交换自身节点的缓存信息,对单个节点替换出去的缓存内容,选择邻居节点完成协作式缓存管理。实验结果表明,ACNCM策略在缓存命中率、网络开销和平均响应时延方面均优于现有方法。