本文選題：內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò) + 緩存��； 參考：《北京郵電大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)不斷發(fā)展,實際網(wǎng)絡(luò)中用戶的需求更加多樣化、復(fù)雜化,每天產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)流量也不斷增加,使得網(wǎng)絡(luò)的負載日漸加大,這對現(xiàn)行的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)提出了新的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)采用了以主機地址為核心的通信模式,然后在未來互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)中,用戶更關(guān)注的是信息本身而非信息的歸宿地。在這樣的背景下,學(xué)術(shù)界提出了信息中心網(wǎng)絡(luò)(Information-Centric Networking, ICN)模型,這種新架構(gòu)的核心是內(nèi)容,所有的新型路由緩存都基于此。而網(wǎng)內(nèi)緩存是這種新型網(wǎng)絡(luò)模式的顯著特征之一,通過網(wǎng)內(nèi)緩存技術(shù),ICN可以實現(xiàn)更快的內(nèi)容訪問速率,提高資源利用率,減少用戶等待時間。ICN的實現(xiàn)形式有多種,內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)(Content-Centric Networking,CCN)就是其中一種實現(xiàn)架構(gòu)。傳統(tǒng)CCN中采用了處處緩存的策略,這種策略不能很好利用有限的緩存空間,并且無法區(qū)分不同內(nèi)容之間的訪問頻率差異,造成了嚴重的資源浪費和內(nèi)容冗余,不利于提高緩存空間內(nèi)容的多樣性,同時,也對網(wǎng)絡(luò)的整體負載帶來了諸多壓力。內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)中以內(nèi)容本身為核心,緩存系統(tǒng)的設(shè)計也應(yīng)該著重考慮內(nèi)容本身的特性。針對這個問題,本文提出了一套基于內(nèi)容流行度預(yù)測的BEACON緩存策略系統(tǒng)。首先,定義了新型的內(nèi)容流行度概念來衡量用戶對內(nèi)容的偏好程度,并設(shè)計了內(nèi)容流行度收集和統(tǒng)計模塊,實現(xiàn)了 CCN架構(gòu)下的內(nèi)容流行度監(jiān)測功能;其次,基于歷史數(shù)據(jù),使用灰色預(yù)測理論進行流行度的預(yù)測,并做了詳細的數(shù)學(xué)建模分析。然后,添加了拓撲重要性的評價模塊,采用介數(shù)來評價節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的重要程度。在此基礎(chǔ)上,完成BEACON緩存策略的設(shè)計。最后,本文在仿真環(huán)境中,對比了該策略與其它幾種常用策略的性能差異,實驗表明,BEACON策略能夠有效地提高網(wǎng)絡(luò)的緩存命中率,提高緩存資源利用率,降低網(wǎng)絡(luò)負載,進而減小用戶獲取資源的時間消耗,提升了網(wǎng)絡(luò)的整體性能。
[Abstract]:With the continuous development of the Internet, the needs of users in the actual network become more diversified and complex, and the network traffic generated every day is increasing, which makes the load of the network increasing day by day, which poses a new challenge to the current network architecture. The traditional network uses the host address as the core communication mode, then in the future Internet ecology, the user pays more attention to the information itself rather than the destination of the information. In this context, the information center network Information-Centric networking (ICN) model is proposed. The core of this new architecture is content, based on which all new routing caching is based. Intra-network caching is one of the prominent features of this new network mode. ICN can achieve faster content access rate, improve resource utilization, and reduce user waiting time. ICN can be implemented in many ways. Content-Centric networking is one of the implementation architectures. In traditional CCN, the policy of everywhere cache is adopted, which can not make good use of limited cache space, and can not distinguish the difference of access frequency between different contents, which results in serious waste of resources and redundancy of content. It is not conducive to improving the diversity of cache content, but also brings a lot of pressure to the overall load of the network. The content itself is the core in the content-centric network, and the design of the cache system should also focus on the characteristics of the content itself. To solve this problem, this paper proposes a BEACON cache policy system based on content popularity prediction. Firstly, a new concept of content popularity is defined to measure the user's preference for content, and a content popularity collection and statistics module is designed to realize the function of content popularity monitoring based on CCN architecture. The grey prediction theory is used to predict the popularity, and a detailed mathematical modeling analysis is made. Then, an evaluation module of topological importance is added to evaluate the importance of nodes in the network. On this basis, the design of BEACON cache policy is completed. Finally, in the simulation environment, this paper compares the performance difference between this strategy and several other commonly used strategies. Experiments show that the BEACON strategy can effectively improve the cache hit rate of the network, improve the utilization of cache resources, and reduce the network load. Furthermore, the time consumption of users to acquire resources is reduced, and the overall performance of the network is improved.
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP393.0

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本文編號：1926486