本文關鍵詞：智慧協(xié)同網(wǎng)絡中緩存機制與算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)逐漸暴露出其原始設計中諸多弊端,且這些弊端無法通過打“補丁”的方式得以克服。近年來世界各國均將未來互聯(lián)網(wǎng)體系架構設計作為信息網(wǎng)絡領域最重要和最迫切的研究內(nèi)容之一,以圖從根本上解決傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)面臨的各種主要嚴重問題。北京交通大學下一代互聯(lián)網(wǎng)互聯(lián)設備國家工程實驗室提出的智慧協(xié)同網(wǎng)絡體系架構,在克服傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)面臨的安全性、可擴展性和移動性等問題的基礎上,能夠大幅提高網(wǎng)絡資源利用率、降低網(wǎng)絡損耗并提高用戶體驗。智慧協(xié)同網(wǎng)絡體系架構要求部署無處不在的緩存(In-network caching),將其作為架構中不可或缺的重要元素之一,以有效減小網(wǎng)絡流量和降低服務獲取時延,提高用戶體驗。本文在深入探討已有緩存機制與算法的基礎上,以提高緩存命中率、控制緩存通告開銷以及提高緩存收益的角度,設計新型緩存機制與算法。本文的主要工作和創(chuàng)新點如下：1.給出了一種緩存機制分類方法,將已有的緩存機制劃分為多個類別,明確了不同緩存機制類別采用的存儲和查詢策略,并指出了已有緩存機制的優(yōu)勢與不足,為后續(xù)緩存機制研究提供了依據(jù)和方向。2.以提高緩存命中率為優(yōu)化目標,提出了一種基于概率緩存的隱式協(xié)作緩存機制。該隱式協(xié)作緩存機制的核心思想是：網(wǎng)絡中每個內(nèi)容路由器根據(jù)其拓撲位置來決定各自的緩存概率,并以此緩存概率決定是否緩存轉發(fā)的DATA包。數(shù)值分析和仿真實驗結果表明該緩存機制能夠提高緩存命中率,減小緩存命中距離,并具有良好的可擴展性。3.以控制緩存通告開銷為優(yōu)化目標,提出了一種基于最小k中心緩存算法的顯式協(xié)作緩存機制。該顯式協(xié)作緩存機制的核心思想是：網(wǎng)絡管理者自由地決定一個DATA包在網(wǎng)絡中的緩存副本數(shù)量,提高緩存效率并且控制緩存通告開銷。仿真實驗結果表明該緩存機制能夠顯著提高緩存命中率并且控制緩存通告開銷,實現(xiàn)緩存效率和緩存機制可擴展性之間性能均衡。4.以提高緩存收益為優(yōu)化目標,提出了一種基于緩存收益的顯式協(xié)作緩存機制。該緩存機制的核心思想是：將減小上游鏈路時延作為緩存收益,建立基于緩存條目表的查詢策略、基于請求路徑的存儲策略和基于緩存收益的替換策略。仿真實驗結果表明該顯式協(xié)作緩存機制能夠提高緩存命中率和降低錯誤命中率,更重要的是,能夠顯著減小用戶獲取服務內(nèi)容的平均訪問時延。
【關鍵詞】：未來網(wǎng)絡體系架構 智慧協(xié)同網(wǎng)絡 緩存 隱式協(xié)作 顯式協(xié)作 緩存通告 緩存收益
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP333
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-15
• 主要縮略語對照表15-17
• 1 引言17-31
• 1.1 研究背景17-26
• 1.1.1 智慧協(xié)同網(wǎng)絡18-23
• 1.1.2 其他未來網(wǎng)絡體系架構23-26
• 1.2 選題目的及意義26-27
• 1.3 主要工作與創(chuàng)新點27-28
• 1.4 論文組織結構28-31
• 2 緩存機制分類方法及綜述31-67
• 2.1 引言31
• 2.2 緩存機制分類方法31-33
• 2.3 緩存機制研究綜述33-65
• 2.3.1 同質非協(xié)作緩存35-36
• 2.3.2 異質非協(xié)作緩存36
• 2.3.3 同質協(xié)作緩存36-40
• 2.3.4 異質協(xié)作緩存40-57
• 2.3.5 典型緩存機制仿真分析與對比57-63
• 2.3.6 緩存研究進展總結63-65
• 2.4 本章小結65-67
• 3 基于節(jié)點度的概率緩存機制67-87
• 3.1 引言67
• 3.2 研究背景與研究現(xiàn)狀67-69
• 3.3 基于節(jié)點度的概率緩存機制69-79
• 3.3.1 緩存機制設計思想69
• 3.3.2 緩存系統(tǒng)模型69-77
• 3.3.3 基于節(jié)點度的概率緩存機制77-79
• 3.3.4 性能分析79
• 3.4 仿真分析與對比79-86
• 3.4.1 仿真參數(shù)79-80
• 3.4.2 緩存命中率優(yōu)化80-83
• 3.4.3 緩存命中距離優(yōu)化83-85
• 3.4.4 緩存機制對比85-86
• 3.5 本章小結86-87
• 4 智慧協(xié)同網(wǎng)絡中最小k中心緩存機制與算法87-109
• 4.1 引言87
• 4.2 研究背景與研究現(xiàn)狀87-88
• 4.3 最小k中心緩存88-100
• 4.3.1 網(wǎng)絡模型88-89
• 4.3.2 最小k中心緩存89-91
• 4.3.3 最小k中心緩存算法91-98
• 4.3.4 k值的應用98-99
• 4.3.5 緩存快速算法99-100
• 4.4 驗證與分析100-107
• 4.4.1 仿真參數(shù)100-101
• 4.4.2 緩存命中率優(yōu)化101-102
• 4.4.3 緩存命中距離優(yōu)化102-104
• 4.4.4 緩存通告開銷優(yōu)化104-105
• 4.4.5 k值的影響105-106
• 4.4.6 緩存機制對比106-107
• 4.5 本章小結107-109
• 5 智慧協(xié)同網(wǎng)絡中提高緩存收益的緩存優(yōu)化機制109-123
• 5.1 引言109
• 5.2 提高緩存收益的緩存優(yōu)化機制109-114
• 5.2.1 緩存模型109-110
• 5.2.2 基本設計思想110-112
• 5.2.3 請求、響應和緩存過程112-114
• 5.3 仿真分析與對比114-122
• 5.3.1 仿真建立114-115
• 5.3.2 緩存空間大小影響115-119
• 5.3.3 通告周期間隔影響119-121
• 5.3.4 緩存機制對比121-122
• 5.4 本章小結122-123
• 6 總結與展望123-125
• 6.1 工作總結123-124
• 6.2 研究展望124-125
• 參考文獻125-133
• 作者簡歷及攻讀博士學位期間取得的研究成果133-137
• 學位論文數(shù)據(jù)集137

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  本文關鍵詞：智慧協(xié)同網(wǎng)絡中緩存機制與算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：330171