本文關(guān)鍵詞：智慧協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中緩存機(jī)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(shè)計(jì)中諸多弊端,且這些弊端無法通過打“補(bǔ)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(gòu)設(shè)計(jì)作為信息網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)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(yán)重問題。北京交通大學(xué)下一代互聯(lián)網(wǎng)互聯(lián)設(shè)備國家工程實(shí)驗(yàn)室提出的智慧協(xié)同網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu),在克服傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)面臨的安全性、可擴(kuò)展性和移動(dòng)性等問題的基礎(chǔ)上,能夠大幅提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率、降低網(wǎng)絡(luò)損耗并提高用戶體驗(yàn)。智慧協(xié)同網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)要求部署無處不在的緩存(In-network caching),將其作為架構(gòu)中不可或缺的重要元素之一,以有效減小網(wǎng)絡(luò)流量和降低服務(wù)獲取時(shí)延,提高用戶體驗(yàn)。本文在深入探討已有緩存機(jī)制與算法的基礎(chǔ)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(shè)計(jì)新型緩存機(jī)制與算法。本文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下：1.給出了一種緩存機(jī)制分類方法,將已有的緩存機(jī)制劃分為多個(gè)類別,明確了不同緩存機(jī)制類別采用的存儲(chǔ)和查詢策略,并指出了已有緩存機(jī)制的優(yōu)勢(shì)與不足,為后續(xù)緩存機(jī)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(biāo),提出了一種基于概率緩存的隱式協(xié)作緩存機(jī)制。該隱式協(xié)作緩存機(jī)制的核心思想是：網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)內(nèi)容路由器根據(jù)其拓?fù)湮恢脕頉Q定各自的緩存概率,并以此緩存概率決定是否緩存轉(zhuǎn)發(fā)的DATA包。數(shù)值分析和仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該緩存機(jī)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(kuò)展性。3.以控制緩存通告開銷為優(yōu)化目標(biāo),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(jī)制。該顯式協(xié)作緩存機(jī)制的核心思想是：網(wǎng)絡(luò)管理者自由地決定一個(gè)DATA包在網(wǎng)絡(luò)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(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該緩存機(jī)制能夠顯著提高緩存命中率并且控制緩存通告開銷,實(shí)現(xiàn)緩存效率和緩存機(jī)制可擴(kuò)展性之間性能均衡。4.以提高緩存收益為優(yōu)化目標(biāo),提出了一種基于緩存收益的顯式協(xié)作緩存機(jī)制。該緩存機(jī)制的核心思想是：將減小上游鏈路時(shí)延作為緩存收益,建立基于緩存條目表的查詢策略、基于請(qǐng)求路徑的存儲(chǔ)策略和基于緩存收益的替換策略。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該顯式協(xié)作緩存機(jī)制能夠提高緩存命中率和降低錯(cuò)誤命中率,更重要的是,能夠顯著減小用戶獲取服務(wù)內(nèi)容的平均訪問時(shí)延。
【關(guān)鍵詞】：未來網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu) 智慧協(xié)同網(wǎng)絡(luò) 緩存 隱式協(xié)作 顯式協(xié)作 緩存通告 緩存收益
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP333
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-15
• 主要縮略語對(duì)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(luò)18-23
• 1.1.2 其他未來網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)23-26
• 1.2 選題目的及意義26-27
• 1.3 主要工作與創(chuàng)新點(diǎn)27-28
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)28-31
• 2 緩存機(jī)制分類方法及綜述31-67
• 2.1 引言31
• 2.2 緩存機(jī)制分類方法31-33
• 2.3 緩存機(jī)制研究綜述33-65
• 2.3.1 同質(zhì)非協(xié)作緩存35-36
• 2.3.2 異質(zhì)非協(xié)作緩存36
• 2.3.3 同質(zhì)協(xié)作緩存36-40
• 2.3.4 異質(zhì)協(xié)作緩存40-57
• 2.3.5 典型緩存機(jī)制仿真分析與對(duì)比57-63
• 2.3.6 緩存研究進(jìn)展總結(jié)63-65
• 2.4 本章小結(jié)65-67
• 3 基于節(jié)點(diǎn)度的概率緩存機(jī)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(diǎn)度的概率緩存機(jī)制69-79
• 3.3.1 緩存機(jī)制設(shè)計(jì)思想69
• 3.3.2 緩存系統(tǒng)模型69-77
• 3.3.3 基于節(jié)點(diǎn)度的概率緩存機(jī)制77-79
• 3.3.4 性能分析79
• 3.4 仿真分析與對(duì)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(jī)制對(duì)比85-86
• 3.5 本章小結(jié)86-87
• 4 智慧協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中最小k中心緩存機(jī)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(luò)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(yīng)用98-99
• 4.3.5 緩存快速算法99-100
• 4.4 驗(yàn)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(jī)制對(duì)比106-107
• 4.5 本章小結(jié)107-109
• 5 智慧協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中提高緩存收益的緩存優(yōu)化機(jī)制109-123
• 5.1 引言109
• 5.2 提高緩存收益的緩存優(yōu)化機(jī)制109-114
• 5.2.1 緩存模型109-110
• 5.2.2 基本設(shè)計(jì)思想110-112
• 5.2.3 請(qǐng)求、響應(yīng)和緩存過程112-114
• 5.3 仿真分析與對(duì)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(jī)制對(duì)比121-122
• 5.4 本章小結(jié)122-123
• 6 總結(jié)與展望123-125
• 6.1 工作總結(jié)123-124
• 6.2 研究展望124-125
• 參考文獻(xiàn)125-133
• 作者簡歷及攻讀博士學(xué)位期間取得的研究成果133-137
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集137

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

本文編號(hào)：330171