NDN網(wǎng)絡(luò)中視頻數(shù)據(jù)緩存問題研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)中信息爆炸式的增長和新應(yīng)用的不斷出現(xiàn)，當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)暴露出越來越多的問題?，F(xiàn)在廣泛使用的IP網(wǎng)絡(luò)對內(nèi)容靈活有效分布的支持性不夠，已經(jīng)不能滿足新型應(yīng)用的需求。針對口網(wǎng)絡(luò)的這些問題，未來網(wǎng)絡(luò)的研究得以發(fā)展并以取代當(dāng)前的IP網(wǎng)絡(luò)作為目標(biāo)。在未來網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計中，最具有代表性的絡(luò)架構(gòu)是命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)(Named Data Networking，NDN)。NDN的一個很重要的創(chuàng)新是在內(nèi)網(wǎng)的每個路由節(jié)點上引入了數(shù)據(jù)緩存功能。NDN的內(nèi)網(wǎng)緩存是一

2、種細(xì)粒度的數(shù)據(jù)緩存，這為數(shù)據(jù)的存儲提供了很大的靈活性，但同時如何設(shè)計高效的緩存算法也成為一個值得討論的問題。
　　另一方面，當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)通信已經(jīng)從點到點通信模式演變成以音視頻為主導(dǎo)的通信模式。據(jù)粗略統(tǒng)計，當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)中的視頻流量已經(jīng)占到網(wǎng)絡(luò)總流量的60％，并在持續(xù)增長。如果可以針對視頻業(yè)務(wù)提供更好的服務(wù)，將會提高網(wǎng)絡(luò)的性能，進(jìn)而為視頻用戶提供更好的服務(wù)。本論文針對命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中視頻業(yè)務(wù)的緩存問題展開研究。研究內(nèi)容分別從視頻用戶的請求行為

3、和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涑霭l(fā)設(shè)計針對視頻數(shù)據(jù)的緩存算法。本論文的主要工作及創(chuàng)新之處總結(jié)如下:
　　(1)提出一種基于熱度預(yù)測的視頻存儲算法。首先，此算法通過視頻用戶對視頻的請求行為進(jìn)行分析，推導(dǎo)并得出了同一個視頻文件中不同數(shù)據(jù)塊之間的關(guān)聯(lián)性。然后通過相鄰視頻數(shù)據(jù)塊之間的請求關(guān)聯(lián)，對即將到來的數(shù)據(jù)請求進(jìn)行熱度預(yù)測。在NDN緩存節(jié)點上，根據(jù)已緩存視頻數(shù)據(jù)的請求熱度以及即將到來的數(shù)據(jù)請求熱度進(jìn)行比較，提前將未來熱度較高的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲，同時將未來熱

4、度較低的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行替換?；跓岫阮A(yù)測的視頻存儲算法可以使得緩存節(jié)點上一直存儲熱度較高的視頻請求所對應(yīng)的視頻數(shù)據(jù)?；跓岫阮A(yù)測的視頻緩存算法會盡可能的滿足熱度較高的視頻請求，從而減少大部分視頻用戶的數(shù)據(jù)請求延遲，并提高網(wǎng)絡(luò)緩存利用率。
　　(2)提出了了一種基于視頻數(shù)據(jù)請求熱度的緩存空間劃分算法。此算法考慮全局網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渖蠑?shù)據(jù)緩存較難進(jìn)行有效分析的困境，提出了一種將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭澐殖珊唵尉W(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣M合的算法思想。緩存空間劃分算法是將一

5、個緩存節(jié)點的緩存空間，根據(jù)不同端口以及不同視頻文件請求的比例進(jìn)行劃分。劃分后的緩存空間將分配到各個子緩存空間當(dāng)中。這樣一個復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渚桶凑站彺婵臻g的劃分被分解成為多個簡單的串聯(lián)緩存結(jié)構(gòu)。在劃分后的串聯(lián)緩存結(jié)構(gòu)中，數(shù)據(jù)緩存問題的分析將變得相對簡單，從而簡化全局網(wǎng)絡(luò)緩存問題的復(fù)雜度。而在一個緩存節(jié)點上的緩存數(shù)據(jù)，可以同時被多個子劃分空間使用，所以緩存數(shù)據(jù)的替換決策將根據(jù)各個子空間中數(shù)據(jù)的熱度之和進(jìn)行統(tǒng)計。
　　(3)提出一種基于信

6、息聚合的緩存預(yù)測算法。在工作(1)和(2)的研究基礎(chǔ)上，本文分析了核心緩存節(jié)點中數(shù)據(jù)請求被底層緩存節(jié)點中緩存的內(nèi)容過濾，從而造成數(shù)據(jù)請求關(guān)聯(lián)性下降的特點，提出了將底層緩存節(jié)點中已經(jīng)被滿足的視頻請求信息進(jìn)一步傳送給核心緩存節(jié)點，稱之為信息聚合。信息聚合可以提供更多的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)信息，從而使得核心緩存節(jié)點更好的分析即將到來的數(shù)據(jù)請求。在獲取更多的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)信息后，根據(jù)工作(1)中視頻請求熱度預(yù)測的原理，基于信息聚合的緩存預(yù)測算法對視頻數(shù)據(jù)可以進(jìn)行

7、更加合理和準(zhǔn)確的預(yù)測。同時為了減少網(wǎng)絡(luò)中同一份數(shù)據(jù)在不同緩存節(jié)點中進(jìn)行緩存所帶來的緩存冗余，在本研究內(nèi)容中引入了偽數(shù)據(jù)請求的設(shè)計，偽數(shù)據(jù)請求不僅能夠?qū)⑾掠尉彺婀?jié)點中的被過濾的數(shù)據(jù)請求向上游緩存節(jié)點進(jìn)行發(fā)送，還能夠指導(dǎo)上游緩存節(jié)點對預(yù)測的數(shù)據(jù)熱度進(jìn)行修正。偽數(shù)據(jù)請求將替換工作(1)和(2)中的反向刪除通知來減少網(wǎng)路中數(shù)據(jù)的存儲冗余.另外本算法考慮了網(wǎng)絡(luò)緩存數(shù)據(jù)動態(tài)變化而造成預(yù)測值與實際請求不同的問題，設(shè)計了對預(yù)測熱度進(jìn)行及時修正的機(jī)制，提