一种基于认知的动态副本放置方法

针对内容分发网中数据传输开销巨大的问题,提出一种基于认知的副本放置方法。通过对代理服务器反馈的用户需求动态信息,对内容流行度建立基于认知的预测模型,依据此模型启发式地完成内容的分发和放置。仿真结果表明,该方法能明显降低内容分发网络的传输开销,同时满足时变用户的动态需求,具有低时延、低开销等优点。与一般的算法相比,该方法能显著提高缓存命中率和降低用户请求的平均响应时延。

CDN内容分发策略数学建模研究

内容分发策略是影响一个内容分发网络(CDN)性能的主要原因之一。然而最早使用的各种启发式算法已经不能满足用户对时延的要求,因此许多研究人员开始利用数学规划的手段解决这一难题。但是,目前所提出的数学模型都存在其局限性和不足之处。本文从各个实际角度出发,考虑了流媒体速率、文件维持消耗、网络拓扑等各种情况,并对各种情况建立了完善的数学模型。同时,本文还利用节点来表示一个区域内的多个服务器,从而降低变量空间。

内容分发网络中带容量和能力约束的副本放置问题研究

副本放置问题是内容分发网络中的一项关键技术,已有的副本放置模型未考虑服务器的负载能力,本文研究考虑了基于内容分发网络服务器存储容量约束与服务能力约束的副本放置问题,建立了双约束的副本放置模型,设计了贪婪算法,把两阶段的模型求解转化成求解一系列的单服务器节点的最小费用流模型,获得了副本放置策略和用户请求重定向策略,并分析了算法的复杂性。

无线Mesh网络中的两阶段内容副本分配方法

为了缓解无线Mesh网络中的网络瓶颈问题,可引入内容分发技术,将Mesh路由器作为镜像服务器,以降低无线网络中的数据请求时延.针对无线Mesh网络中的内容副本分配问题,设计了更合理的网络模型,将各Mesh路由器作为M/M/1排队模型,在此基础上对问题进行形式化定义,并提出了两阶段的内容副本分配算法.在该方案中,根据各Mesh路由器收集到的内容热度信息决定每个内容对象所需的副本数量,然后通过基于贪心策略的启发式算法求解内容副本的分配方案.仿真实验的结果证明该算法较大地优化了无线Mesh网络中的平均时延,负载分布等网络性能参数.

基于局部需求特征的副本优化选择算法

为提高内容分发网络的用户满意度,提出一种基于局部需求特征的副本优化选择算法.在边缘代理存储能力受限的情况下,依据边缘代理所在区域的局部需求特征,通过对局部需求特征的提取并以此作为启发式信息进行副本的优化选择.仿真结果表明,与其他几种副本选择算法相比较,该算法所获得的请求覆盖率均高于其他算法.