命名数据网络中面向移动用户的内容预取方法

针对命名数据网络(named data networking,NDN)移动性增强支持不足的问题,基于城区移动场景提出了一种基于移动预测的内容预取方法(mobility-aware prediction approach for content prefetching,MAP-CP)及扩展方案(extended MAP-CP,e MAP-CP)。MAP-CP和e MAP-CP通过预测移动用户的下一接入点(access point,AP),预取在当前AP下因切换AP不能获取到的数据并缓存到所预测的下一AP相关联的NDN节点中,为切换AP后的移动用户就近服务,达到降低内容获取延迟和提高响应率的目的。e MAP-CP在MAP-CP的基础上,可预取切换AP过程中请求的数据,能够进一步提高性能。基于ndn SIM的仿真实验表明,与NDN本身相比,MAP-CP和e MAP-CP具有更低的平均内容获取延迟和更高的响应率,而且e MAP-CP更优。在移动速度为20 m/s、发包速率为200 pps时,MAP-CP和e MAP-CP的平均内容获取延迟可分别降低约4.0%和38.7%,响应率可分别提高约1.2%和4.9%。

内容分发网络预取技术综述

内容分发网络(Content Delivery Network,CDN)已成为近年来研究热点领域之一,为减少用户访问时延从而提高网络服务质量,相关研究在CDN缓存技术的基础上引入内容预取技术来克服缓存技术的滞后性并提高CDN中资源利用率。按照预取时研究的对象不同,根据CDN预取技术的分类,概括并比较了不同分类的优势与不足,并对各种评价标准进行了详细分析,最后指出了融合新型网络与技术的CDN预取的研究方向。