基于主动网络的自适应缓存技术研究

根据主动网络中的任何一个主动节点都可以用于放置缓存及其智能性等特征,提出一种基于主动网络的自适应网络缓存机制.即在自动构建层次拓扑的基础上,采用了缓存摘要技术进行通信协作,通过集中式管理缓存摘要的方法来减少协作通信量;并依照缓存服务器的负载情况进行缓存服务器之间的负载平衡.最后,使用trace-driven模拟方法,以Network Simulator仿真器作为模拟工具,模拟结果显示本文设计的系统与层式结构系统相比有较多优势.     

基于主动网络的最佳缓存位置计算

主动网络是一种新型的智能性网络,其中的任何一个主动节点都可以用于放置缓存。基于主动网络,通过使用ILP算法,解决了在哪个节点中进行缓存为最佳的问题,从而使整个网络缓存系统的花费较小、效率较高。并使用ANTS对这个算法进行了模拟实现。     

Web缓存系统浅析

研究和构造一个可扩展性好及请求命中率高的Web缓存系统，通过对Web缓存定位问题及目前流行的分布缓存系统的分析，确定分层缓存系统更有优势，为了提高分层缓存的可扩展性和请求命中率，在保持父子代理之间原有协作关系的同时加强父代理的处理能力，提出了一种新的虚拟协作缓存系统，即父代理用扩展性好的集群系统实现，子代理在缓存的同时加进预取技术，该虚拟制作缓存系统能满足网络缓存对可扩展性及请求命中率的要求，具有可扩展性好，吞吐率高和命中率高的特点。     

基于缓存开销的信息中心网络缓存协作策略

网络化缓存策略影响ICN网络的传输性能,考虑到缓存执行时的开销不仅包含访问缓存节点时的路径代价,还应包含替换旧信息的替换代价,因此提出一种基于路径访问代价和节点替换代价的缓存协作策略(path and node cost based cooperative caching strategy, 简称PNC3S).该策略对两种代价进行整体考虑,将代价总量作为是否进行信息与节点匹配缓存的依据,对提出的策略模型进行优化分析,将最优解作为缓存部署方案.实验结果表明,与CEE,LCD策略相比,PNC3S可以改善网络的信息缓存率、服务器的负载率、网络链路平均利用率,以及访问跳数减少率.     

基于Cache网络数据的数据缓存技术研究

通过对目前数据缓存技术的分析和研究，提出和设计了一种针对于高速局域网分布式数据缓存系统，即基于Cache网的数据缓存系统。旨在进一步提高数据缓存系统的性能，通过减少网络传输时间，均衡网络负载，实现提高客户机／服务器网络系统的检索效率。其主要思想是在网络的各个节点上建立数据缓存区，并实现对这些缓存区统一调配和管理。文中对其缓存性能进行了分析，并和其它缓存系统进行了比较，从而论证了该缓存系统的有效性。     

机群文件系统的缓存机制分析与研究

针对传统的三层缓存体系结构中存在的问题，提出了协作缓存机制，使系统中各节点的缓存资源得到协调和充分的利用，进一步提高了文件访问的效率，解决了文件服务器容易成为系统的瓶颈而影响文件系统的效率问题；并对几个常见的协作缓存管理算法进行简要的分析。     

客户机/服务器下的数据缓存技术

为了在客户机，服务器网络环境下的数据库检索系统中，引用数据缓存技术改善数据检索效率，通过对现有的数据缓存系统进行分析、归纳和总结，并参照借鉴存储器缓存技术的一些理论，阐述了数据缓存技术在客户机，服务器网络环境下应用模式，系统的进行了理论归纳，给出缓存一致性问题的解决方法，实现了数据缓存技术的高效使用。     

面向多自治域环境的 ICN 缓存策略设计

信息中心网络是下一代网络研究的一个重要组成部分,而缓存作为信息中心网络的核心组成部分在减少网络负载方面得到广泛应用,但现阶段的研究集中于单个自治域内的性能优化,多自治域间的管理与协作方面的研究还不成熟。提出基于域间商业关系的 ICN（information centric networking）缓存策略的设计方案,描述了面向多自治域环境的基于内容提供商、商业关系和二者结合的域间缓存策略及相应的域内缓存决策与替换策略,并进行了形式化表示。     

内容中心网络中基于缓存压力的选择性缓存机制

内置缓存机制是内容中心网络(Content Centric Networking,CCN)研究的关键问题之一.现有的CCN缓存机制在缓存节点的选择时往往缺乏对节点缓存状态和负载情况等动态信息的综合考虑,因此无法准确反映节点间的缓存状态差异,进而影响了缓存决策的合理性.提出了一种基于缓存压力的选择性缓存机制(Cache Pressure Based Selective Caching,CPBSC).该机制利用节点的缓存占用率和缓存替换率评估节点的缓存压力,并结合内容的流行度实现缓存节点的合理选择.同时,根据内容的请求率和兴趣分组的剩余生存时间评估不同内容的缓存价值,以此实现缓存内容的合理替换.仿真结果表明,CPBSC有效地优化了缓存资源利用率,并显著提高了系统的整体缓存性能.     

基于缓存机制的Chord的改进

P2P网络由于缺乏统一的国际标准和固定的网络拓扑模型,一直都处在混乱的无标准状态.以Chord系统为例,结合无结构P2P系统中的缓存技术,将其引入到结构化的系统中,其应用为路径缓存,把数据缓存到查询路径上,以提高定位速度和数据获取速度.     

P2P流媒体的协作缓存研究

为了缓解点对点(P2P)流媒体系统给互联网带来的通信压力,设计了一种基于P2P流媒体网络的协作缓存机制.首先,对已有的大规模P2P流媒体系统进行了测量实验,发现它们通过部署专用服务器提高系统整体性能,而节点之间的协作比较差.然后,利用缓存数据块的被访问频率计算其价值,利用数据块的传输时延计算其请求分布因子.最后,节点结合数据块价值和请求分布因子替换已缓存数据,尽可能地保留那些来自较远节点的缓存数据和高频数据,以实现缓存数据的均衡分布,提高节点之间的协作性.模拟结果显示所提出的方法在在缓存命中次数、系统负载和节点协作性等多个尺度上有较好的性能.     

内容中心网络中一种基于内容扩散的主动缓存机制

借鉴分子扩散的思想,提出一种基于内容扩散的主动缓存机制(Content Diffusion Based Proactive Caching,CDBPC).该机制引入缓存内容浓度的概念来描述不同内容在不同区域内的需求程度,然后根据节点间的缓存内容浓度关系来驱动内容副本在网络中的主动推进和迁移,并结合内容的流行度等因素实现了缓存内容的概率性放置,从而达到内容缓存的快速部署和推进,提高为用户提供就近响应概率的目的.仿真结果表明,该机制能有效地降低系统的平均接入代价并提高缓存命中率.     

高带宽延迟网络中路由器缓存需求的仿真与分析

本文首先介绍了在当今高带宽延迟网络下路由器缓存需求的研究进展,重点讨论了基于TCP协议模型的五种典型的缓存设置方法,结合NS2仿真实验着重分析了在高带宽延迟网络下各种高速TCP协议和AQM机制与各种缓存设置方法的相互影响,并进一步总结了影响缓存需求的几个主要因素。通过仿真实验与分析得到如下结论：（1）基于不同的假设前提的缓存设置方法适应于不同的网络负载环境,缓存机制的选择取决于网络带宽延迟乘积与流数的比值;（2）在高带宽延迟网络下,当采用高速TCP和主动队列管理机制时缓存需求可以大大减小。     

软件定义下的CCN缓存算法研究

为了解决内容中心网络（CCN）中存在的缓存问题,在内容中心网络和软件定义网络（SDN）的融合架构下,充分利用控制层全局感知和集中控制的优势,提出了一种软件定义下的CCN缓存决策方法。考虑了中介中心度、内容流行度、节点边缘度和缓存节点存储容量的有限性,引入了控制节点和通信节点的概念,通过控制器缓存决策,使得请求内容在不同的节点进行合理缓存。同时,根据控制节点距离缓存节点和服务器的跳数,找到返回用户请求的最短路径,采用ndnSIM进行仿真实验。结果表明,相比ALWAYS,LCD两种传统缓存决策策略,该方案可以明显提高缓存命中率,降低路径延展率和缓存替换数,达到了提高CCN缓存效率的目的,有利于内容中心网络及未来网络的发展。     

流媒体服务器的间隔缓存管理策略研究

对间隔缓存管理策略进行了分析研究，提出了一种新型的抢占式间隔缓存调度方法和相应的准入控制算法以及系统实现方法．这种抢占式间隔缓存调度方法将间隔大小和流速率比值作为间隔抢占时的比较标准，通过抢占比值最大的间隔提高间隔缓存的抢占效率．由于同时考虑了空间和时间因素，相对传统管理策略，这种方法对复杂的异构环境具有更好的适应性．     

网络数据包传输占用缓存大小混沌特性分析

建立一个无尺度元胞自动机模型,更为真实地模拟网络中数据包传输过程,得到单个节点在不同时刻和所有节点在一定时刻的缓存占用大小,在此基础上采用计算最大Lyapunov指数的方法,研究了网络节点缓存占用的混沌特性。研究结果表明,网络中单个节点占用的缓存大小表现出混沌性,而所有节点构成的系统占用的缓存大小在整体上趋于稳定,反映出网络数据包传输系统具有突现的复杂性特点。     

网络存储中分布式I/O缓存机制研究

针对网络存储中I/O的瓶颈问题,设计了一个基于网络存储的分布式I/O缓存机制,通过本地缓存和远程缓存的两级缓存机制进行I/O性能的优化.其中本地缓存用来保存本地磁盘的读写信息,远程缓存用来协调远程机器的本地缓存.针对以上的缓存机制,设计了相应的数据块更新算法和缓存一致性策略,有效地保证了I/O缓存的性能.     

基于深度强化学习的无线网络边缘缓存技术综述

边缘缓存能够有效降低服务时延、缓解回程链路流量压力以及提升用户体验质量,可用于解决现有移动通信网络架构难以支撑的数据流量极速增长,满足用户对高质量网络服务的需求。但是复杂的网络状况和未知内容流行度给边缘缓存策略研究带来很大挑战。首先从边缘缓存的优势挑战、应用场景、核心要素等方面介绍边缘缓存网络的基础架构和流程,对研究现状进行分析总结。随后简述深度强化学习技术和DQN算法,分类介绍基于不同缓存系统架构和基于不同深度强化学习方法的边缘缓存策略。最后重点对基于深度强化学习的缓存模型进行解析,提出下一步研究方向。     

基于多级缓存的网络考试系统设计探讨

网络在线考试的安全性与可靠性至关重要,为解决在线网络考试过程中可能出现的网络或硬件设备故障等问题,设计了一种基于多级缓存机制的分布式网络考试系统,通过考生电脑本地一级缓存、考区服务器二级缓存及中心服务器三级缓存冗余架构及存储与传输加密机制,确保了考试过程的可靠性和安全性。该系统已在省级大型网络统考中得到应用。     

面向网络GIS的最小价值空间数据缓存替换算法研究

海量空间数据的网络传输是影响网络GIS服务质量的重要因素.数据缓存机制能有效提高数据响应速度,提升网络GIS服务质量.FIFO、LRU、LFU等常用的缓存替换算法侧重于数据的访问时间和频率,而未能兼顾空间数据特有的空间位置特性,在空间数据缓存的应用上存在着局限性.该文面向网络GIS提出了一种最小空间数据价值缓存替换算法GDLVF(Lowest-Value FirstCache Replacement for Geospatial Data),除考虑数据的访问时间和频率外,还兼顾数据空间位置与可视区域间的面积和位置关系,并利用加权数据大小来降低数据大小差异对价值计算的影响.实验表明,GDLVF较传统的缓存替换算法能够同时兼顾请求命中率和字节命中率,减少数据的网络传输,显著改善网络GIS的服务质量.