【摘 要】
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近年来,随着网络流量的急剧增长,边缘计算(Edge Computing)成为降低网络负载、提高网络容量和服务质量的重要手段.移动内容分发网络(Mobile Content Delivery Network,MCDN)
【机 构】
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清华大学计算机科学与技术系,中国石油勘探开发研究院,北京理工大学计算机学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFB0803405);国家自然科学基金(61472212);国家科技重大专项(2015ZX03003004)资助~~
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近年来,随着网络流量的急剧增长,边缘计算(Edge Computing)成为降低网络负载、提高网络容量和服务质量的重要手段.移动内容分发网络(Mobile Content Delivery Network,MCDN)应运而生,已被通信运营商逐步采用.移动CDN将缓存节点建立在移动核心网络和无线接入网中;用户之间通过移动网络共享缓存空间,进行协同缓存.与传统CDN相比,移动CDN新增接入网侧基站协作缓存层和用户侧协作缓存层.在该系统中,每层缓存应采用何种缓存放置和替换策略,多层缓存之间如何协调配合,这一问题当前尚无确切解决方案.该文从此问题着手,对移动CDN分层协作缓存系统建立以最小化用户访问资源的整体代价为目标的最优化模型,并以此模型提出一种基于效用的启发式分层协作缓存策略.该策略根据待缓存资源全局效用值进行缓存决策,最小化用户资源访问代价.仿真结果和基于真实网络数据的验证实验表明,该策略能够有效降低用户资源访问代价,提高缓存命中率.
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