NDN中基于缓存策略的高效拥塞控制方案

https://doi.org/10.1016/j.jnca.2023.103651获取权限和内容

摘要

作为先驱网络体系结构命名数据网络(NDN)利用以内容为中心的模型和无连接传输模式来增强网络容量。尽管出现了许多拥塞控制旨在提高NDN传输效率的协议,大多数这些方法都隐含地假设利息包引出一个数据包,这严重限制了网络性能。为了解决这个问题,我们引入了C3NDN,这是一种利用NDN中缓存策略的拥塞控制方案。C3NDN制定了一个“一兴趣多数据”模型以提高网络效率,并采用概率缓存策略在重要节点缓存热门内容,优化NDN的网内缓存特性。此外,C3NDN还结合了一种基于One-Interest-Multiple-Data模型的拥塞控制算法,该模型考虑了传输路径的带宽和延迟信息。此外,C3NDN实现了一种标记方法,该方法充分利用了节点缓存并减少了传输时间。通过大量实验验证了C3NDN的性能,结果表明,与其他拥塞控制方案相比,C3NDN可以减少41.68%的传输时间。

介绍

随着互联网规模和多样性的快速发展,网络应用模式正在从早期的资源共享向当前的内容需求和分发演进。然而,目前的互联网基础设施主要基于IP地址,IP地址表示端到端的连接。因此,传统的端到端传输模式很难满足这种变化(Vasilakos等人,2015)。为了解决这个问题,命名数据网络(NDN)被提出。它改变了网络服务的语义,从向给定目的地传递数据包到获取由给定名称标识的内容,从而帮助互联网从以主机为中心的模型发展到以内容为导向的模型(Zhang等人,2014)。

在NDN中,内容请求者发送一个感兴趣的数据包,其中包含标识其所需内容的名称。感兴趣的数据包基于此名称路由到内容生产者。内容提供者(内容生产者或缓存整个内容的一些中间路由器)提供相应的数据包,该数据包携带匹配的内容,并通过感兴趣的包路由路径将数据包反向转发给内容请求者。但是,如果请求的内容太大,无法封装到单个数据包中,提供商必须将内容划分为一些片段,并将每个片段封装到一个数据包中(Ren等人,2016)。如果一次返回所有数据包,很容易导致拥塞和数据包丢失。如果只返回一个与兴趣包对应的数据包,那么请求者需要继续发送兴趣包,直到收到完整的内容,这很容易导致高延迟。因此,有必要提出一种有效的拥塞控制方案,该方案能够在短时间内传输来自大内容的所有内容片段,并且不会造成太多数据包丢失,特别是对于NDN中的大数据和延迟敏感应用(例如AR/VR)。

此外,作为NDN的一个重要特征,网络内缓存使一些中间节点能够缓存内容,以缩短到内容请求者的路由路径,并减少数据包传递延迟(Din等人,2018)。然而,由于空间限制,中间节点只能缓存部分内容片段,而不能缓存全部内容。因此,在NDN中的传统传输模式中,中间节点作为内容提供商不能完全响应接收到的兴趣分组。因此,如何利用中间节点中缓存的内容片段是NDN拥塞控制的一个重要问题,因为它可以通过利用包含一些内容片段中间节点的缓存来缓解拥塞,并减少网络中内容生产者的总流量负载。

尽管有一些现有的工作提出了NDN的拥塞控制方案和缓存策略,但在降低传输延迟方面仍存在不足(Siddiqui等人,2019年)。主要缺点表现在以下方面。

  • 目前NDN中的大多数拥塞控制方案都采用一个兴趣一个数据模型,即一个兴趣包返回一个数据包。当内容量较大时,所需兴趣包的数量也较大,这导致网络中的带宽占用和延迟开销较高。

  • 虽然一些工作考虑了使用一个感兴趣的数据包来检索多个数据包的可能性,但它们通常只关注单个内容提供者,而在中间节点的网络内缓存中缺乏对内容片段的考虑。因此,只有保存整个内容的节点才是内容提供者。这将增加请求延迟并降低拥塞控制方案的有效性。

为了解决上述所有问题,我们建议C3NDNC类长食C类基于的控制方案C类疼痛战略NDN公司.C3NDN采用一元多数据传输模式,节省网络带宽,提高传输效率。在One-Interest-Multiple-Data传输模式中,兴趣包还用于收集包括带宽和延迟在内的网络信息,然后内容提供商更新其拥塞窗口大小,以计算接收到的兴趣包要返回的数据包数量。此外,a第页概率的c(c)疼痛战略(PCS)和相应的c(c)疼痛u个pdating(更新)提出了减少内容片段冗余和提高缓存效率的策略(CUS)。对于拥塞控制方案,还提出了一种标记机制,使持有内容片段的任何人都能够响应收到的兴趣包,它将大容量内容的传输分发到不同的中间节点,并利用附近节点的缓存来平滑来自其他节点的数据包的发送速率,从而有效缓解了NDN中传统传输模式下单个内容提供商造成的拥塞。

这项工作的主要贡献总结如下。

  • 我们提出了一个兴趣多数据传输模式,允许一个兴趣包触发多个数据包,因此只需要几个兴趣包就可以从相应的数据包中获取所有片段,在一个内容请求中形成完整的内容,然后对内容提供器执行拥塞控制,从而节省了网络带宽并提高了内容传输效率。

  • 我们提出了一种拥塞控制算法,它收集瓶颈链路带宽和延迟信息来计算拥塞窗口和内容提供商的发送速率。我们还提出了一种标记方案,使每个节点的缓存内容能够有序传输,充分利用节点缓存,减少传输时间。

  • 为了进一步提高C3NDN的传输效率,我们还提出了一种概率缓存策略和相应的缓存更新策略。每个节点根据内容片段的缓存值、相应内容的流行程度和节点重要性计算缓存概率。此外,当缓存内容占用的空间超过额定阈值时,根据片段保留值和冗余执行缓存更新策略,从而减少缓存内容的冗余,提高缓存效率。

  • 最后,我们进行了大量实验来评估C3NDN的性能。实验结果表明,C3NDN具有更好的传输性能,包括更高的传输速率和更短的传输时间。例如,与其他拥塞控制方案相比,C3NDN可以将传输时间减少41.68%。此外,PCS在缓存命中率、平均命中数和缓存替换率方面也取得了更好的性能。

本文的其余部分组织如下。第二节对相关工作进行了总结。第3节介绍了C3NDN的系统模型和设计,第4节通过在不同场景下的大量实验来评估C3NDN性能。最后,第五节对论文进行了总结。

节代码段

相关工作

近年来,NDN在工业界和学术界都很流行,在提高网络性能方面有很多工作要做。接下来,我们将相关工作总结为两个主题,即缓存策略和拥塞控制方案。

系统设计

在本节中,我们详细介绍了C3NDN的设计。我们首先介绍我们的系统模型。然后我们提出了一种基于内容和节点属性的缓存策略以及缓存更新策略。最后,我们提出了一种基于缓存策略的拥塞控制方案。

绩效评估

在本节中,我们使用开源ndnSIM(Mastorakis等人,2017)来评估拟议C3NDN的性能。ndnSIM在NS3网络模拟器中实现NDN协议栈。

结论

本文提出了一种有效的基于缓存的NDN拥塞控制方案C3NDN,它由缓存策略PCS、缓存更新策略CUS和在此基础上的拥塞控制策略组成。C3NDN提出了NDN的一兴趣多数据模型,其中一个兴趣包可以触发多个数据包,从而节省了网络带宽,提高了传输效率。然后,PCS缓存接收到的数据包,以生成流行内容

CRediT作者贡献声明

曲大鹏:概念化、写作-初稿、写作-审查和编辑、可视化、监督、项目管理、资金获取。吴军:方法、软件、验证。张建坤:正式分析、调查、资源、数据管理。高成喜:写作——原稿,写作——审查和编辑,可视化,资金获取。沈海英(Haiying Shen):写作–审查和编辑。李克勤:写作–审查和编辑。

竞争利益声明

作者声明以下可能被视为潜在竞争利益的财务利益/个人关系:曲大鹏报告称,财务支持由中国国家重点研发计划提供。曲大鹏报道,财政支持由国家自然科学基金会提供。曲大鹏报道,财政支持由辽宁省教育厅自然科学基础研究基金提供。曲大鹏报道

致谢

这项工作得到了国家重点研发计划根据批准号。2022年FB4500800,的国家自然科学基金根据批准号。62032013,辽宁省教育厅自然科学基础研究基金根据拨款LJC202002型,辽宁省研究生教育改革项目根据拨款LNYJG2022012年,的深圳市基础研究计划根据拨款JCYJ20220531100804009型,美国国家科学基金资助根据拨款美国国家科学基金会2206522

曲大鹏2003年取得中南大学数学系学士学位,2006年获得中南大学信息科学与技术系硕士学位,2012年获得东北大学信息科学和技术系博士学位。现任辽宁大学信息学院副教授、硕士生导师。他出版了50多本书

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    大鹏区2003年取得中南大学数学系学士学位,2006年获得中南大学信息科学与技术系硕士学位,2012年获得东北大学信息科学和技术系博士学位。现任辽宁大学信息学院副教授、硕士生导师。他在多家期刊和会议记录中发表了50多篇学术论文。他的研究兴趣包括未来的互联网和计算机网络。

    吴军目前正在中国辽宁大学信息学院攻读硕士学位。她的研究兴趣包括未来的互联网和社交网络。

    张建坤2021年获得中国辽宁大学计算机科学与技术硕士学位。他的研究兴趣包括拥塞控制和未来互联网。

    Chengxi Gao公司(IEEE成员)是中国科学院深圳高级技术学院的助理教授。在加入中科院之前,他是香港城市大学的研究助理。他在香港城市大学计算机科学系获得博士学位,在中国东北大学计算机科学学院获得学士和硕士学位。他的研究兴趣包括数据中心网络和分布式机器学习系统。

    沈海英(Haiying Shen)(IEEE高级成员)于2000年获得中国同济大学计算机科学与工程学士学位,2004年和2006年分别获得韦恩州立大学计算机工程硕士和博士学位。她目前是弗吉尼亚大学计算机科学系的副教授。她的研究兴趣包括分布式计算机系统、云和边缘计算、机器学习、大数据和网络物理系统。她是2010年微软学院院士和IEEE高级成员。

    李克勤(IEEE研究员)是纽约州立大学纽约州立大学计算机科学特聘教授。他还是中国湖南大学的国家特聘教授。他目前的研究兴趣包括云计算、雾计算和移动边缘计算、节能计算和通信、嵌入式系统和网络物理系统、异构计算系统、大数据计算、高性能计算、CPU–GPU混合和合作计算、计算机架构和系统、,计算机网络、机器学习、智能和软计算。他撰写或合著了840多篇期刊文章、书籍章节和参考会议论文,并获得多项最佳论文奖。他目前是ACM Computing Surveys和CCF Transactions on High Performance Computing的副主编。他曾担任《IEEE并行和分布式系统事务》、《IEEE计算机事务》、“IEEE云计算事务”、“IEEE-服务计算事务”和“IEEE可持续计算事务”的编辑委员会成员。他是IEEE研究员。

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