|
EDA365欢迎您登录!
您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?注册
x
摘 要:内置缓存技术是内容中心网络(Content Centric Networking, CCN)的核心技术之一。现有的研究大多主要1 ?* d- [$ S) a, S( i& R4 G6 r
针对网络资源利用率的优化,而忽略了网络能耗的问题。该文首先建立了一个能耗模型对 CCN 的网络能耗进行分
! u5 J7 v P5 e0 a7 X% A3 T析,并设计了一个能效判决条件来优化缓存过程的能效性。进而,在此基础上综合考虑内容流行度和节点中心性等
' n. w! r9 k5 f. f& h2 q. M因素提出一种能效感知的概率性缓存机制(E2APC)。仿真结果表明,该机制能在保证较高的缓存命中率和较小的平
* C& h3 s% @; V$ \& I3 ]4 ?: [: M均响应跳数的同时有效地降低网络的整体能耗。6 F- h0 B% x8 p
关键词:内容中心网络;能效性;内置缓存;概率性缓存& Y6 E6 {& s) r% O
1 引言
* C; O8 `+ P2 ~* W, Z- j& }互联网技术高速发展的今天,新型网络应用层: W/ _# T: V; S3 t" |
出不穷,信息服务的“内容化”、“个性化”成为了$ S- y2 |- m( E5 w# u8 a5 v
当前网络发展的主要趋势[1]。然而,传统的基于主机* O7 L' i) `5 [6 H
的Internet体系架构缺乏对面向内容的分发获取服 t/ o" p6 T& h: q6 C, x
0 v7 s: a: X8 y( u7 i0 @; \8 f1 m0 B6 y, [1 z+ J0 y
s; K& a; l4 x; f. E' x
: o% _0 N2 C% S; F& h8 }4 W3 `0 D7 |* R* P( u/ X Y, r
附件下载:
_( j" G9 t/ y; G3 `6 A& x G2 d5 K( @, z
|
|