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[毕业设计] 内容中心网络中能效感知的概率性缓存机制

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发表于 2021-4-16 09:39 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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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
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

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发表于 2021-4-16 10:35 | 只看该作者
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