内容中心网络中能效感知的概率性缓存机制

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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
. o! s; v' ~( w+ I! ~1 n' J8 q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
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
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
, I) y$ g& v% b5 W均响应跳数的同时有效地降低网络的整体能耗。
关键词：内容中心网络；能效性；内置缓存；概率性缓存
' R1 O3 Z' ]$ m5 e* I2 l% {1 引言
互联网技术高速发展的今天，新型网络应用层
+ m% ?( a! a/ O# {8 v( B2 h出不穷，信息服务的“内容化”、“个性化”成为了
当前网络发展的主要趋势[1]。然而，传统的基于主机
& U: h0 W; S1 l. w2 @的Internet体系架构缺乏对面向内容的分发获取服
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