信息中心網(wǎng)絡(luò)元模塊承載的差異化服務(wù)模型

田 銘 鄔江興 蘭巨龍 馬 騰

?

信息中心網(wǎng)絡(luò)元模塊承載的差異化服務(wù)模型

田 銘*鄔江興 蘭巨龍 馬 騰

(國家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心 鄭州 450002)

針對信息中心網(wǎng)絡(luò)提供面向業(yè)務(wù)類型的差異化服務(wù)的問題，該文提出一種元模塊承載的差異化服務(wù)模型(DSM3)。DSM3定義了基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)控制功能單元——元模塊，通過匹配不同的元模塊組合串實例來承載不同特征需求的業(yè)務(wù)類型；并將元模塊組合過程視為“業(yè)務(wù)策略→實例組合串→業(yè)務(wù)承載路徑”的二級映射問題，重點設(shè)計了針對實時業(yè)務(wù)、非實時流媒體業(yè)務(wù)和用戶自產(chǎn)生業(yè)務(wù)的路由計算類元模塊實例。仿真表明，DSM3通過少量額外控制開銷，降低了上述3種業(yè)務(wù)的平均響應(yīng)時延，提高了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點緩存命中率，實現(xiàn)了對于差異化服務(wù)需求的支持。

信息中心網(wǎng)絡(luò)；多樣化業(yè)務(wù)；區(qū)分服務(wù)；元模塊

1 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的主體逐步向內(nèi)容獲取和信息服務(wù)演進(jìn)。人們對于數(shù)據(jù)應(yīng)用的需求日益增長，以信息為中心的網(wǎng)絡(luò)(Information-Centric Networking, ICN)[1,2]應(yīng)運而生，它采用從網(wǎng)絡(luò)底層全新設(shè)計的理念，通過在分組的網(wǎng)絡(luò)層頭部中定義載荷內(nèi)容的標(biāo)識對內(nèi)容進(jìn)行命名，取代了傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)體系中命名主機(IP地址)的機制。然而，命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)NDN[3]作為典型的信息中心網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)范例，其最初設(shè)計缺乏對業(yè)務(wù)特征的考慮，難以保證業(yè)務(wù)的差異化服務(wù)需求，具體表現(xiàn)為：

(1)內(nèi)容傳輸時，采用機械式地逐包請求方式，對于即時推送類的業(yè)務(wù)，請求者需要預(yù)先發(fā)送興趣請求，否則內(nèi)容產(chǎn)生后無法及時傳送給請求者；對于實時流媒體等業(yè)務(wù)，由于NDN的數(shù)據(jù)分塊機制，需要逐一發(fā)送多個興趣請求，大量的興趣報文浪費了上行鏈路帶寬。

(2)緩存決策時，缺乏對于業(yè)務(wù)類型的考慮，將所有應(yīng)答內(nèi)容盲目不加區(qū)分地進(jìn)行緩存[4]。事實上，對于私有性強的實時業(yè)務(wù)類型，其內(nèi)容共享度極低，盲目緩存不但浪費了節(jié)點有限的CS存儲資源，請求響應(yīng)時的CS查表操作還增加了報文的處理時延；而對于共享度較高的流媒體業(yè)務(wù)和用戶自產(chǎn)生業(yè)務(wù)，CE2的緩存方式又導(dǎo)致大量的同質(zhì)內(nèi)容冗余。

(3)路由轉(zhuǎn)發(fā)時，NDN中常用的策略是全轉(zhuǎn)發(fā)、隨機轉(zhuǎn)發(fā)和最短路徑轉(zhuǎn)發(fā)策略[5]。對于全轉(zhuǎn)發(fā)策略，興趣包和數(shù)據(jù)包成倍增長，產(chǎn)生大量的冗余流量；隨機轉(zhuǎn)發(fā)策略無法探測路徑長度和路徑時延，性能無法保證；最短路徑轉(zhuǎn)發(fā)策略，只是將興趣包轉(zhuǎn)發(fā)到跳數(shù)最少的內(nèi)容源，未考慮業(yè)務(wù)的特征需求，無法提供服務(wù)質(zhì)量保證。對于傳輸路徑外的節(jié)點存儲資源，也得不到有效的利用。

目前NDN對于如何保證多樣化業(yè)務(wù)的服務(wù)需求這一內(nèi)容傳輸問題并沒有給出系統(tǒng)的成熟的解決方案。文獻(xiàn)[6, 7]分析了ICN支持多媒體業(yè)務(wù)傳輸?shù)膬?yōu)勢和不足，對于現(xiàn)有方案進(jìn)行了對比分析，指出了目前存在的問題和下一步研究方向。文獻(xiàn)[8]依據(jù)可靠性和實時性指標(biāo)，將內(nèi)容劃分為不同業(yè)務(wù)類型，設(shè)計了差異化的內(nèi)容請求模式。但是該方案缺乏對于緩存決策和路由算法的考慮，且只給出了理論分析，缺乏實驗驗證。文獻(xiàn)[9]將業(yè)務(wù)劃分為實時業(yè)務(wù)和非實時業(yè)務(wù)；針對實時業(yè)務(wù)，采用一對多(one- request-n-packets)的請求方式(MERTS)，通過發(fā)送特殊興趣包(Special Interest, SI)完成個數(shù)據(jù)單元的同時請求。但是，該方案對于實時業(yè)務(wù)采用的仍舊是CE2的泛濫式緩存方式；文獻(xiàn)[10]提出了一種支持快速和正常轉(zhuǎn)發(fā)的雙模式傳輸策略(Dual-Mode)。對于共享內(nèi)容，采用CCN原有的緩存和請求模式，對于私有內(nèi)容，直接依據(jù)FIB實現(xiàn)快速的路由轉(zhuǎn)發(fā)，加快報文處理速度。文獻(xiàn)[11]提出了一種視頻會議的實現(xiàn)方式，使用戶在NDN架構(gòu)下獲得與Skype 或者 Google Hangouts相同的用戶體驗，作者側(cè)重點是系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)，并未考慮NDN的緩存與轉(zhuǎn)發(fā)模式與實時業(yè)務(wù)需求的匹配程度。文獻(xiàn)[12]綜合考慮收斂時間和算法的精確性，提出基于分布均勻度的蟻群路由策略，降低了內(nèi)容請求的平均時延，平衡了網(wǎng)絡(luò)負(fù)載。文獻(xiàn)[13]提出了蟻群優(yōu)化算法的改進(jìn)策略，包括利用弧相容預(yù)處理方式壓縮搜索空間；提出算法參數(shù)的設(shè)置方案，提高算法求解效率和適應(yīng)性。文獻(xiàn)[14]提出了基于業(yè)務(wù)類型的多樣化內(nèi)容分發(fā)機制DCDS，針對3種業(yè)務(wù)制定了差異化的內(nèi)容請求和緩存方式，該方案在緩存命中率和平均請求時延方面性能優(yōu)于已有算法，但方案未考慮差異化路由對多樣化業(yè)務(wù)的影響，且未給出一種普適性的差異化內(nèi)容分發(fā)模型。

針對上述不足，本文認(rèn)為研究業(yè)務(wù)請求特征驅(qū)動的差異化內(nèi)容分發(fā)策略，需要在緩存、路由和內(nèi)容請求的層面，設(shè)計和實現(xiàn)內(nèi)容傳遞對業(yè)務(wù)類型的匹配和差異化服務(wù)，提升網(wǎng)絡(luò)整體的服務(wù)效率和質(zhì)量。為此，提出ICN中元模塊承載的差異化服務(wù)模型(Differentiated Service Model based on Meta Module, DSM3)。本文借鑒可重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)元能力[15]概念，將參與內(nèi)容請求與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)控制功能分解為細(xì)粒度的模塊單元——元模塊，并將基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)控制功能元模塊分為4種類型，包括內(nèi)容請求類、內(nèi)容查找類、路由計算類、數(shù)據(jù)緩存類。針對不同特征需求的業(yè)務(wù)類型，匹配不同的元模塊組合鏈實例來承載，提供差異化服務(wù)。

2 元模塊

元模塊作為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)控制功能單元，提供4種類型基礎(chǔ)服務(wù)，具體包括：內(nèi)容請求、內(nèi)容查找、路由計算、數(shù)據(jù)緩存，再對每類功能進(jìn)行功能分解，得到細(xì)粒度的元模塊集合，記為，包括逐一內(nèi)容請求、相關(guān)并行預(yù)測請求、持久興趣請求、漸進(jìn)式緩存、邊緣緩存、不緩存、捷徑路由、循跡路由、蟻群路由等。該集合是封閉的且元素有限。元模塊的引入，可以對集合中元模塊進(jìn)行動態(tài)組合以實現(xiàn)多種業(yè)務(wù)類型的區(qū)分式服務(wù)，向集合中添加新型的元模塊以實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)功能的快速擴展，增強新型業(yè)務(wù)的個性化支持能力。

元模塊實例是開發(fā)者開發(fā)并已應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)的元模塊。在NDN網(wǎng)絡(luò)中，采用普遍緩存、逐一請求模式、CS-PIT-FIB的查表順序、以及傳統(tǒng)路由算法這些元模塊實例組合運行，實現(xiàn)NDN網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容請求與數(shù)據(jù)傳輸。元模塊之間通過模塊組合串關(guān)聯(lián)起來。對于某種業(yè)務(wù)策略中的模塊組合串，需要為每一個元模塊選取一個元模塊實例來執(zhí)行相應(yīng)的功能，如表示是元模塊的一個實例。記實例化后的模塊組合串為實例組合串。將執(zhí)行同一業(yè)務(wù)策略的實例組合串的所有節(jié)點進(jìn)行連接，形成內(nèi)容請求節(jié)點到內(nèi)容源節(jié)點的轉(zhuǎn)發(fā)傳輸路徑，稱作業(yè)務(wù)承載路徑。比如表示是實例組合串所在的節(jié)點。

定義1元模塊組合問題 給定業(yè)務(wù)策略、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淝覞M足節(jié)點連通的前提下，從網(wǎng)絡(luò)節(jié)點中選取能執(zhí)行模塊組合串的節(jié)點并生成一條從源節(jié)點到目的節(jié)點的執(zhí)行路徑。

元模塊組合過程可視為“業(yè)務(wù)策略→實例組合串→業(yè)務(wù)承載路徑”的二級映射問題，即“業(yè)務(wù)策略→實例組合串”映射和“實例組合串→業(yè)務(wù)承載路徑”映射。圖1為二級映射過程示意圖，將某種特定業(yè)務(wù)所需策略，映射為元模塊實例組合串E，其中不同形狀e分別代表4種不同的元模塊，然后，將執(zhí)行同一業(yè)務(wù)策略的實例組合串E所在節(jié)點進(jìn)行連接，形成執(zhí)行路徑N。

圖1 基于元模塊的二級映射問題

3 二級映射

3.1“業(yè)務(wù)策略→實例組合串”映射

定義2“業(yè)務(wù)策略→實例組合串(Service Policy-Instance Combination String, SP-ICS)”映射 指以業(yè)務(wù)策略的元模塊集為模塊組合串，以需求集為約束，選取每種特定的元模塊實例，組成實例組合串。映射過程記為，其中。

“SP-ICS”映射問題，即元模塊組合優(yōu)化問題，通過選取合適的元模塊實例，最大化實例組合串的效用，使網(wǎng)絡(luò)提供面向多種業(yè)務(wù)類型的差異化區(qū)分承載服務(wù)。具體的業(yè)務(wù)類型劃分不在本文的討論范圍之內(nèi)，本文借鑒文獻(xiàn)[14]中對典型業(yè)務(wù)的定義，詳細(xì)討論3種業(yè)務(wù)：

(1)實時業(yè)務(wù)：內(nèi)容后續(xù)共享程度小，私有性強，對于請求時延要求嚴(yán)格；

(2)非實時的流媒體業(yè)務(wù)：后續(xù)共享程度高，連續(xù)內(nèi)容請求之間具有強相關(guān)性，對于帶寬資源要求大；

(3)用戶自產(chǎn)生內(nèi)容：業(yè)務(wù)內(nèi)容文件小，內(nèi)容數(shù)量大，對于時延和帶寬沒有明顯要求。

為實現(xiàn)對業(yè)務(wù)類型的區(qū)分和查詢匹配，在CCN原有興趣包和數(shù)據(jù)包中添加業(yè)務(wù)類型(Type of Service, ToS)字段，為實現(xiàn)后續(xù)業(yè)務(wù)類型擴展功能，該字段定義為8 bit；另外，添加報文類型(Type of Packet, ToP)字段，用于標(biāo)識不同業(yè)務(wù)的請求和應(yīng)答報文。后續(xù)參與轉(zhuǎn)發(fā)的沿途節(jié)點依據(jù)ToS和ToP字段取值，執(zhí)行“SP-ICS”映射，通過實例組合串的動態(tài)組合，實現(xiàn)面向多種業(yè)務(wù)類型的差異化區(qū)分承載。

詳細(xì)的映射方式需要具體分析每種業(yè)務(wù)特點，制定針對每種業(yè)務(wù)類型的映射策略。為驗證DSM3模型的性能，這里給出上述3種典型業(yè)務(wù)的元模塊承載實例組合串，并就這3種業(yè)務(wù)的性能和其它實例化的方案(如CCN[3], DCDS[14]等)作比較。實例組合串如圖2所示，針對非實時流媒體業(yè)務(wù)，采用“相關(guān)預(yù)測請求-循跡路由-CS→PIT→DTT(循跡路由表)→FIB的查表順序-邊緣式緩存”的元模塊實例組合串方式；針對實時業(yè)務(wù)，采用“持久興趣請求-蟻群路由-PIT→ART(蟻群路由表)→FIB查表順序-不緩存”的實例組合串方式；針對用戶自產(chǎn)生業(yè)務(wù)，采用“逐一內(nèi)容請求-捷徑路由-CS→PIT→SRT(捷徑路由表)→FIB的查表順序-漸進(jìn)式緩存”的實例組合串方式。

圖2 “業(yè)務(wù)策略實例組合串”映射

就元模塊實例的實現(xiàn)細(xì)節(jié)而言，內(nèi)容請求類和數(shù)據(jù)緩存類元模塊實例的實現(xiàn)細(xì)節(jié)由文獻(xiàn)[14]中的算法給出，這里不再贅述。路由計算類的元模塊實例針對3種業(yè)務(wù)分別給出，下節(jié)詳細(xì)討論。內(nèi)容查表類的元模塊實例由路由計算類元模塊實例得出的存儲數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)延伸而來。

ICS-SCP映射本質(zhì)上是多態(tài)路由[16]問題，即由基本路由功能派生出功能特定或服務(wù)質(zhì)量特定等多模態(tài)特性的多態(tài)路由機制，是基于多樣化應(yīng)用的業(yè)務(wù)特征要求和網(wǎng)絡(luò)動態(tài)行為驅(qū)動構(gòu)建的，基于基態(tài)路由模型進(jìn)行實例特化以滿足具體應(yīng)用所需的各種約束屬性服務(wù)路徑的路由機制。基態(tài)路由的建立和派生過程在文獻(xiàn)[16]中已有討論，這里不再詳細(xì)介紹，具體的業(yè)務(wù)承載路徑由下述針對性的路由算法實例給出。

3.2.1支持非實時流媒體業(yè)務(wù)的循跡路由算法 流媒體業(yè)務(wù)內(nèi)容共享度高，可以被后續(xù)請求反復(fù)利用，緩存策略已將該類業(yè)務(wù)內(nèi)容以概率方式推送至網(wǎng)絡(luò)邊緣存儲，相應(yīng)的路由策略需充分發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點緩存的內(nèi)容數(shù)據(jù)塊，利用循跡路由對內(nèi)容請求進(jìn)行響應(yīng)，減少核心網(wǎng)絡(luò)和內(nèi)容源服務(wù)器的負(fù)載壓力。增加數(shù)據(jù)包軌跡表(Data Trace Table, DTT)這種新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來引導(dǎo)請求向其它邊緣節(jié)點路由，充分利用轉(zhuǎn)發(fā)過的數(shù)據(jù)包歷史信息。每個DTT條目包含4個表項：Name(命名內(nèi)容的前綴)；To(轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)包的去向端口，也作為后續(xù)相同內(nèi)容請求的轉(zhuǎn)發(fā)端口)；From(數(shù)據(jù)包的來向，用于撤銷無效路由時的端口比對和路由回溯)；Lifetime(該條目的生存時間)。

如圖3所示，在C向內(nèi)容服務(wù)器請求過數(shù)據(jù)之后，根據(jù)緩存策略將之存儲在路由器C的CS中，之后D也請求該數(shù)據(jù)。依照原有路由規(guī)則，因為B本地未存儲數(shù)據(jù)包副本，只能將興趣包沿路徑1路由。然而引入數(shù)據(jù)包尋跡路由策略后，每個節(jié)點都保留了已轉(zhuǎn)發(fā)過的數(shù)據(jù)信息，B可將該請求沿路徑2轉(zhuǎn)發(fā)至C處。為防止緩存替換引起的緩存命中失效，在DTT表項中引入生存時間參數(shù)，超過生存時間的數(shù)據(jù)包軌跡將不再保留。

3.2.2支持實時業(yè)務(wù)的改進(jìn)蟻群路由算法 實時業(yè)務(wù)如即時產(chǎn)生業(yè)務(wù)、實時流媒體業(yè)務(wù)、實時會話業(yè)務(wù)等，私有性強，一般有多種服務(wù)質(zhì)量需求。滿足多約束參數(shù)的服務(wù)路徑建立問題，屬于NP-完全問題[17]，可利用分布式的啟發(fā)式算法尋求最優(yōu)解。蟻群優(yōu)化算法(Ant Colony Optimization, ACO)[18]采用了正反饋原理，加快了進(jìn)化過程，并且螞蟻個體之間不斷進(jìn)行信息交互，具有很強的并行性，不斷地探索解空間，從而利于較快發(fā)現(xiàn)更優(yōu)解。然而，蟻群算法容易出現(xiàn)運算初期收斂速度慢和搜索到一定程度后產(chǎn)生停滯現(xiàn)象，本文將文獻(xiàn)中的RED- ACO[12]算法加以引進(jìn)，以提高算法收斂速度和精度。

圖3 支持非實時流媒體業(yè)務(wù)的循跡路由機制示意圖

引入蟻群路由算法后，ICN節(jié)點在原有的FIB之外，增加了RED-ACO信息素表，記錄內(nèi)容對應(yīng)的轉(zhuǎn)發(fā)接口的信息素值和相應(yīng)的轉(zhuǎn)發(fā)概率。對于每個內(nèi)容條目，運行RED-ACO算法計算每個接口的信息素值，然后根據(jù)信息素值更新對應(yīng)的接口轉(zhuǎn)發(fā)概率，最后對比轉(zhuǎn)發(fā)概率最高的接口就作為FIB表中的轉(zhuǎn)發(fā)下一跳。

3.2.3支持用戶自產(chǎn)生業(yè)務(wù)的捷徑路由算法 用戶自產(chǎn)生內(nèi)容共享程度參差不齊，內(nèi)容請求在空間分布上具有一定程度的局域相似性(locality)[19]，在內(nèi)容請求時，處于鄰近區(qū)域的用戶更傾向于關(guān)注相同的內(nèi)容?；诖?，提出信息中心網(wǎng)絡(luò)支持用戶自產(chǎn)生業(yè)務(wù)的捷徑路由算法，其主要思路是：利用用戶興趣的局域相似性，建立興趣社區(qū)，通過導(dǎo)向性的緩存副本通告，以較小的通信代價實現(xiàn)捷徑路由。興趣社區(qū)構(gòu)建和社區(qū)內(nèi)緩存副本通告過程在文獻(xiàn)[20]中已給出，捷徑路由建立過程如下：

節(jié)點在收到其所在社區(qū)關(guān)于內(nèi)容的通告報文后，提取內(nèi)容名字、到達(dá)接口Face和到達(dá)此副本的代價C，據(jù)此計算捷徑路由，步驟如下：

步驟2 若內(nèi)容存在多個捷徑路由轉(zhuǎn)發(fā)Face時，則，其中代價最小的接口作為下一跳，并創(chuàng)建捷徑路由表條目。

4 理論分析

4.1 通信服務(wù)質(zhì)量分析

本文主要從引入DSM3后與CCN的時延性能對比分析，內(nèi)容響應(yīng)時延主要包括：節(jié)點排隊時延tq、傳播時延tp和傳輸時延tc。假設(shè)業(yè)務(wù)類型為種，每種類型的業(yè)務(wù)請求個數(shù)為N(=1,2,,)，第類業(yè)務(wù)有個請求響應(yīng)跳數(shù)為H(=1,2,,,N)，則在CCN中的總體訪問時延為

其中，每個節(jié)點的傳播時延和傳輸時延是固定的，總體時延值與請求響應(yīng)跳數(shù)相關(guān)；節(jié)點排隊時延主要與查表搜索時延有關(guān)，具體地與路由查表算法有關(guān)，本質(zhì)上是表項長度的正比函數(shù)()。

DSM3針對不同業(yè)務(wù)查詢不同的數(shù)據(jù)存儲表，設(shè)查詢CS, PIT和FIB表項的時延分別為CS,PI,FI，查詢蟻群路由表ART，循跡路由表DTT，捷徑路由表SRT的時延分別為AR,DT,SR，則DSM3改善的時延性能為

4.2 資源占用分析

報文頭部控制開銷 設(shè)信息中心網(wǎng)絡(luò)支持的業(yè)務(wù)類型為種，每種業(yè)務(wù)類型對應(yīng)的報文種類為M(=1,2,,)，則支持元模塊承載的差異化服務(wù)需付出的額外報文頭部開銷為(單位bit)

緩存通告開銷 引入興趣社區(qū)構(gòu)建和相似性報文通告的額外開銷。定義為緩存通告報文CAP與其傳輸距離的乘積，大小取決于通告報文長度、通告頻率和路由傳輸跳數(shù)(單位)。

內(nèi)容請求開銷 為支持DSM3模型及相應(yīng)元模塊實例的運行，引入與DCDS類似的持久興趣包PIP、更新興趣包UIP和注銷興趣包UsIP，這部分額外控制開銷是為了大幅降低實時業(yè)務(wù)興趣報文的；螞蟻興趣包和數(shù)據(jù)包是探測最優(yōu)路徑引入的額外控制開銷；

節(jié)點存儲開銷 DSM3方案引入的額外存儲開銷包括：蟻群路由計算過程中的狀態(tài)信息表ART；循跡路由增加的循跡路由表DTT；捷徑路由表SRT。代價單位為bit。

4.3 計算復(fù)雜度分析

相比CCN, DSM3中循跡路由未引入新的計算，緩存內(nèi)容通告過程不引入新的計算，只有RED- ACO算法在時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度上都有多增長，基本的蟻群算法時間復(fù)雜度為，其中為迭代次數(shù)，為節(jié)點數(shù)目，為蟻群中螞蟻數(shù)目。本文引進(jìn)的蟻群優(yōu)化算法有效降低了迭代次數(shù)。

空間開銷用于蟻群信息素的存儲和更新，以及狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的存儲，空間復(fù)雜度為。因為改進(jìn)蟻群路由是在原有FIB路由的基礎(chǔ)上，引入蟻群優(yōu)化算法探測最優(yōu)路由，其計算過程可與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)同步進(jìn)行，在算法迭代計算完成后，將最優(yōu)轉(zhuǎn)發(fā)接口寫入FIB，故而改進(jìn)蟻群路由算法的額外計算開銷不會影響節(jié)點正常的線速轉(zhuǎn)發(fā)。

5 仿真實驗

由于ndnSIM[21]工具提供了開放的源碼和運行實例，并實現(xiàn)了CCN的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)單元和路由轉(zhuǎn)發(fā)流程，本文采用該工具進(jìn)行仿真。節(jié)點個數(shù)為50，連接概率為0.3的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溆蒅T-ITM下的Locality模型隨機生成。在網(wǎng)絡(luò)中分別設(shè)置4個與上述3種業(yè)務(wù)相關(guān)的內(nèi)容服務(wù)器，負(fù)責(zé)實時業(yè)務(wù)(業(yè)務(wù)1)內(nèi)容集的存儲和數(shù)據(jù)產(chǎn)生，另外兩個服務(wù)器分別負(fù)責(zé)非實時流媒體(業(yè)務(wù)2)和用戶自產(chǎn)生內(nèi)容(業(yè)務(wù)3)類業(yè)務(wù)內(nèi)容集的存儲、數(shù)據(jù)發(fā)布和響應(yīng)。為了模擬上述業(yè)務(wù)流，將對速率有較高要求的實時業(yè)務(wù)由相應(yīng)的內(nèi)容服務(wù)器產(chǎn)生恒定數(shù)據(jù)流，發(fā)送速率設(shè)為kbps；對于業(yè)務(wù)2請求，將非實時流媒體內(nèi)容設(shè)為2000個，每個內(nèi)容劃分為10個chunk，大小設(shè)為10 kbytes，請求概率服從Zipf分布，第個內(nèi)容的推送概率為：,,=1.2；對于業(yè)務(wù)3請求，將內(nèi)容對象總數(shù)設(shè)為8000個，每個內(nèi)容只含有1個chunk，請求概率服從Zipf分布(=0.8)。假設(shè)節(jié)點緩存容量一致，設(shè)為20 MB，初始緩存狀態(tài)為空。仿真時間設(shè)為500 s，內(nèi)容請求到達(dá)速率=100個/s，采樣周期。

5.1性能分析

為了對DSM3的性能進(jìn)行評價，我們選取CCN[3], MERTS[10]和DCDS[15]算法進(jìn)行對比分析。具體的評價指標(biāo)和性能對比如下。

5.1.1平均響應(yīng)時延(Average Response Delay) 內(nèi)容請求者發(fā)送Interest Packet到接收到Data Packet為止的時間間隔，定義為平均響應(yīng)延遲ARD。圖4分別給出了kbps,和kbps,時，各業(yè)務(wù)的ARD對比。對于業(yè)務(wù)1而言，CCN算法對于所有業(yè)務(wù)內(nèi)容不加區(qū)分地進(jìn)行緩存，浪費了實時業(yè)務(wù)的內(nèi)容查找時間，其ARD最大，DSM3算法對于實時業(yè)務(wù)內(nèi)容的緩存和查找功能做了優(yōu)化，其ARD性能有所提高，隨著改進(jìn)蟻群算法最優(yōu)路徑搜索的執(zhí)行，收斂后的算法性能進(jìn)一步提升。對于業(yè)務(wù)2而言，由于初始節(jié)點緩存為空，隨著CCN算法執(zhí)行，節(jié)點緩存內(nèi)容響應(yīng)率逐漸增加，ARD逐漸減小；隨著發(fā)送速率增加，節(jié)點緩存實時業(yè)務(wù)內(nèi)容的比例增加，使得業(yè)務(wù)2的緩存命中率降低，故而的ARD性能優(yōu)于的性能；DSM3將業(yè)務(wù)2內(nèi)容推送到網(wǎng)絡(luò)邊緣緩存，故而隨著緩存資源逐漸發(fā)揮作用，加之循跡路由算法有效利用網(wǎng)絡(luò)邊緣緩存，其ARD性能得到提升，發(fā)送速率越高，算法提升越明顯。對于業(yè)務(wù)3, CCN算法性能與業(yè)務(wù)2類似，比業(yè)務(wù)1的ARD性能有所提高；DSM3算法將業(yè)務(wù)3的內(nèi)容緩存在網(wǎng)絡(luò)核心節(jié)點，捷徑路由算法可有效利用附近興趣社區(qū)的緩存資源，有效降低了ARD。

5.1.2緩存命中率(Cache Hit Ratio, CHR) 興趣請求由路由節(jié)點的緩存CS進(jìn)行響應(yīng)的概率，定義為緩存命中率CHR。網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點緩存內(nèi)容響應(yīng)興趣包請求的概率越高，平均響應(yīng)時延也越小。圖5分別給出了=800 kbps,=0.90時在仿真時間500 s內(nèi)各節(jié)點(0~49)業(yè)務(wù)2和業(yè)務(wù)3的緩存命中率。CCN算法中節(jié)點CE2緩存方式使內(nèi)容重復(fù)冗余較大，無論對于業(yè)務(wù)2還是業(yè)務(wù)3，節(jié)點緩存命中率普遍偏低；MERTS機制將實時業(yè)務(wù)內(nèi)容排除在緩存內(nèi)容之外，為其它兩類業(yè)務(wù)留出了更多的緩存空間，有效提升了緩存命中率；DCDS算法將業(yè)務(wù)2和業(yè)務(wù)3在緩存存儲位置上加以區(qū)分，使業(yè)務(wù)2以更大概率緩存在網(wǎng)絡(luò)邊緣，業(yè)務(wù)3緩存在網(wǎng)絡(luò)核心，使節(jié)點緩存資源的整體利用率得以提高；DSM3算法不僅使得緩存分布更為合理，有效減小了重復(fù)的緩存冗余和內(nèi)容頻繁替換導(dǎo)致的缺失率，還利用了不用的路由機制將緩存內(nèi)容得以有效利用，循跡路由增大了業(yè)務(wù)2的緩存命中率，捷徑路由增加了業(yè)務(wù)3的CHR，在DCDS的基礎(chǔ)上各節(jié)點的命中率又得以進(jìn)一步提升。

5.2代價開銷對比

圖4 平均響應(yīng)時延ARD對比

表1代價開銷對比(業(yè)務(wù)2:=1.2，業(yè)務(wù)3:=0.8)

開銷=800 kbps=1600 kbps CCNMERTSDCDSDSM3CCNMERTSDCDSDSM3 (103)061713354892065016475611 (103)000127000165 (106)3463125539168951123446098271611739311830

表2代價開銷對比(業(yè)務(wù)2:=1.4，業(yè)務(wù)3:=1.0)

開銷=800 kbps=1600 kbps CCNMERTSDCDSDSM3CCNMERTSDCDSDSM3 (103)050510354326053211214923 (103)000122000159 (106)279432015413545963440138217761431910766

圖5 單節(jié)點緩存命中率對比

6 結(jié)束語

本文從緩存、路由、請求應(yīng)答模式3個方面分析了NDN在支持多樣化業(yè)務(wù)內(nèi)容請求與傳輸方面的不足，難以實現(xiàn)高效的內(nèi)容分發(fā)，提出了信息中心網(wǎng)絡(luò)元模塊承載的差異化服務(wù)模型(DSM3)，該模型通過匹配不同的元模塊組合串實例來承載不同特征需求的業(yè)務(wù)類型；并將元模塊組合過程視為“業(yè)務(wù)策略實例組合串業(yè)務(wù)承載路徑”的二級映射問題，詳細(xì)設(shè)計了路由計算類的元模塊實例。仿真結(jié)果表明DSM3方案以有限的控制和存儲代價，提高了緩存命中率，降低了實時業(yè)務(wù)、非實時流媒體業(yè)務(wù)和用戶自產(chǎn)生業(yè)務(wù)的平均響應(yīng)時延。本文主要從差異化服務(wù)模型的設(shè)計和實現(xiàn)出發(fā)，考慮信息中心網(wǎng)絡(luò)對于多種業(yè)務(wù)的支持方式，對于業(yè)務(wù)類型的劃分不夠詳盡和具體，對于支持每種特定業(yè)務(wù)類型的元模塊實例也只是一種初步的設(shè)想和探討，下一步要針對每種業(yè)務(wù)類型設(shè)計更為科學(xué)合理的元模塊實例。

[1] Xylomenos G, Ververidis C N,Siris V A,. A survey of information-centric networking research[J]., 2014, 16(2): 1024-1049. doi: 10.1109/SURV.2013.070813.00063.

[2] Thomas Y, Xylomenos G, Tsilopoulos C,. Object-oriented packet caching for ICN[C]. Proceedings of ACM SIGCOMM Workshop on ICN, San Francisco, CA, USA, 2015: 89-97.

[3] Jacobson V, Smetters D K, Thronton J D,. Networking named content[C]. Proceedings of CoNEXT, Rome, Italy, 2009: 1-12.

[4] 葛國棟, 郭云飛, 劉彩霞, 等. 命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中基于局部請求相似性的協(xié)作緩存路由機制[J]. 電子與信息學(xué)報, 2015, 37(2): 435-442. doi: 10.11999/JEIT140246.

GE Guodong, GUO Yunfei, LIU Caixia,. Collaborative caching and routing scheme based on local request similarity in named data networking[J].&, 2015, 37(2): 435-442. doi: 10.11999 /JEIT140246.

[5] 葛國棟, 郭云飛, 劉彩霞, 等. CCN中基于差異化緩存通告的混合路由機制[J]. 電子與信息學(xué)報, 2015, 37(3): 700-707. doi: 10.11999/JEIT140527.

GE Guodong, GUO Yunfei, LIU Caixia,. A hybrid routing scheme based on differentiated cache advertisement in content centric networking[J].&, 2015, 37(3): 700-707. doi: 10.11999/ JEIT140527.

[6] Piro G, Grieco L A, Boggia G,. Information- centric networking and multimedia services: present and future challenges[J]., 2014, 25(4): 392-406.

[7] Tsilopoulos C, Xylomenos G, and Polyzos G C. Are information-centric networks video ready?[C]. IEEE International Packet Video Workshop, San Jose, CA , USA, 2013: 1-8.

[8] Christos T and George X. Supporting diverse traffic types in information centric networks[C]. Proceedings of ACM SIGCOMM ICN Workshop on ICN, Toronto, Canada, 2011: 13-18.

[9] LI H B, LI Y, and LIN T. MERTS: a more efficient real-time traffic support scheme for content centric networking[C]. IEEE International Computer Sciences and Convergence Information Technology, Seogwipo, Korea, 2011: 528-533.

[10] Ravindran R, WANG G, ZHANG X W,. Supporting dual-mode forwarding in content-centric network[C]. IEEE International conference on Advanced Networks and Telecommunications Systems, Bangalore, India, 2012: 55-60.

[11] Gusev P and Burke J. NDN-RTC: real-time video conferencing over named data networking[C]. ACM SIGCOMM Workshop on ICN, San Francisco, CA, USA, 2015: 117-126.

[12] 張國印, 唐濱, 孫建國, 等. 面向內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)基于分布均勻度的蟻群路由策略[J]. 通信學(xué)報, 2015, 36(5): 2015126-1- 2015126-12. doi: 10.11959/j.issn.1000-436x.2015126.

ZHANG Guoyin, TANG Bin, SUN Jianguo,. Ant colony routing strategy based on distribution uniformity degree for content centric network[J]., 2015, 36(5): 2015126-1-2015126-12. doi: 10.11959/j.issn.1000-436x. 2015126.

[13] 張永剛, 張思博, 薛秋實. 求解約束滿足問題的改進(jìn)蟻群優(yōu)化算法[J]. 通信學(xué)報, 2015, 36(5): 2015123-1-2015123-7. doi: 10.11959/j.issn.1000-436x.2015123.

ZHANG Yonggang, ZHANG Sibo, and XUE Qiushi. Improved ant colony optimization algorithm for solving constraint satisfaction problem[J]., 2015, 36(5): 2015123-1-2015123-7. doi: 10. 11959/j.issn.1000-436x.2015123.

[14] 葛國棟. 內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)緩存與查找技術(shù)研究[D]. [博士論文], 解放軍信息工程大學(xué), 2014: 91-105.

GE Guodong. Research on the technology of data caching and lookuping in content-centric networking[D]. [Ph.D. dissertation], The PLA Information Engineering University, 2014: 91-105.

[15] 蘭巨龍, 程東年, 胡宇翔. 可重構(gòu)信息通信基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)體系研究[J]. 通信學(xué)報, 2014, 35(1): 128-139.

LAN Julong, CHENG Dongnian, and HU Yuxiang. Research on reconfigurable information communication basal network architecture[J]., 2014, 35(1): 128-139.

[16] 胡宇翔, 董芳, 王鵬, 等. 面向多樣化服務(wù)定制的多態(tài)路由機制研究[J]. 通信學(xué)報, 2015, 36(7): 2015096-1-2015096-12. doi: 10.11959/j.issn.1000-436x.2015096.

HU Yuxiang, DONG Fang, WANG Peng,.Research on polymorphic routing mechanism for customized diversified services[J]., 2015, 36(7): 2015096-1-2015096-12. doi: 10.11959/j.issn.1000-436x. 2015096.

[17] WANG Zheng and Crowcroft J. Quality of service routing for supporting multimedia application[J]., 1996, 14(7): 1228-1234.

[18] Dorigo M, Maniezzo V, and Colorni A. Ant system: Optimization by a colony cooperating agents[J].,,:, 1996, 26(1): 29-41.

[19] ZHANG Y, ZHAO J, CAO G H,. On interest locality in content-based routing for large-scale MANETs[C]. IEEE 6th International Conference on Mobile Ad Hoc and Sensor System, Macau, China, 2009: 178-187.

[20] 杜傳震, 蘭巨龍, 田銘. 一種面向鄰近緩存的引導(dǎo)式內(nèi)容路由機制[J]. 電信科學(xué), 2014(4): 46-53. doi: 10.3969/j.issn.1000- 0801.2014.04.007.

DU Chuanzhen, LAN Julong, and TIAN Ming. A leading routing mechanism for neighbor content store[J]., 2014(4): 46-53. doi: 10.3969/ j.issn.1000-0801.2014. 04.007.

[21] Afanasyev A, Moiseenko I, and ZHANG L X. ndnSIM: NDN simulator for NS-3[R]. NDN, Technical Report NDN-0005, 2012.

Differentiated Service Model Based on Meta Module in Information Centric Networking

TIAN Ming WU Jiangxing LAN Julong MA Teng

(,450002,)

In order to provide differentiated services in information centric networking, a Differentiated Service Model based on Meta Module (DSM3) is proposed. DSM3defines the basic network control unit as “meta module”, and matches different meta module combination cases to carry different business with various demand characteristics. The meta module combination process is deduced as the secondary mapping problem of business policycase combination stringsbusiness path. Then, the meta module cases of route calculation for real-time service, non-real time streaming media and user generated content are designed. Simulation results show that through a small amount of additional control overhead, DSM3reduces the average response delay of the three kinds of business above, improves the network average cache hit rate, and supports differentiated services.

Information-centric networking; Diverse business; Differentiated service; Meta module

TP393

A

1009-5896(2016)11-2940-08

10.11999/JEIT160105

2016-01-21；改回日期：2016-05-30；

2016-09-08

田銘 tianming19841101@126.com

國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(“973”計劃)基金(2012CB315901, 2013CB329104)，國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(“863”計劃)基金(2015AA016102)，國家自然科學(xué)基金(61309019, 61372121)

The National 973 Program of China (2012CB315901, 2013CB329104), The National 863 Program of China (2015AA016102), The National Natural Science Foundation of China (61309019, 61372121)

田 銘： 女，1984年生，助理工程師，研究方向為新型網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)、路由算法優(yōu)化.

鄔江興： 男，1953年生，教授，中國工程院院士，研究方向為程控交換、擬態(tài)計算與擬態(tài)安全.

蘭巨龍： 男，1962年生，教授，研究方向為寬帶信息網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)與信息安全.

馬 騰： 男，1987年生，博士生，研究方向為新型網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)、算法優(yōu)化.