一种面向用户移动性的网络边缘缓存调整方法技术

本发明专利技术公开了一种面向用户移动性的网络边缘缓存调整方法，该方法包括以下步骤：S1,将所有网络节点进行分组，构建多层网络缓存的架构，S2，依次计算用户在节点的停留时间和在用户区域的停留时间，S3，基于用户的移动情况和网络状况对移动型用户在各个节点的下载能力建立预测模型，S4，基于下载能力预测模型结合自适应的分块反馈网络缓存调整方法对边缘缓存部署方式进行调整。本发明专利技术提供的技术方案通过重新设计缓存空间的部署位置，进一步降低骨干网负载的空间，加入了下载情况反馈机制，修正了下载能力预测模型的预测极限的问题，能够依据用户需求提供适量且足量的缓存服务，以满足移动性强的用户的内容访问需求，能够大幅节省缓存空间。

【技术实现步骤摘要】
一种面向用户移动性的网络边缘缓存调整方法
本专利技术涉及通信领域，具体地说，是一种面向用户移动性的网络边缘缓存调整方法。
技术介绍
随着移动互联网技术的高速发展，日益增加的移动联网终端设备和爆炸式的互联网内容量对移动互联网提出了更高的要求。高速铁路的发展和车联网概念的提出，用户的移动性有了极大的提高，对传统的移动互联网提出了全新的挑战。为了能够给用户提供更稳定的连接、更高的访问速度、更丰富的内容和更安全的通讯。边缘缓存已被证实是一种能够降低用户访问内容延迟、减轻骨干网负担的有效解决方案，并作为一种应对网络流量增长的对策受到了广泛关注。由于存储设备的价格在近几年持续下降，为已经完成大面积部署的移动互联网边缘节点增加缓存能力，相较于重新部署超高速骨干网链路更为经济。按照流行度的视频文件缓存体系能够大幅降低区域能耗，显著提高能量效率，有利于节约能源。设计出实用的缓存部署策略是边缘缓存的核心所在。而为移动性较强的用户，设计缓存部署策略，是边缘缓存的难点之一。另一方面，在设计缓存部署策略中当缓存文件数量大幅增长、网络负担加重时，会存在网络预测极限的缺陷，节点的合理缓存部署效果也会大大降低。
技术实现思路
本专利技术采用分层缓存思想，设计出一种高性能、高效率的面向用户移动性的多层网络缓存模型。包括：首先，提出多层缓存结构和分块存储模型。然后，分析用户在移动时存在获取不到相应的需求块提出自适应的分块反馈网络缓存调整(ACBC)算法模型。最后，收集数据进行系统仿真并改善模型。一种面向用户移动性的网络边缘缓存调整方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1,将所有网络节点进行分组，构建多层网络缓存的架构，所述多层网络缓存架构自顶向下分别包括中心服务器、骨干网、二级节点层和边缘节点层。S2，为了定量用户的数据获取能力，依次计算用户在节点的停留时间和在用户区域的停留时间，所述节点包括边缘节点，所述用户区域是指一个边缘节点的覆盖范围；S3，基于用户的移动情况和网络状况对移动型用户在各个节点的下载能力建立预测模型，并对缓存网络进行定量计算，预测用户选择节点的概率。S4，基于下载能力预测模型结合自适应的分块反馈网络缓存调整方法对边缘缓存部署方式进行调整。进一步的，所述边缘节点缓存完整文件分割形成的数据块，二级节点进行完整文件的缓存；对于已经在二级节点缓存的文件，边缘缓存可以直接从二级节点缓存获得，不需要经过骨干网进行下载。进一步的，所述步骤S2中通过建立用户区域停留时间模型依次计算用户在节点的停留时间和在用户区域的停留时间，具体包括以下步骤：S2.1，构建用户区域停留时间的倒数模型：假设移动型用户为车内乘客，车辆在某路段停留的时间是车辆速度的倒数；S2.2，用户区域停留时间模型的推导：由统计结果显示，车辆的车速最接近正态分布，则车辆的速度服从以下正态分布：P(vi)～N(μvi，σi2)车辆在单位里程停留时间与车辆速度互为倒数关系，因此车辆在单位时间里停留的时间服从以下分布：S2.2，构建用户区域停留时间的正态分布模型：对用户区域停留时间P(ti)的结果进行正态分布拟合，得到正态分布的用户区域停留时间模型，使用如下数学表达式表达：进一步的，用户在某个边缘节点内能够下载的数据量和在该边缘节点内停留的时间成正比，在已完成用户区域停留时间的模型的基础上，建立定量的用户下载能力预测的数学模型，即基于用户的移动情况和网络状况对移动型用户在各个节点的下载能力建立预测模型，并对缓存网络进行定量计算，预测用户选择节点的概率。进一步的，按照如下计算步骤和公式可对移动型用户在各个节点的下载能力建立预测模型，并对缓存策略进行定量计算求解：用户能在边缘节点下载的数据量与无线信道带宽正线性相关，根据正态分布的性质，用户在边缘节点能下载的数据量服从以下分布：P(di)～N(μtiBWwirelesssi，(σtiBWwirelesssi)2)那么用户在边缘节点能下载的块的数量服从以下分布：第k个数据块能在节点i被下载到的概率：Yi＝Yi-1+Xi车辆在某边缘节点范围内下载的数据块的数量服从正态分布。即Yi＝Yi-1+Xi，Y0＝0，P(Yi)＝P(X0)*P(X0)...P(X0)，其中，“*”代表卷积。由于所以若使得则意味着时，均无法达到下载概率大于门限概率的要求，否则使得或成立。其中，运算符定义为将一组数进行降序排序。进一步的，下载能力预测模型通过一次计算预测出一段长度的边缘缓存部署策略，当出现很多边缘节点只参与了少量的块的缓存，甚至完全没有参与块的缓存的情况时，即当存在严重的预测极限问题时，构建自适应的分块反馈网络缓存调整模型对边缘缓存部署方式进行调整。进一步的，将边缘节点和二级节点观察在缓存数据块最多的边缘节点中请求的最后一个数据块，作为下一个节点的起始块；将下一个节点作为起始节点，对之后的节点及数据块进行重分配，从而构建自适应的分块反馈网络缓存调整模型并对边缘缓存部署方式进行调整。进一步的，所述自适应的分块反馈网络缓存调整模型为“计算-缓存-反馈-再计算”的循环模型。进一步的，所述自适应的分块反馈网络缓存调整模型包括以下步骤：S4.1，在用户开始提出数据请求时，检索二级节点数据库；S4.2，判断用户的移动性，若用户为静止用户，则继续判断是否存在二级节点缓存，若用户为移动用户，则先执行算法生成块部署策略，再继续判断是否存在二级节点缓存；S4.3，若无二级节点缓存，则执行流行度算法，生成骨干网链路下载，数据从二级缓存节点数据库通过骨干网传输至用户；S4.4，若存在二级节点缓存，则直接生成二级节点-边缘节点链路下载文件，数据从二级缓存节点数据库通过边缘节点传输至用户。其中，所述流行度算法是指根据文件的流行度趋势预测结果对相应的文件数据设置缓存。综上所述，由于采用了上述技术方案，本专利技术的有益效果是：1、本专利技术提供的技术方案通过重新设计缓存空间的部署位置，将缓存安排在上级层次能够提高缓存空间的利用率和缓存内容的击中率，进一步降低骨干网负载的空间，并降低用户的内容访问延迟。2、本专利技术提供的技术方案将二层缓存内容分块，并构建了自适应的分块反馈网络缓存调整(ACBC)算法模型，加入了下载情况反馈的思想，修正了下载能力预测模型的预测极限的问题，能够依据用户需求提供适量且足量的缓存服务，以满足移动性强的用户的内容访问需求，并通过个性化地缓存互联网内容提供精准的无线服务。3)本专利技术提供的技术方案计算量小，能够大幅节省缓存空间，并给用户提供完整的内容访问服务，因而能显著提高能量效率，有利于节约能源，大大降低缓存占用空间，是一种可行且经济的缓存部署策略，能灵活应对用户密集的城市核心地区和用户分散的郊区等各种联网需求。附图说明图1为本专利技术实施例提供的网络边缘缓存调整方法流程图。图2为本专利技术实施例提供的二级缓存的网络结构模型示意图。图3-1为车辆速度概率密度函数示意图。图3-2为车辆单位里程停留时间概率密度函数示意图。图3-3为实验法验证车辆单位里程停留时间概率密度函数示意图。图3-4为均值＝28、方差＝10时正态分布倒数的分布示意图。图3-5为不同速度均值下的用户区域停留时间分布示意图。图3-6为车辆单位里程停留时间的概率密度函数和概率分布函数示意图。图4为本专利技术实施例中的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面向用户移动性的网络边缘缓存调整方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1,将所有网络节点进行分组，构建多层网络缓存的架构，所述多层网络缓存架构自顶向下分别包括中心服务器、骨干网、二级节点层和边缘节点层。S2，为了定量用户的数据获取能力，依次计算用户在节点的停留时间和在用户区域的停留时间，所述节点包括边缘节点，所述用户区域是指一个边缘节点的覆盖范围；S3，基于用户的移动情况和网络状况对移动型用户在各个节点的下载能力建立预测模型，并对缓存网络进行定量计算，预测用户选择节点的概率。S4，基于下载能力预测模型结合自适应的分块反馈网络缓存调整方法对边缘缓存部署方式进行调整。

【技术特征摘要】
2018.04.20 CN 20181035923771.一种面向用户移动性的网络边缘缓存调整方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1,将所有网络节点进行分组，构建多层网络缓存的架构，所述多层网络缓存架构自顶向下分别包括中心服务器、骨干网、二级节点层和边缘节点层。S2，为了定量用户的数据获取能力，依次计算用户在节点的停留时间和在用户区域的停留时间，所述节点包括边缘节点，所述用户区域是指一个边缘节点的覆盖范围；S3，基于用户的移动情况和网络状况对移动型用户在各个节点的下载能力建立预测模型，并对缓存网络进行定量计算，预测用户选择节点的概率。S4，基于下载能力预测模型结合自适应的分块反馈网络缓存调整方法对边缘缓存部署方式进行调整。2.如权利要求1所述的网络边缘缓存调整方法，其特征在于，所述边缘节点缓存完整文件分割形成的数据块，二级节点进行完整文件的缓存；对于已经在二级节点缓存的文件，边缘缓存可以直接从二级节点缓存获得，不需要经过骨干网进行下载。3.如权利要求1所述的网络边缘缓存调整方法，其特征在于，所述步骤S2中通过建立用户区域停留时间模型依次计算用户在节点的停留时间和在用户区域的停留时间，具体包括以下步骤：S2.1，构建用户区域停留时间的倒数模型：假设移动型用户为车内乘客，车辆在某路段停留的时间是车辆速度的倒数；S2.2，用户区域停留时间模型的推导：由统计结果显示，车辆的车速最接近正态分布，则车辆的速度服从以下正态分布：P(vi)～N(μvi，σi2)车辆在单位里程停留时间与车辆速度互为倒数关系，因此车辆在单位时间里停留的时间服从以下分布：S2.2，构建用户区域停留时间的正态分布模型：对用户区域停留时间P(ti)的结果进行正态分布拟合，得到正态分布的用户区域停留时间模型，使用如下数学表达式表达：4.如权利要求1所述的网络边缘缓存调整方法，其特征在于，用户在某个边缘节点内能够下载的数据量和在该边缘节点内停留的时间成正比，在已完成用户区域停留时间的模型的基础上，建立定量的用户下载能力预测的数学模型，即基于用户的移动情况和网络状况对移动型用户在各个节点的下载能力建立预测模型，并对缓存网络进行定量计算，预测用户选择节点的概率。5.如权利要求4所述的网络边缘缓存调整方法，其特征在于，按照如下计算步骤和公式可对移动型用户在各个节点的下载能力...

【专利技术属性】
技术研发人员：李可，吕兆延，邢焕来，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：四川,51