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

針對(duì)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(wèn)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(guò)匹配不同的元模塊組合串實(shí)例來(lái)承載不同特征需求的業(yè)務(wù)類型；并將元模塊組合過(guò)程視為“業(yè)務(wù)策略→實(shí)例組合串→業(yè)務(wù)承載路徑”的二級(jí)映射問(wèn)題，重點(diǎn)設(shè)計(jì)了針對(duì)實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、非實(shí)時(shí)流媒體業(yè)務(wù)和用戶自產(chǎn)生業(yè)務(wù)的路由計(jì)算類元模塊實(shí)例。仿真表明，DSM3通過(guò)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(shí)延，提高了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)緩存命中率，實(shí)現(xiàn)了對(duì)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(duì)于數(shù)據(jù)應(yīng)用的需求日益增長(zhǎng)，以信息為中心的網(wǎng)絡(luò)(Information-Centric Networking, ICN)[1,2]應(yīng)運(yùn)而生，它采用從網(wǎng)絡(luò)底層全新設(shè)計(jì)的理念，通過(guò)在分組的網(wǎng)絡(luò)層頭部中定義載荷內(nèi)容的標(biāo)識(shí)對(duì)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(jī)(IP地址)的機(jī)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(jì)缺乏對(duì)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(shí)，采用機(jī)械式地逐包請(qǐng)求方式，對(duì)于即時(shí)推送類的業(yè)務(wù)，請(qǐng)求者需要預(yù)先發(fā)送興趣請(qǐng)求，否則內(nèi)容產(chǎn)生后無(wú)法及時(shí)傳送給請(qǐng)求者；對(duì)于實(shí)時(shí)流媒體等業(yè)務(wù)，由于NDN的數(shù)據(jù)分塊機(jī)制，需要逐一發(fā)送多個(gè)興趣請(qǐng)求，大量的興趣報(bào)文浪費(fèi)了上行鏈路帶寬。

(2)緩存決策時(shí)，缺乏對(duì)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(shí)上，對(duì)于私有性強(qiáng)的實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)類型，其內(nèi)容共享度極低，盲目緩存不但浪費(fèi)了節(jié)點(diǎn)有限的CS存儲(chǔ)資源，請(qǐng)求響應(yīng)時(shí)的CS查表操作還增加了報(bào)文的處理時(shí)延；而對(duì)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(shí)，NDN中常用的策略是全轉(zhuǎn)發(fā)、隨機(jī)轉(zhuǎn)發(fā)和最短路徑轉(zhuǎn)發(fā)策略[5]。對(duì)于全轉(zhuǎn)發(fā)策略，興趣包和數(shù)據(jù)包成倍增長(zhǎng)，產(chǎn)生大量的冗余流量；隨機(jī)轉(zhuǎn)發(fā)策略無(wú)法探測(cè)路徑長(zhǎng)度和路徑時(shí)延，性能無(wú)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(wú)法提供服務(wù)質(zhì)量保證。對(duì)于傳輸路徑外的節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)資源，也得不到有效的利用。

目前NDN對(duì)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(wèn)題并沒(méi)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(shì)和不足，對(duì)于現(xiàn)有方案進(jìn)行了對(duì)比分析，指出了目前存在的問(wèn)題和下一步研究方向。文獻(xiàn)[8]依據(jù)可靠性和實(shí)時(shí)性指標(biāo)，將內(nèi)容劃分為不同業(yè)務(wù)類型，設(shè)計(jì)了差異化的內(nèi)容請(qǐng)求模式。但是該方案缺乏對(duì)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(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。文獻(xiàn)[9]將業(yè)務(wù)劃分為實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)和非實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)；針對(duì)實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)，采用一對(duì)多(one- request-n-packets)的請(qǐng)求方式(MERTS)，通過(guò)發(fā)送特殊興趣包(Special Interest, SI)完成個(gè)數(shù)據(jù)單元的同時(shí)請(qǐng)求。但是，該方案對(duì)于實(shí)時(shí)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(duì)于共享內(nèi)容，采用CCN原有的緩存和請(qǐng)求模式，對(duì)于私有內(nèi)容，直接依據(jù)FIB實(shí)現(xiàn)快速的路由轉(zhuǎn)發(fā)，加快報(bào)文處理速度。文獻(xiàn)[11]提出了一種視頻會(huì)議的實(shí)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(yàn)，作者側(cè)重點(diǎn)是系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，并未考慮NDN的緩存與轉(zhuǎn)發(fā)模式與實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)需求的匹配程度。文獻(xiàn)[12]綜合考慮收斂時(shí)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(qǐng)求的平均時(shí)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(jī)制DCDS，針對(duì)3種業(yè)務(wù)制定了差異化的內(nèi)容請(qǐng)求和緩存方式，該方案在緩存命中率和平均請(qǐng)求時(shí)延方面性能優(yōu)于已有算法，但方案未考慮差異化路由對(duì)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(duì)上述不足，本文認(rèn)為研究業(yè)務(wù)請(qǐng)求特征驅(qū)動(dòng)的差異化內(nèi)容分發(fā)策略，需要在緩存、路由和內(nèi)容請(qǐng)求的層面，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)內(nèi)容傳遞對(duì)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(qǐng)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(qǐng)求類、內(nèi)容查找類、路由計(jì)算類、數(shù)據(jù)緩存類。針對(duì)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(shí)例來(lái)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(qǐng)求、內(nèi)容查找、路由計(jì)算、數(shù)據(jù)緩存，再對(duì)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(qǐng)求、相關(guān)并行預(yù)測(cè)請(qǐng)求、持久興趣請(qǐng)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(duì)集合中元模塊進(jìn)行動(dòng)態(tài)組合以實(shí)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(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)功能的快速擴(kuò)展，增強(qiáng)新型業(yè)務(wù)的個(gè)性化支持能力。

元模塊實(shí)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(qǐng)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(shí)例組合運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)NDN網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容請(qǐng)求與數(shù)據(jù)傳輸。元模塊之間通過(guò)模塊組合串關(guān)聯(lián)起來(lái)。對(duì)于某種業(yè)務(wù)策略中的模塊組合串，需要為每一個(gè)元模塊選取一個(gè)元模塊實(shí)例來(lái)執(zhí)行相應(yīng)的功能，如表示是元模塊的一個(gè)實(shí)例。記實(shí)例化后的模塊組合串為實(shí)例組合串。將執(zhí)行同一業(yè)務(wù)策略的實(shí)例組合串的所有節(jié)點(diǎn)進(jìn)行連接，形成內(nèi)容請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)到內(nèi)容源節(jié)點(diǎn)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(shí)例組合串所在的節(jié)點(diǎn)。

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

元模塊組合過(guò)程可視為“業(yè)務(wù)策略→實(shí)例組合串→業(yè)務(wù)承載路徑”的二級(jí)映射問(wèn)題，即“業(yè)務(wù)策略→實(shí)例組合串”映射和“實(shí)例組合串→業(yè)務(wù)承載路徑”映射。圖1為二級(jí)映射過(guò)程示意圖，將某種特定業(yè)務(wù)所需策略，映射為元模塊實(shí)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(shí)例組合串E所在節(jié)點(diǎn)進(jìn)行連接，形成執(zhí)行路徑N。

圖1 基于元模塊的二級(jí)映射問(wèn)題

3 二級(jí)映射

3.1“業(yè)務(wù)策略→實(shí)例組合串”映射

定義2“業(yè)務(wù)策略→實(shí)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(shí)例，組成實(shí)例組合串。映射過(guò)程記為，其中。

“SP-ICS”映射問(wèn)題，即元模塊組合優(yōu)化問(wèn)題，通過(guò)選取合適的元模塊實(shí)例，最大化實(shí)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(duì)典型業(yè)務(wù)的定義，詳細(xì)討論3種業(yè)務(wù)：

(1)實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)：內(nèi)容后續(xù)共享程度小，私有性強(qiáng)，對(duì)于請(qǐng)求時(shí)延要求嚴(yán)格；

(2)非實(shí)時(shí)的流媒體業(yè)務(wù)：后續(xù)共享程度高，連續(xù)內(nèi)容請(qǐng)求之間具有強(qiáng)相關(guān)性，對(duì)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(duì)于時(shí)延和帶寬沒(méi)有明顯要求。

為實(shí)現(xiàn)對(duì)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(shí)現(xiàn)后續(xù)業(yè)務(wù)類型擴(kuò)展功能，該字段定義為8 bit；另外，添加報(bào)文類型(Type of Packet, ToP)字段，用于標(biāo)識(shí)不同業(yè)務(wù)的請(qǐng)求和應(yīng)答報(bào)文。后續(xù)參與轉(zhuǎn)發(fā)的沿途節(jié)點(diǎn)依據(jù)ToS和ToP字段取值，執(zhí)行“SP-ICS”映射，通過(guò)實(shí)例組合串的動(dòng)態(tài)組合，實(shí)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(diǎn)，制定針對(duì)每種業(yè)務(wù)類型的映射策略。為驗(yàn)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(shí)例組合串，并就這3種業(yè)務(wù)的性能和其它實(shí)例化的方案(如CCN[3], DCDS[14]等)作比較。實(shí)例組合串如圖2所示，針對(duì)非實(shí)時(shí)流媒體業(yè)務(wù)，采用“相關(guān)預(yù)測(cè)請(qǐng)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(shí)例組合串方式；針對(duì)實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)，采用“持久興趣請(qǐng)求-蟻群路由-PIT→ART(蟻群路由表)→FIB查表順序-不緩存”的實(shí)例組合串方式；針對(duì)用戶自產(chǎn)生業(yè)務(wù)，采用“逐一內(nèi)容請(qǐng)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(shí)例組合串方式。

圖2 “業(yè)務(wù)策略實(shí)例組合串”映射

就元模塊實(shí)例的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)而言，內(nèi)容請(qǐng)求類和數(shù)據(jù)緩存類元模塊實(shí)例的實(shí)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(jì)算類的元模塊實(shí)例針對(duì)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(shí)例由路由計(jì)算類元模塊實(shí)例得出的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)延伸而來(lái)。

ICS-SCP映射本質(zhì)上是多態(tài)路由[16]問(wèn)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(jī)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(dòng)態(tài)行為驅(qū)動(dòng)構(gòu)建的，基于基態(tài)路由模型進(jìn)行實(shí)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(jī)制?；鶓B(tài)路由的建立和派生過(guò)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(duì)性的路由算法實(shí)例給出。

3.2.1支持非實(shí)時(shí)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(qǐng)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(chǔ)，相應(yīng)的路由策略需充分發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)緩存的內(nèi)容數(shù)據(jù)塊，利用循跡路由對(duì)內(nèi)容請(qǐng)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(lái)引導(dǎo)請(qǐng)求向其它邊緣節(jié)點(diǎn)路由，充分利用轉(zhuǎn)發(fā)過(guò)的數(shù)據(jù)包歷史信息。每個(gè)DTT條目包含4個(gè)表項(xiàng)：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(qǐng)求的轉(zhuǎn)發(fā)端口)；From(數(shù)據(jù)包的來(lái)向，用于撤銷無(wú)效路由時(shí)的端口比對(duì)和路由回溯)；Lifetime(該條目的生存時(shí)間)。

如圖3所示，在C向內(nèi)容服務(wù)器請(qǐng)求過(guò)數(shù)據(jù)之后，根據(jù)緩存策略將之存儲(chǔ)在路由器C的CS中，之后D也請(qǐng)求該數(shù)據(jù)。依照原有路由規(guī)則，因?yàn)锽本地未存儲(chǔ)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(gè)節(jié)點(diǎn)都保留了已轉(zhuǎn)發(fā)過(guò)的數(shù)據(jù)信息，B可將該請(qǐng)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(xiàng)中引入生存時(shí)間參數(shù)，超過(guò)生存時(shí)間的數(shù)據(jù)包軌跡將不再保留。

3.2.2支持實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)的改進(jìn)蟻群路由算法 實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)如即時(shí)產(chǎn)生業(yè)務(wù)、實(shí)時(shí)流媒體業(yè)務(wù)、實(shí)時(shí)會(huì)話業(yè)務(wù)等，私有性強(qiáng)，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(wèn)題，屬于NP-完全問(wèn)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(guò)程，并且螞蟻個(gè)體之間不斷進(jìn)行信息交互，具有很強(qiáng)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(yùn)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(shí)時(shí)流媒體業(yè)務(wù)的循跡路由機(jī)制示意圖

引入蟻群路由算法后，ICN節(jié)點(diǎn)在原有的FIB之外，增加了RED-ACO信息素表，記錄內(nèi)容對(duì)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(duì)于每個(gè)內(nèi)容條目，運(yùn)行RED-ACO算法計(jì)算每個(gè)接口的信息素值，然后根據(jù)信息素值更新對(duì)應(yīng)的接口轉(zhuǎn)發(fā)概率，最后對(duì)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(qǐng)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(qǐng)求時(shí)，處于鄰近區(qū)域的用戶更傾向于關(guān)注相同的內(nèi)容?；诖耍岢鲂畔⒅行木W(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(guò)導(dǎo)向性的緩存副本通告，以較小的通信代價(jià)實(shí)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(guò)程在文獻(xiàn)[20]中已給出，捷徑路由建立過(guò)程如下：

節(jié)點(diǎn)在收到其所在社區(qū)關(guān)于內(nèi)容的通告報(bào)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(jià)C，據(jù)此計(jì)算捷徑路由，步驟如下：

步驟2 若內(nèi)容存在多個(gè)捷徑路由轉(zhuǎn)發(fā)Face時(shí)，則，其中代價(jià)最小的接口作為下一跳，并創(chuàng)建捷徑路由表?xiàng)l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(shí)延性能對(duì)比分析，內(nèi)容響應(yīng)時(shí)延主要包括：節(jié)點(diǎn)排隊(duì)時(shí)延tq、傳播時(shí)延tp和傳輸時(shí)延tc。假設(shè)業(yè)務(wù)類型為種，每種類型的業(yè)務(wù)請(qǐng)求個(gè)數(shù)為N(=1,2,,)，第類業(yè)務(wù)有個(gè)請(qǐng)求響應(yīng)跳數(shù)為H(=1,2,,,N)，則在CCN中的總體訪問(wèn)時(shí)延為

其中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的傳播時(shí)延和傳輸時(shí)延是固定的，總體時(shí)延值與請(qǐng)求響應(yīng)跳數(shù)相關(guān)；節(jié)點(diǎn)排隊(duì)時(shí)延主要與查表搜索時(shí)延有關(guān)，具體地與路由查表算法有關(guān)，本質(zhì)上是表項(xiàng)長(zhǎng)度的正比函數(shù)()。

DSM3針對(duì)不同業(yè)務(wù)查詢不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)表，設(shè)查詢CS, PIT和FIB表項(xiàng)的時(shí)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(shí)延分別為AR,DT,SR，則DSM3改善的時(shí)延性能為

4.2 資源占用分析

報(bào)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(duì)應(yīng)的報(bào)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(bào)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(bào)文通告的額外開銷。定義為緩存通告報(bào)文CAP與其傳輸距離的乘積，大小取決于通告報(bào)文長(zhǎng)度、通告頻率和路由傳輸跳數(shù)(單位)。

內(nèi)容請(qǐng)求開銷 為支持DSM3模型及相應(yīng)元模塊實(shí)例的運(yùn)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(shí)時(shí)業(yè)務(wù)興趣報(bào)文的；螞蟻興趣包和數(shù)據(jù)包是探測(cè)最優(yōu)路徑引入的額外控制開銷；

節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)開銷 DSM3方案引入的額外存儲(chǔ)開銷包括：蟻群路由計(jì)算過(guò)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(jià)單位為bit。

4.3 計(jì)算復(fù)雜度分析

相比CCN, DSM3中循跡路由未引入新的計(jì)算，緩存內(nèi)容通告過(guò)程不引入新的計(jì)算，只有RED- ACO算法在時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度上都有多增長(zhǎng)，基本的蟻群算法時(shí)間復(fù)雜度為，其中為迭代次數(shù)，為節(jié)點(diǎn)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(chǔ)和更新，以及狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的存儲(chǔ)，空間復(fù)雜度為。因?yàn)楦倪M(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(cè)最優(yōu)路由，其計(jì)算過(guò)程可與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)同步進(jìn)行，在算法迭代計(jì)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(jì)算開銷不會(huì)影響節(jié)點(diǎn)正常的線速轉(zhuǎn)發(fā)。

5 仿真實(shí)驗(yàn)

由于ndnSIM[21]工具提供了開放的源碼和運(yùn)行實(shí)例，并實(shí)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(diǎn)個(gè)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(jī)生成。在網(wǎng)絡(luò)中分別設(shè)置4個(gè)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(shí)時(shí)業(yè)務(wù)(業(yè)務(wù)1)內(nèi)容集的存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)產(chǎn)生，另外兩個(gè)服務(wù)器分別負(fù)責(zé)非實(shí)時(shí)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(chǔ)、數(shù)據(jù)發(fā)布和響應(yīng)。為了模擬上述業(yè)務(wù)流，將對(duì)速率有較高要求的實(shí)時(shí)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(duì)于業(yè)務(wù)2請(qǐng)求，將非實(shí)時(shí)流媒體內(nèi)容設(shè)為2000個(gè)，每個(gè)內(nèi)容劃分為10個(gè)chunk，大小設(shè)為10 kbytes，請(qǐng)求概率服從Zipf分布，第個(gè)內(nèi)容的推送概率為：,,=1.2；對(duì)于業(yè)務(wù)3請(qǐng)求，將內(nèi)容對(duì)象總數(shù)設(shè)為8000個(gè)，每個(gè)內(nèi)容只含有1個(gè)chunk，請(qǐng)求概率服從Zipf分布(=0.8)。假設(shè)節(jié)點(diǎn)緩存容量一致，設(shè)為20 MB，初始緩存狀態(tài)為空。仿真時(shí)間設(shè)為500 s，內(nèi)容請(qǐng)求到達(dá)速率=100個(gè)/s，采樣周期。

5.1性能分析

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

5.1.1平均響應(yīng)時(shí)延(Average Response Delay) 內(nèi)容請(qǐng)求者發(fā)送Interest Packet到接收到Data Packet為止的時(shí)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(shí)，各業(yè)務(wù)的ARD對(duì)比。對(duì)于業(yè)務(wù)1而言，CCN算法對(duì)于所有業(yè)務(wù)內(nèi)容不加區(qū)分地進(jìn)行緩存，浪費(fèi)了實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)的內(nèi)容查找時(shí)間，其ARD最大，DSM3算法對(duì)于實(shí)時(shí)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(duì)于業(yè)務(wù)2而言，由于初始節(jié)點(diǎn)緩存為空，隨著CCN算法執(zhí)行，節(jié)點(diǎn)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(diǎn)緩存實(shí)時(shí)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(duì)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(diǎn)，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(qǐng)求由路由節(jié)點(diǎn)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(diǎn)緩存內(nèi)容響應(yīng)興趣包請(qǐng)求的概率越高，平均響應(yīng)時(shí)延也越小。圖5分別給出了=800 kbps,=0.90時(shí)在仿真時(shí)間500 s內(nèi)各節(jié)點(diǎn)(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(diǎn)CE2緩存方式使內(nèi)容重復(fù)冗余較大，無(wú)論對(duì)于業(yè)務(wù)2還是業(yè)務(wù)3，節(jié)點(diǎn)緩存命中率普遍偏低；MERTS機(jī)制將實(shí)時(shí)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(chǔ)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(diǎn)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(jī)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(diǎn)的命中率又得以進(jìn)一步提升。

5.2代價(jià)開銷對(duì)比

圖4 平均響應(yīng)時(shí)延ARD對(duì)比

表1代價(jià)開銷對(duì)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(jià)開銷對(duì)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(diǎn)緩存命中率對(duì)比

6 結(jié)束語(yǔ)

本文從緩存、路由、請(qǐng)求應(yīng)答模式3個(gè)方面分析了NDN在支持多樣化業(yè)務(wù)內(nèi)容請(qǐng)求與傳輸方面的不足，難以實(shí)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(guò)匹配不同的元模塊組合串實(shí)例來(lái)承載不同特征需求的業(yè)務(wù)類型；并將元模塊組合過(guò)程視為“業(yè)務(wù)策略實(shí)例組合串業(yè)務(wù)承載路徑”的二級(jí)映射問(wèn)題，詳細(xì)設(shè)計(jì)了路由計(jì)算類的元模塊實(shí)例。仿真結(jié)果表明DSM3方案以有限的控制和存儲(chǔ)代價(jià)，提高了緩存命中率，降低了實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、非實(shí)時(shí)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(shí)延。本文主要從差異化服務(wù)模型的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)出發(fā)，考慮信息中心網(wǎng)絡(luò)對(duì)于多種業(yè)務(wù)的支持方式，對(duì)于業(yè)務(wù)類型的劃分不夠詳盡和具體，對(duì)于支持每種特定業(yè)務(wù)類型的元模塊實(shí)例也只是一種初步的設(shè)想和探討，下一步要針對(duì)每種業(yè)務(wù)類型設(shè)計(jì)更為科學(xué)合理的元模塊實(shí)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(guó)棟, 郭云飛, 劉彩霞, 等. 命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中基于局部請(qǐng)求相似性的協(xié)作緩存路由機(jī)制[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 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(guó)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(jī)制[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 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(guó)印, 唐濱, 孫建國(guó), 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(bào), 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(shí). 求解約束滿足問(wèn)題的改進(jìn)蟻群優(yōu)化算法[J]. 通信學(xué)報(bào), 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(guó)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?hào)|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(bào), 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(jī)制研究[J]. 通信學(xué)報(bào), 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(jī)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(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(“973”計(jì)劃)基金(2012CB315901, 2013CB329104)，國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(“863”計(jì)劃)基金(2015AA016102)，國(guó)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?yàn)樾滦途W(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(guó)工程院院士，研究方向?yàn)槌炭亟粨Q、擬態(tài)計(jì)算與擬態(tài)安全.

蘭巨龍： 男，1962年生，教授，研究方向?yàn)閷拵畔⒕W(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?yàn)樾滦途W(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)、算法優(yōu)化.