李云揚，周金和

(北京信息科技大學 信息與通信工程學院，北京 100101)

0 引 言

在第五代移動通信(5G)網(wǎng)絡中，網(wǎng)絡切片被視為5G中的關(guān)鍵技術(shù)。網(wǎng)絡切片技術(shù)可以根據(jù)網(wǎng)絡切片提供商的需求，將一個物理網(wǎng)絡劃分為多個虛擬網(wǎng)絡分片，從而提高網(wǎng)絡資源利用率，降低網(wǎng)絡運營商的成本和能源消耗，提高網(wǎng)絡用戶的體驗質(zhì)量[1-2]。隨著視頻流量爆炸式地增長，如何在5G網(wǎng)絡中高效地為移動用戶提供高質(zhì)量的服務變得越來越具有挑戰(zhàn)性。在今天的網(wǎng)絡中，大量的視頻流量是由社交和移動應用程序產(chǎn)生的。然而，此類流行視頻內(nèi)容很大一部分重復傳輸至用戶終端，增加了網(wǎng)絡的負載。所以，降低網(wǎng)絡延遲和減少冗余的視頻流量是提高用戶體驗質(zhì)量和降低網(wǎng)絡負載的關(guān)鍵因素。以信息為中心的網(wǎng)絡(Information Center Network,ICN)作為一種先進的網(wǎng)絡范例，不再是以IP網(wǎng)絡的主機位置為中心[3]，而關(guān)注命名數(shù)據(jù)。ICN已經(jīng)提出了許多體系結(jié)構(gòu)，但命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(Named Data Networking,NDN)是目前占主導地位的體系結(jié)構(gòu)，已經(jīng)被研究界廣泛接受[4]。ICN的基礎概念是將名稱與位置分離，將名稱綁定到內(nèi)容，并提供一個發(fā)布/訂閱模型來按名稱檢索內(nèi)容。同時，網(wǎng)內(nèi)高速緩存使ICN中的每個路由器都能夠緩存內(nèi)容，可以顯著減少檢索時間和網(wǎng)絡流量。

在5G網(wǎng)絡移動視頻的無線接入網(wǎng)絡(Radio Access Network,RAN)緩存方面，文獻[5]提出了一個邊緣計算的協(xié)作感知框架，在基站上執(zhí)行計算、協(xié)作處理和緩存視頻等操作，該框架能顯著降低核心網(wǎng)的訪問率和計算量，文獻[6]將主動緩存建立成一個緩存管理問題的模型，利用馬爾科夫鏈決策，動態(tài)地將每個基站的緩存分配給移動用戶，但是面對移動的用戶時，主動緩存的成本很高，也會造成冗余傳輸；文獻[7]提出了一種網(wǎng)絡感知的邊緣緩存更新算法，該算法綜合了客戶端信道狀態(tài)和流行度，但是沒有充分考慮到用戶的興趣偏好，用戶檢索視頻時緩存的命中率并不高，所以可能會導致視頻檢索時間增加，降低了用戶的體驗質(zhì)量；文獻[8]提出了大數(shù)據(jù)輔助緩存架構(gòu)，核心站點的大數(shù)據(jù)平臺負責跟蹤和預測用戶的需求，基站擁有緩存功能，并存儲大數(shù)據(jù)平臺預測的內(nèi)容；文獻[9]提出了一種移動邊緣緩存網(wǎng)絡的架構(gòu)，利用矩陣分解技術(shù)動態(tài)預測和更新用戶的內(nèi)容需求；文獻[10]提出了基于ICN的分層緩存網(wǎng)絡體系結(jié)構(gòu);文獻[11]提出了一種利用移動邊緣計算(Mobile Edge Computing,MEC)和網(wǎng)絡功能虛擬化(Network Functions Virtualization,NFV)實現(xiàn)服務功能鏈接的邊緣緩存體系結(jié)構(gòu)。上述文獻的工作更加關(guān)注緩存位置，然而，在這種支持緩存的網(wǎng)絡中，合適的網(wǎng)絡架構(gòu)、內(nèi)容傳遞協(xié)議以及面向內(nèi)容的信息管理仍然是一個開放的問題，需要進一步研究。

基于目前國際標準化組織3GPP已經(jīng)在5G中定義的增強型移動帶寬(Enhanced Mobile Broadband,eMBB)、超可靠、低時延通信(Ultra Reliable Low Latency Communications,uRLLC)和海量機器類通信(Massive Machine Type Communications,mMTC)三大應用場景，利用ICN與5G切片的優(yōu)勢，可將ICN與5G網(wǎng)絡切片相融合[12-14]。本文對5G系統(tǒng)架構(gòu)進行ICN改進，ICN切片由部署在邊緣云上的NFV組成。ICN切片負責服務請求接收、本地數(shù)據(jù)緩存和流行內(nèi)容的交付，本地數(shù)據(jù)網(wǎng)絡連接虛擬化基礎設施管理器，以滿足緩存內(nèi)容大小和特定的服務級別性能需求。同時，本文對ICN緩存策略進行改進，該緩存策略記錄密集區(qū)域用戶內(nèi)一個月內(nèi)與一周內(nèi)的請求歷史，并與互聯(lián)網(wǎng)中的視頻流行度結(jié)合，構(gòu)建服務區(qū)域緩存函數(shù)，將區(qū)域內(nèi)用戶的共同興趣偏好視頻主題內(nèi)容緩存到本地ICN數(shù)據(jù)網(wǎng)絡,用戶將不必再訪問互聯(lián)網(wǎng)中的視頻內(nèi)容，可顯著地減少網(wǎng)絡流量和視頻檢索延遲。

1 ICN切片架構(gòu)

1.1 問題描述

本文所解決方法的典型業(yè)務場景是對密集和擁擠場所提供高效的視頻傳輸服務，如大學城、圖書館、生活小區(qū)等。該場景的系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示，分為用戶終端、接入網(wǎng)、本地ICN數(shù)據(jù)網(wǎng)絡、核心網(wǎng)四個部分。在這一架構(gòu)中，視頻提供商存儲著視頻內(nèi)容。該系統(tǒng)架構(gòu)圖的核心在于本地ICN數(shù)據(jù)網(wǎng)絡側(cè)。本文對5G的切片架構(gòu)中位于控制平面的接入和移動管理功能(Access and Mobility Management Function,AMF)、網(wǎng)絡切片選擇功能(Network Slice Selection Function,NSSF)、會話管理功能(Session Management Function,SMF)、策略控制功能(Policy Control Function,PCF)、鑒權(quán)服務功能(Authentication Server Function,AUSF)、網(wǎng)絡開放功能(Network Exposure Function,NEF)和位于用戶平面的用戶平面功能(User Plane Function,UPF)進行ICN改進。本地ICN數(shù)據(jù)網(wǎng)絡具有ICN全部協(xié)議的功能，滿足緩存視頻功能，可以稱為ICN節(jié)點，同時擁有待定請求表(Pending Interest Table,PIT)、轉(zhuǎn)發(fā)信息表(Forward Information Base,FIB)、內(nèi)容存儲表(Content Store,CS)三部分。此外，圖1添加了ICN網(wǎng)關(guān)(ICN-Gateway,ICN-GW)功能單元。ICN-GW具有ICN和IP之間的協(xié)議轉(zhuǎn)換功能，將視頻內(nèi)容傳送至ICN-UPF功能單元，最終將視頻內(nèi)容傳輸至用戶終端。同時，ICN-GW能夠監(jiān)控用戶請求視頻的名稱并進行記錄與處理。

圖1 系統(tǒng)架構(gòu)

1.2 系統(tǒng)架構(gòu)

本文所提出的架構(gòu)通過快速靈活的編程能夠適應各種用戶的需求，同時能夠確保提供更好的服務。

ICN服務編排器：該組件是架構(gòu)的主要組成部分，負責管理整個本地數(shù)據(jù)網(wǎng)絡。服務編排器允許視頻內(nèi)容提供商動態(tài)部署本地數(shù)據(jù)網(wǎng)絡實例。訂閱者可以在特定的服務區(qū)域請求視頻，并創(chuàng)建本地ICN數(shù)據(jù)網(wǎng)絡。ICN數(shù)據(jù)網(wǎng)絡由虛擬網(wǎng)絡功能(Virtual Network Function,VNF)組成，適當?shù)貙NF實例連接在一起，為特定服務的目標進行資源配置。

VNF管理器:該組件是本地數(shù)據(jù)網(wǎng)絡的核心。VNF管理器與ICN管理器相互通信，報告節(jié)點的虛擬資源使用情況。如果ICN節(jié)點緩存內(nèi)容過載，相應的管理器將會向VNF管理器報告需求。VNF管理器將驗證請求，并將其發(fā)送給編排器，以便通過連接到各自的虛擬化基礎設施管理器添加更多資源。

虛擬化基礎設施管理器:該組件負責執(zhí)行資源管理并為VNF分配虛擬資源。虛擬資源包括計算資源、存儲資源和網(wǎng)絡資源。NFV編排器與虛擬化基礎設施管理器通信，以控制切片對虛擬資源的需求。

ICN-GW:本地ICN數(shù)據(jù)網(wǎng)絡會分配ICN-GW，ICN-GW具有ICN和IP之間的協(xié)議轉(zhuǎn)換功能,該網(wǎng)關(guān)作用是將互聯(lián)網(wǎng)中的視頻內(nèi)容轉(zhuǎn)換和發(fā)布到ICN切片內(nèi)部,并將其逐塊傳輸?shù)较乱粋€節(jié)點。

ICN節(jié)點:ICN節(jié)點位于本地數(shù)據(jù)網(wǎng)絡內(nèi)部，本文的ICN節(jié)點功能單元是具備ICN全部協(xié)議功能的單元，其轉(zhuǎn)發(fā)、緩存功能都滿足網(wǎng)絡資源和底層網(wǎng)絡配置策略。ICN節(jié)點利用PIT儲存信息包及接收到的匹配信息的接口集；FIB基于內(nèi)容名轉(zhuǎn)發(fā)請求(基于名稱轉(zhuǎn)發(fā));CS作為ICN節(jié)點的網(wǎng)絡內(nèi)緩存存儲。ICN節(jié)點具有將用戶請求聚合到相同內(nèi)容對象的功能，以減少相同內(nèi)容對象的網(wǎng)絡流量的負載，縮短響應時間。

ICN-UPF功能單元：該功能單元負責將視頻內(nèi)容分發(fā)至用戶平面，將用戶請求傳到本地ICN數(shù)據(jù)網(wǎng)絡。

ICN管理器：負責網(wǎng)絡管理功能。它處理關(guān)鍵的網(wǎng)絡管理功能，如配置、網(wǎng)絡性能、擁塞控制和容錯管理。

N1接口是用戶設備(User Equipment,UE)與AMF之間的連接，主要用于傳遞非接入層信令。N2接口為RAN和ICN-AMF間的信令面接口。N4接口為ICN-SMF和ICN-UPF與ICN-GW間的接口，用于傳輸ICN-SMF和ICB-UPF、ICN-GW間的控制面信息。N6接口為UPF與DN的接口，用于傳遞UPF與DN之間的上下行用戶數(shù)據(jù)流，基于ICN和路由協(xié)議與數(shù)據(jù)網(wǎng)絡通信。

在ICN服務的實現(xiàn)中，運營商可以向多域編排器進行身份驗證，將ICN數(shù)據(jù)網(wǎng)絡切片創(chuàng)建分布在人員密集和擁擠的場所；通過N6接口，將ICN-GW、ICN-UDP與本地ICN數(shù)據(jù)網(wǎng)絡相連接。當密集區(qū)域的用戶請求視頻時，將查看位于本地ICN數(shù)據(jù)網(wǎng)絡內(nèi)的CS表，如果視頻存在，將緩存的視頻內(nèi)容傳送至用戶；若不存在，則將服務請求記錄在PIT表中，ICN切片將通過核心網(wǎng)進入ICN數(shù)據(jù)網(wǎng)絡中的視頻內(nèi)容提供商進行視頻內(nèi)容檢索，并進行緩存策略分析，決定是否進行緩存。進行緩存后，對于來自同一區(qū)域的相同請求，視頻內(nèi)容會直接從本地ICN數(shù)據(jù)網(wǎng)絡內(nèi)部傳輸至請求者。因此，同一區(qū)域的多個相同請求將不會到達互聯(lián)網(wǎng)端進行視頻內(nèi)容檢索。

2 緩存模型

2.1 用戶對單個視頻對象和視頻主題偏好

本文收集中國最大的視頻提供商之一嗶哩嗶哩的一些真實視頻請求記錄，分析了用戶對單個視頻對象和視頻主題偏好的數(shù)據(jù)。盡管單個視頻對象的受歡迎程度存在高度的不穩(wěn)定，但我們對類似主題的視頻進行分組后，用戶對某類視頻偏好更加穩(wěn)定。

從圖2中我們得出用戶對視頻類型的偏好比對單個視頻的偏好更加穩(wěn)定。本文每次選取前10%最受歡迎的視頻，同時選取前10%最熱門的主題，并記錄下它們在30天內(nèi)受歡迎程度。前15天內(nèi)，排名前10%的視頻內(nèi)容請求率從58%大幅下降到15.6%，而排名前10%的話題請求率則保持在37%～47.2%之間。

圖2 排名前10%的視頻與排名前10%的視頻類型在30天內(nèi)的請求變化

基于以上事實，本文得出結(jié)論，視頻話題的受歡迎程度更加穩(wěn)定，更容易進行用戶預測，也不會造成過多的緩存浪費。

2.2 互聯(lián)網(wǎng)視頻流行度

在特定密集區(qū)域部署的ICN切片在選擇緩存視頻內(nèi)容時，首先通過該區(qū)域中用戶的視頻主題請求歷史，并判斷其服務區(qū)域內(nèi)所有用戶的共同興趣偏好。最后，綜合互聯(lián)網(wǎng)中的視頻流行度與用戶的共同興趣，再構(gòu)建該特定區(qū)域的有效緩存內(nèi)容。

互聯(lián)網(wǎng)中的視頻主題請求是一直變化的，在不同的時刻，所得到的請求也是不同的。文獻[15]指出，不同的內(nèi)容類型具有不同的緩存性，因為內(nèi)容類型與重新訪問率是息息相關(guān)的，這就表明重新訪問率直接決定了緩存性。因此，本文采用累計法去衡量互聯(lián)網(wǎng)中的視頻受歡迎程度。重訪次數(shù)越多的視頻主題，受歡迎程度越高。定義重新訪問率，即內(nèi)容流行度[16]為

(1)

式中：Vall代表視頻提供商中所有視頻主題的數(shù)量；time(v)表示視頻v的請求次數(shù)；α表示內(nèi)容流行度的偏度系數(shù)，α∈[0,1]，α越大說明該視頻主題被重新訪問的次數(shù)占據(jù)互聯(lián)網(wǎng)中請求次數(shù)的比列更大，流行度更高。

2.3 用戶興趣預測

(2)

(3)

部署ICN切片的特定區(qū)域的用戶興趣偏好由一個月內(nèi)和一周內(nèi)的視頻興趣所構(gòu)成。本文定義ICN切片s所在區(qū)域內(nèi)的用戶對n類視頻主題的有效興趣函數(shù)為

(4)

式中：θ1與θ2分別代表一個月內(nèi)、一周內(nèi)偏好視頻的權(quán)重因子，且滿足θ1+θ2=1。

2.4 構(gòu)建服務區(qū)域緩存函數(shù)

(5)

2.5 緩存決策算法

緩存決策模型(Caching Decision Model,CDM)算法利用本文構(gòu)建的服務區(qū)域緩存函數(shù)決定緩存哪些視頻，并且本文使用最近最少使用(Least Recently Used，LRU)算法作為替換策略。算法偽代碼如下：

輸入：視頻主題請求服務，αθ1,θ2,ω1,ω2

1:一個視頻請求到達ICN-GW

2:記錄該視頻主題的請求數(shù)量

3:查看本地ICN數(shù)據(jù)網(wǎng)絡是否存在該視頻主題

4:if已經(jīng)緩存then

5: 將視頻內(nèi)容傳送回用戶

6:else if視頻請求被記錄到歷史請求列表中，決定是否緩存then

7: if達到緩存函數(shù)閾值then

8: if本地ICN數(shù)據(jù)網(wǎng)絡有足夠的緩存空間then

9: 將該視頻主題緩存至本地ICN數(shù)據(jù)網(wǎng)絡

10: else if本地ICN數(shù)據(jù)網(wǎng)絡沒有足夠的緩存空間

11: 啟用LRU算法，再次緩存該視頻主題

12: else

13: 不進行緩存

14:else

15: ICN-GW通過核心網(wǎng)連接至視頻提供商，將視頻內(nèi)容傳送至用戶

3 仿真與分析

3.1 仿真設置

3.2 實驗分析

實驗開始前，互聯(lián)網(wǎng)中含有大量的視頻內(nèi)容，這些視頻與基于nginx的媒體服務器相連，以進行內(nèi)容交付。在實驗開始時，ICN切片內(nèi)部不會緩存任何內(nèi)容。

本文所提出的切片架構(gòu)與緩存方法是基于ICN的，因此本文選擇了基于IP的RAN緩存[17]，對比兩者在本文的緩存策略下的檢索時延。

首先，對互聯(lián)網(wǎng)中的內(nèi)容流行度和特定區(qū)域的用戶權(quán)重因子ω1、ω2進行對比，當緩存大小都為30 GB時，分析權(quán)重因子對緩存命中率的影響。從圖3中可得出，當更偏重用戶偏好時，即權(quán)重因子ω1=0.4、ω2=0.6時可以到達緩存命中率最佳的效果。隨后，對用戶一月內(nèi)及一周內(nèi)的歷史興趣偏好參數(shù)θ1與θ2進行對比，當緩存大小為30 GB時，從圖4中可得出，當歷史興趣更偏向一周內(nèi)的記錄時，即θ1=0.3、θ2=0.7時，緩存命中率達到最佳效果。所以后續(xù)的實驗仿真都將選取ω1=0.4、ω2=0.6、θ1=0.3、θ2=0.7進行實驗仿真。

圖3 權(quán)重因子ω2對緩存命中率的影響

圖4 權(quán)重因子θ2對緩存命中率的影響

設定服務密集區(qū)域A基于IP的RAN緩存策略和特定密集區(qū)域B基于ICN切片的緩存策略都使用本文所提出的緩存策略，A、B兩區(qū)域的用戶同時檢索相同的視頻內(nèi)容。從圖5可以看出，當緩存大小在1～30 GB范圍內(nèi)，檢索時延是體驗質(zhì)量(Quality of Experience，QoE)的關(guān)鍵因素。從圖中可以看出，兩者都是隨著緩存大小的增大而減少檢索時延，然而，基于ICN切片的視頻檢索時延明顯小于基于IP的檢索時延。這是因為基于IP的緩存策略并不具有ICN的CS、PIT、FIB表，每次請求只能到達互聯(lián)網(wǎng)進行請求并進行請求記錄，因此，增加了檢索延遲，說明基于ICN切片的視頻傳輸能夠提高用戶的QoE。

圖5 緩存大小對平均檢索延遲的影響

特定密集區(qū)域A、B、C分別使用本文所提出的緩存策略與文獻[18]所提出的支持虛擬類聚類的最流行緩存策略(Cluster Most Popular Caching,CMCP)和文獻[19]提出的基于MEC分組的協(xié)作緩存策略進行緩存平均命中率和平均檢索時延的對比。

本文提出的策略與CMCP、基于MEC分組的協(xié)作緩存策略的平均命中率進行對比，結(jié)果如圖6所示。從圖6可知，當設定的緩存容量較小時，三者緩存策略的命中率都明顯偏低；隨著緩存容量的增大，三者的緩存策略的命中率都顯著地增高。值得注意的是，由于本文提出的緩存策略考慮到了密集區(qū)域的用戶興趣偏好與互聯(lián)網(wǎng)中的視頻流行度，因此與其他策略比較時，緩存命中率明顯高于其他策略。

圖6 緩存容量對命中率的影響

三種策略的平均檢索時延對比結(jié)果如圖7所示。圖7表明，當緩存容量較小時，基于ICN的三種緩存策略的平均檢索時延都明顯偏高。這是因為當緩存容量較小時，ICN切片內(nèi)部沒有足夠的空間去緩存，要通過互聯(lián)網(wǎng)去檢索視頻內(nèi)容。隨著緩存容量的增大，檢索時延明顯減小，但是基于本文的緩存策略的檢索時延明顯低于其他兩者。這是因為其他策略的命中率偏低，緩存的內(nèi)容不能滿足用戶的需求。

圖7 緩存容量對檢索時延的影響

此外，在設計的緩存決策算法時，算法的效率也是必須考慮的。本文對比CMCP算法的時間復雜為O(N2)，基于MEC分組的協(xié)作緩存策略算法的時間復雜度為O(N3)，而本文所提出的基于ICN切片緩存策略在用戶興趣偏好和互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容流行度的基礎上考慮的，其時間復雜度為O(N2)。因此，本文的算法復雜度優(yōu)于基于MEC分組的協(xié)作緩存策略算法的復雜度；在時間復雜度均為O(N2)的情況下，本文算法的緩存命中率優(yōu)于CMCP算法。

4 結(jié)束語

本文針對密集區(qū)域檢索視頻延遲較長、網(wǎng)絡負載量較大的問題，提出了面向5G的ICN切片架構(gòu)并改進ICN緩存策略。該系統(tǒng)架構(gòu)分為用戶終端、接入網(wǎng)、本地ICN數(shù)據(jù)網(wǎng)絡、核心網(wǎng)四個部分。通過對密集區(qū)域用戶一個月內(nèi)與一周內(nèi)的歷史訪問記錄，生成區(qū)域用戶的有效興趣函數(shù)，并結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)中的視頻內(nèi)容流度構(gòu)建服務區(qū)域緩存函數(shù)，針對性地為區(qū)域用戶緩存所需的視頻內(nèi)容。仿真實驗表明，本文提出的架構(gòu)并結(jié)合緩存策略相比CMCP算法，ICN切片緩存策略最多可提升16%的緩存命中率，最多可降低20.9%的檢索時延；與MEC分組協(xié)作緩存策略相比，最多可降低15.5%時延并提高19.3%的緩存命中率。

在未來的工作中，將研究切片間的資源共享與高效的服務編排，使之能夠在視頻緩存及傳輸服務中發(fā)揮更好的作用。