CN105491156B - 一种基于sd‑ran的全网协同内容缓存管理系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于软件定义接入网SD‑RAN的全网协同缓存管理系统及方法，通过检测、统计内容流行度生成内容‑流行度映射表及待缓存/替换列表，并根据待缓存/替换列表进行缓存决策并将其下发至缓存节点进行缓存更新；通过监控缓存决策获取实时的全局缓存映射表；继而根据本小区用户的内容请求，由缓存节点响应并交付相应内容。本发明提出的系统及方法，综合考虑到用户对于内容获取时延的限制及不同内容的流行度随时间和地域不断变化的特点，充分利用软件定义网络的控制层中的全局网络视图，扩大内容流行度的检测范围，通过全网协作缓存优化内容放置，从而有效避免从远端内容服务器反复调取内容，达到降低网络开销、提升用户体验的目的。

Description

一种基于SD-RAN的全网协同内容缓存管理系统及方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，更具体地，涉及一种基于软件定义接入网(Software Defined-Radio Access Network，SD-RAN)的全网协同内容缓存管理系统(Caching Management System，CMS)和方法。

背景技术

缓存是一种内容存储技术，基于该技术可以有效地缓解回程网络的容量瓶颈，避免相同的内容从远端服务器被反复调用、传输的问题。鉴于此，缓存技术被认为是一种能够显著提高资源利用率以及降低网络时延的关键技术。

缓存技术是将流行度较高的内容存储在缓存服务器中，并将其部署在用户附近的网络边缘，从而使用户能够以更为灵活、快捷的方式获取所需要的信息。考虑到缓存服务器的容量有限，不能存储所有的流行内容，因此为了提高缓存内容的命中率和缓存效率，Mahmoud Taghizadeh,Kristopher Micinski et al.,在“Distributed CooperativeCaching in Social Wireless Networks,”IEEE Trans.on Mobile Computing,Vol.12,NO.6,June 2013.中提出了不同缓存节点之间通过协作缓存的内容放置策略以降低内容获取的开销。然而在这种分布式协作框架中，各缓存节点需要根据其本地内容流行度，结合相邻缓存节点的内容流行度进行协作缓存决策。一方面，这种相邻节点之间的分布式协作复杂度较高，时延较长，实际系统中很难实现。另一方面，由于缓存节点只依据本地网络状态进行内容缓存，因此无法得到全局最优的缓存决策。

发明内容

针对现有缓存技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供一种基于SD-RAN的全网协同内容缓存管理系统及方法，充分利用了软件定义网络中网络控制器所具有的全局网络视图，以逻辑集中的方式实现不同区域缓存节点之间的协同缓存，从而提高缓存效率和资源利用率，有效降低网络时延，提升用户体验。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提出了一种基于软件定义接入网SD-RAN的全网协同内容缓存管理系统，所述系统包括云平台、内容缓存管理系统CMS、无线接入层及缓存节点，其特征在于：

所述云平台，包括多个基带处理单元(Base Band Unit，BBU)，用于无线接入层的数据信号处理；

所述内容缓存管理系统CMS，位于软件定义接入网SD-RAN的控制层，用于检测内容流行度随时间、地域的变化并生成内容-流行度映射表，定期对其进行更新维护，生成待缓存/替换列表；此外，所述CMS还用于根据所述待缓存/替换列表进行缓存决策并下发至所述缓存节点进行缓存更新；同时，所述CMS用于通过监控缓存决策获取实时的全局缓存映射表；

所述无线接入层，包括多个射频远端单元(Remote Radio Unit，RRU)，所述射频远端单元与控制层之间连接，用于为各小区用户提供无线接入；

所述缓存节点，部署在每个RRU附近，用于根据下发的所述缓存决策存储和更新相应的内容，同时，还用于根据本小区用户的内容请求，响应并交付相应内容。

作为进一步优选的，所述内容缓存管理系统CMS包括区域数据库模块、流行度检测模块、缓存更新模块及缓存决策模块，其中：

所述区域数据库模块，用于实时记录各小区用户内容请求，生成区域用户内容请求表；

所述流行度检测模块，用于通过分析所述区域数据库模块中每个小区用户的区域内容请求表，定期计算、统计并更新请求内容的本地流行度，生成内容-流行度映射表；

所述缓存更新模块，用于根据内容-流行度映射表进行缓存更新，生成待缓存/替换列表；

所述缓存决策模块，用于根据上述缓存更新模块中的待缓存/替换列表进行缓存决策，确定需要更新的内容并下发给相应缓存节点进行更新；同时，所述缓存决策模块通过实时监控获取全局缓存映射表，并根据内容流行度随时间、区域变化的情况对全局缓存映射表进行实时更新及维护。

作为进一步优选的，所述根据内容-流行度映射表进行缓存更新，具体包括：

(1)若某内容对应的本地流行度达到上限阈值ρ_max，则将该内容添加到待缓存列表；

(2)若某内容对应的本地流行度降到下限阈值ρ_min、或该内容在缓存节点中的存留时间超过了预设时间上限t₀、或该内容所在缓存节点的缓存容量达到上限且该内容的本地流行度为该缓存节点上所有内容对应的本地流行度的最低值，则将该内容添加到待替换列表；

作为进一步优选的，所述本地流行度为：

${\mathrm{\ρ}}_j^i=\frac{c}{j^{\∂\left(i\right)}{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^N\frac{1}{j^{\∂\left(i\right)}}},0\≤\∂\left(i\right)\≤1$

其中，为小区i中流行度序号为j的内容的本地流行度，j∈{1,2,....N}N为小区i中内容总数，c为常数，为小区i的用户对内容x的访问集中程度Zipf参数。

作为进一步优选的，所述缓存节点的业务覆盖范围可通过基站“呼吸”(CellZooming)策略进行调整来提升缓存内容利用率。

按照本发明的另一方面，提出了一种基于上述软件定义接入网SD-RAN的全网协同内容缓存管理系统的用户内容获取方法，其特征在于，所述方法包括：

(1)各小区用户通过无线接入平台发起用户内容处理请求；

(2)用户设备查询本地缓存，若请求内容存在则直接响应用户进行内容交付；若不存在，则执行步骤(3)；

(3)用户所在小区缓存节点查询其缓存目录，若请求内容存在则响应用户进行内容交付；若不存在，则执行步骤(4)；

(4)提交用户内容处理请求至内容缓存管理系统，所述内容缓存管理系统查询全局缓存映射表，判断是否有邻近小区缓存节点存储该内容，若请求内容存在，则将邻近小区缓存节点上的相应内容迁移调用至用户所在节点来响应用户进行内容交付；若不存在，则所述内容缓存管理系统请求远端内容服务器响应用户内容交付。

按照本发明的另一方面，相应地，提出了一种基于软件定义接入网SD-RAN的全网协同内容缓存管理方法，其特征在于，所述方法包括：

(1)各小区用户通过无线接入层发起用户内容请求；

(2)区域数据库模块记录各小区用户内容请求，并根据所述各小区用户内容请求生成区域用户内容请求表；

(3)流行度检测模块根据各小区用户内容请求估计各小区内容的本地流行度，生成内容-流行度映射表；

(4)缓存更新模块根据所述内容-流行度映射表生成待缓存/替换列表；

(4-1)若某内容对应的本地流行度达到上限阈值ρ_max，则将该内容添加到待缓存列表；

(4-2)若某内容对应的本地流行度降到下限阈值ρ_min、或内容在缓存节点中的存留时间超过了预设时间上限t₀、或内容所在缓存节点的缓存容量达到上限且该内容的本地流行度为该缓存节点上所有内容的本地流行度的最低值，则将该内容添加到待替换列表；

(5)缓存决策模块利用待缓存/替换列表，定期进行缓存决策，并将决策结果下发到相应的缓存节点；

(6)缓存节点依据缓存决策更新存储对应内容；

(7)缓存决策模块统计全网缓存节点存储内容，生成并维护全局缓存映射表。

作为进一步优选的，所述步骤(6)具体包括：

(6-1)将每个缓存节点的缓存容量分为两部分：独立缓存容量和协同缓存容量；

(6-2)缓存节点在其独立缓存容量γ·C中存储本地流行度高的前γ·C/l个内容，其中，C为缓存节点的缓存容量，γ为分离参数，0＜γ≤1，l为内容的平均大小；

(6-3)判断剩余的N-γ·C/l个内容大小是否超过缓存节点的协同缓存容量(1-γ)·C，其中N为小区i中的内容总数，若否，则直接将剩余内容存储；若是，则分别估计剩余N-γ·C/l个内容对应的加权流行度，协同缓存容量(1-γ)·C中存储加权流行度高的前(1-γ)·C/l个内容。

作为进一步优选的，所述本地流行度为：

${\mathrm{\ρ}}_j^i=\frac{c}{j^{\∂\left(i\right)}{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^N\frac{1}{j^{\∂\left(i\right)}}},0\≤\∂\left(i\right)\≤1$

其中，为小区i中流行度序号为j的内容的本地流行度，j∈{1,2,....N}N为小区i中内容总数，c为常数，为小区i的用户对内容x的访问集中程度Zipf参数。

作为进一步优选的，所述加权流行度具体为：

$P_x^k=\underset{i}{\Σ}{\mathrm{\λ}}_{ik}{\mathrm{\ρ}}_x^i$

其中，表示内容x对目标小区k的加权流行度，x为小区i中流行度序号为j的内容λ_ik表示小区i对目标小区k的加权因子，当i＝k时，λ_kk＝1，为小区i中流行度序号为j的内容x的本地流行度，

总体而言，按照本发明点的以上技术方案与现有技术相比，主要具备以下的技术优点：

1、本发明通过结合未来无线接入网的发展需求，用户对于内容获取时延的需求及不同内容的流行度随时间和地域变化的特点，充分利用软件定义网络的控制层中的全局网络视图，扩大内容-流行度的检测范围，通过全网协作缓存优化内容放置，从而有效避免从远端服务器反复调取内容，达到降低网络开销、提升用户体验的目的；

2、此外，本发明中专门针对不同缓存节点所缓存的内容生成全局缓存映射表，设计提出预缓存和缓存迁移调用等具体的协作实施例，进一步提高了节点缓存利用率，显著降低了响应用户交付内容延时；

3、按照本发明提出的基于SD-RAN的全网协同的内容缓存管理系统及对应方法，在充分利用SD-RAN网络优势和已有缓存技术的同时，对分布式协作缓存的不足提出改进，在系统设计中并未存在过多的计算复杂度，便于操控，因而具有一定的可实施性及实用推广价值。

附图说明

图1为基于SD-RAN全网协同内容缓存管理系统框架示意图；

图2-1为基于SD-RAN全网协同内容缓存管理系统的用户内容获取方法的流程图；

图2-2为基于SD-RAN全网协同内容缓存管理方法的流程图；

图3为内容缓存管理系统CMS的各功能实体框架示意图；

图4为内容缓存管理方法实施例示意图；

图5为基站“呼吸”策略方法示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，本发明提供了基于SD-RAN的全网协同内容缓存管理系统，系统包括：

云平台：云平台是将大量基带处理单元(Base Band Unit，BBU)集中起来，形成一个强大的计算资源池(BBU池)。BBU池可由大量高性能的物理处理器，如通用处理器(General Purpose Processor,GPP)和数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)构成一个高速的计算系统，负责处理来自无线接入层的数据处理请求。

控制层(Control Layer)，作为网络的控制核心，网络控制器(NetworkController，NC)拥有网络的全局视图，包括网络拓扑、数据流信息、全局路由表等等，主要负责无线资源的管理和分配、进行路由决策以及为上层应用提供服务等。内容缓存管理系统CMS，位于软件定义接入网SD-RAN的控制层，用于检测内容流行度随时间、地域的变化并生成内容-流行度映射表，定期对其进行更新维护，生成待缓存/替换列表；此外，所述CMS还用于根据所述待缓存/替换列表进行缓存决策并下发至所述缓存节点进行缓存更新；同时，所述CMS用于通过监控缓存决策获取实时的全局缓存映射表。

无线接入层包括多个射频远端单元(Remote Radio Unit，RRU)，这些射频远端单元与控制层之间通过高速光交换网络或者可见光、无线回程等方式进行连接，实现射频收发功能，并支持多种不同的接入技术。网络控制器根据网络负载决定所需的BBU的数目并将其分配到特定的RRU。

缓存节点部署在各个RRU附近，存储一些流行度较高的内容，例如各种视频，音频和图片等等，用于根据下发的协同缓存决策存储和更新相应的内容并响应用户内容请求，使用户能够快速获取所需的内容信息。此外，缓存节点的业务覆盖范围可通过基站“呼吸”(Cell Zooming)策略进行调整。

如图2所示为本发明中基于内容缓存管理系统的用户内容获取方法及全网协同内容缓存管理方法的流程图,包含两部分：一是响应用户内容请求的过程(如图2-1)，二是系统各功能模块进行全网协同内容缓存管理的过程(如图2-2)。

缓存节点的初始化内容是从远端内容服务器获取的，对于用户的内容请求，有四种逐次递进的响应方式：1)从用户设备的本地缓存获取内容；2)从本小区的缓存节点获取内容；3)从邻近小区的缓存节点获取内容；4)从远端内容服务器获取内容。

随着智能终端设备的发展，用户设备的存储容量变得越来越大，存储的多媒体内容也越来越丰富，所以对于用户的内容请求，UE会率先查询本地缓存，如果内容存在则直接返回给用户；如果没有该内容，则进一步由本小区缓存节点查询其缓存目录，如果存在则进行内容交付。反之，内容请求会进一步上报给CMS，由CMS查询全局缓存映射表是否有邻近小区的缓存节点拥有该内容，如果有，CMS会选择从一个最优的邻近缓存节点调用内容并响应用户请求。如果所有小区的缓存节点都未能查询到该内容，那么CMS就会请求远端内容服务器来响应用户。

由于各小区缓存节点之间通过CMS建立了统一的协作机制，对于某个小区的用户内容请求，如果其本地缓存节点未能查询到相应内容来响应用户的时候，拥有该内容的邻近小区中的缓存节点都可以响应该用户，但具体由谁来响应是由CMS决定的。一般来说，CMS会计算、评估从各个邻近缓存节点调用该内容的网络开销，从而选择一个最优的邻近缓存节点来响应用户请求。

需要指出的是，除了通过传统的基站服务进行移动用户的数据接入，系统还能支持D2D(Device-to-Device)的通信方式，即相邻用户设备之间可以通过复用小区资源建立通信链路直接进行通信。那么利用D2D通信机制，拥有当前流行内容的移动设备可以作为一个临时的缓存节点，而邻近用户就可以通过D2D链路直接从该节点获取所需内容，从而进一步提升网络资源的利用率。

如图3所示为CMS的各功能实体框架示意图。

各区域数据库模块实时记录该区域用户的所有内容请求信息，并生成区域用户内容请求表。根据区域数据库模块中的区域用户内容请求表，流行度检测模块分析每一个小区的用户内容请求信息，计算并统计被请求内容的本地流行度，生成内容-流行度映射表。由于用户对内容的访问需求热度是随时间和地域变化的，所以不论是对已缓存的内容还是待缓存的内容，流行度检测模块都会持续关注其当前本地流行度，保持本地流行度的实时更新。为了简化分析，本文中涉及的内容本地流行度定义为：采用zipf-like模型定义本地流行度，

${\mathrm{\ρ}}_j^i=\frac{c}{j^{\∂\left(i\right)}{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^N\frac{1}{j^{\∂\left(i\right)}}},0\≤\∂\left(i\right)\≤1$

其中，为小区i中流行度序号为j的内容的本地流行度，j∈{1,2,....N}N为小区i中内容总数，c为常数，为小区i的用户对内容x的访问集中程度Zipf参数。

对于未缓存的内容，如果其本地流行度达到上限阈值ρ_max，那么缓存更新模块将其添加到待缓存列表中。另一方面，对于已缓存的内容，判断是否对其进行删除，主要有三种判决条件：1)该内容的本地流行度降到下限阈值ρ_min；2)该内容在缓存节点中的存留时间超过了预设时间上限；3)缓存节点的缓存容量达到上限，需要选择删除缓存节点上存储的所有内容中某些流行度最低的内容以缓解内存压力，保证缓存节点可以缓存更新、更流行的内容。另外，一般的，有三种算法：最近最少使用策略(Least Recently Used，LRU)，该策略中最近最少被使用的内容将被率先删除；最少频繁使用策略(Least Frequently Used，LFU)，该策略中率先删除使用频率最低的内容；基于Age的协作策略(Age-BasedCooperative Scheme，ABC)，Age的长短是由内容与远端内容服务器的距离以及该内容的本地流行度共同决定的，据此将率先删除Age到期的内容。根据具体采用的算法，满足条件的内容将被缓存更新模块添加到待替换列表中。根据待缓存/替换列表，CMS定期进行缓存决策，并将决策结果下发到相应的缓存节点，触发其进行缓存更新/替换。

由于缓存节点容量有限，无法存储待缓存列表中的所有内容。另一方面，同一小区内可能存在多个内容对应的本地流行度相近的情况，那么仅根据本地流行度判断是否缓存某一内容可能会损失网络的缓存效率。因此，CMS引入了全网协同的缓存决策机制。我们假设每个缓存节点的缓存容量大小一致，记为C，以分离参数γ将其分为两部分，其中γ·C作为独立缓存容量，(1-γ)·C作为协同缓存容量。如果缓存容量C较小，那么缓存节点可以直接根据本地流行度排序依次缓存那些流行度高的内容，而无需进行协同缓存，此时γ＝1。如果缓存容量C较大，那么在对本地流行度较高的内容进行独立缓存之余，对那些本地流行度较低抑或是本地流行度相近的内容难以根据本地流行度统计进行判决的情况，则可以采取全网协同的方式进行缓存决策。

如图4所示为全网协同内容缓存管理的方法示例，我们以小区1的缓存节点为例对协同缓存机制进行说明。假设待缓存列表中有5个本地流行度相近的内容ABCDE，此时CMS会结合这5个内容在邻近小区2和3的流行度分布进行缓存决策。具体的，CMS可以通过比较这5个内容在这3个小区的加权流行度来进行缓存决策。我们可以用来计算内容x对目标小区k的加权流行度，其中，x为小区i中流行度序号为j的内容λ_ik表示小区i对目标小区k的加权因子，加权因子与小区间距离相关。一般的，小区之间的距离越近，加权因子越大，反之如果距离越远，那么加权因子越小。当i＝k时，λ_kk＝1，表示小区i中流行度序号为j的内容x的本地流行度,在本实施例中，根据可以计算出内容x对目标小区1的加权流行度。假设得到内容ABCDE的加权流行度为同时如果协同缓存容量空间只够存储三个内容，那么CMS优先缓存内容ABC。通过设置合适的参数γ以及加权因子λ_ik(opt)，可以对全网协同缓存进行优化，进一步提高内容的命中率。

在CMS的统一协调下，缓存节点还可以进行内容预缓存。考虑某个爆炸性的新闻视频，如果其在一些区域的流行度不断上升却尚未达到上限阈值，同时流行度检测模块预测到在未来的某个时刻该视频在这些区域的流行度一定会超过上限阈值，那么CMS会通过Flooding Alarm的方式，在这些区域的缓存节点对该内容进行预缓存操作。这种预缓存的方式类似于现代电子商务领域商品供应商会提前备足货源以应对可预期的即将到来的各种购物节。由于缓存节点预先加载了流行内容，可以有效降低网络时延，显著提高缓存内容的命中率和缓存效率。

当用户的内容请求未能在本小区缓存节点获得相应，抑或是缓存节点需要获取更新的内容时，可以利用缓存迁移和调用机制，即CMS可以协调本小区缓存节点调用邻近缓存节点的内容。具体的，如果全局缓存映射表显示邻近缓存节点中存储有该内容，并且CMS计算出从邻近缓存节点调取该内容所需开销更小，那么CMS可以作为中间节点从邻近小区缓存节点调取该内容并转发给本小区的缓存节点。

除此之外，利用基站“呼吸”(Cell Zooming)策略(如图5所示)，通过功率控制和参数优化来动态调整小区缓存节点的业务覆盖范围，也可以实现不同节点缓存资源的高效利用。我们以两个相邻小区BS1与BS2为例，BS1和BS2的缓存节点存储了不尽相同的流行内容。处于BS1小区边缘的用户发起内容请求时，如果在用户设备缓存和本小区缓存节点中都未能查询到相应的内容，同时CMS查询到BS2的缓存节点中存在该内容，那么可以通过对BS2进行功率控制，使其缓存节点的业务覆盖范围适当扩大，将BS1小区边缘的用户“吸”入BS2内，或者通过小区参数优化使该用户终端切换到BS2内。通过上述方式，在CMS的统一协调下可以实现不同小区之间缓存资源的协作共享，进而减小网络开销，改善用户体验。

本领域的技术人员应当容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于软件定义接入网SD-RAN的全网协同内容缓存管理系统，所述系统包括云平台、内容缓存管理系统CMS、无线接入层及缓存节点，其特征在于：

所述云平台，包括多个基带处理单元BBU，用于无线接入层的数据信号处理；

所述内容缓存管理系统CMS，位于软件定义接入网SD-RAN的控制层，用于生成内容-流行度映射表并根据所检测内容流行度随时间、地域的变化，对内容-流行度映射表进行定期更新维护，生成待缓存/替换列表，具体包括：(1)若某内容对应的本地流行度达到上限阈值ρ_max，则将该内容添加到待缓存列表；(2)若某内容对应的本地流行度降到下限阈值ρ_min、或该内容在缓存节点中的存留时间超过了预设时间上限t₀、或该内容所在缓存节点的缓存容量达到上限且该内容的本地流行度为该缓存节点上所有内容对应的本地流行度的最低值，则将该内容添加到待替换列表；此外，所述CMS还用于根据所述待缓存/替换列表进行缓存决策，并下发至所述缓存节点进行缓存更新；同时，所述CMS用于通过监控缓存决策获取实时的全局缓存映射表；

所述无线接入层，包括多个射频远端单元RRU，所述射频远端单元与控制层之间连接，用于为各小区用户提供无线接入；

所述缓存节点，部署在每个RRU附近，用于根据下发的所述缓存决策存储和更新相应的内容，同时，还用于根据本小区用户的内容请求，响应并交付相应内容。

2.如权利要求1所述的全网协同内容缓存管理系统，其特征在于，所述内容缓存管理系统CMS包括区域数据库模块、流行度检测模块、缓存更新模块及缓存决策模块，其中：

所述区域数据库模块，用于实时记录各小区用户内容请求，生成区域用户内容请求表；

所述流行度检测模块，用于通过分析所述区域数据库模块中每个小区用户的区域内容请求表，定期计算、统计并更新请求内容的本地流行度，生成内容-流行度映射表；

所述缓存更新模块，用于根据内容-流行度映射表进行缓存更新，生成待缓存/替换列表；

所述缓存决策模块，用于根据上述缓存更新模块中的待缓存/替换列表进行缓存决策，确定需要更新的内容并下发给相应缓存节点进行更新；同时，所述缓存决策模块通过实时监控获取全局缓存映射表，并根据内容流行度随时间、区域变化的情况对全局缓存映射表进行实时更新及维护。

3.如权利要求1所述的全网协同内容缓存管理系统，其特征在于，所述本地流行度为：

${\mathrm{\ρ}}_j^i=\frac{c}{j^{\∂\left(i\right)}{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^N\frac{1}{j^{\∂\left(i\right)}}},0\≤\∂\left(i\right)\≤1$

其中，为小区i中流行度序号为j的内容的本地流行度，j∈{1,2,....N}N为小区i中内容总数，c为常数，为小区i的用户对内容x的访问集中程度Zipf参数。

4.如权利要求1-3任一项所述的全网协同内容缓存管理系统，其特征在于，所述缓存节点的业务覆盖范围可通过基站呼吸Cell Zooming策略进行调整来提升缓存内容利用率。

5.一种基于权利要求1-3任一项的软件定义接入网SD-RAN的全网协同内容缓存管理系统的用户内容获取方法，其特征在于，所述方法包括：

(1)各小区用户通过无线接入平台发起用户内容处理请求；

(2)用户设备查询本地缓存，若请求内容存在则直接响应用户进行内容交付；若不存在，则执行步骤(3)；

(3)用户所在小区缓存节点查询其缓存目录，若请求内容存在则响应用户进行内容交付；若不存在，则执行步骤(4)；

(4)提交用户内容处理请求至内容缓存管理系统，所述内容缓存管理系统查询全局缓存映射表，判断是否有邻近小区缓存节点存储该内容，若请求内容存在，则将邻近小区缓存节点上的相应内容迁移调用至用户所在节点来响应用户进行内容交付；若不存在，则所述内容缓存管理系统请求远端内容服务器响应用户内容交付。

6.一种基于软件定义接入网SD-RAN的全网协同内容缓存管理方法，其特征在于，所述方法包括：

(1)各小区用户通过无线接入层发起用户内容请求；

(2)区域数据库模块记录各小区用户内容请求，并根据所述各小区用户内容请求生成区域用户内容请求表；

(3)流行度检测模块根据各小区用户内容请求估计各小区内容的本地流行度，生成内容-流行度映射表；

(4)缓存更新模块根据所述内容-流行度映射表生成待缓存/替换列表；

(4-1)若某内容对应的本地流行度达到上限阈值ρ_max，则将该内容添加到待缓存列表；

(4-2)若某内容对应的本地流行度降到下限阈值ρ_min、或内容在缓存节点中的存留时间超过了预设时间上限t₀、或内容所在缓存节点的缓存容量达到上限且该内容的本地流行度为该缓存节点上所有内容的本地流行度的最低值，则将该内容添加到待替换列表；

(5)缓存决策模块利用待缓存/替换列表，定期进行缓存决策，并将决策结果下发到相应的缓存节点；

(6)缓存节点依据缓存决策更新存储对应内容；

(7)缓存决策模块统计全网缓存节点存储内容，生成并维护全局缓存映射表。

7.如权利要求6所述的全网协同内容缓存管理方法，其特征在于，所述步骤(6)具体包括：

(6-1)将每个缓存节点的缓存容量分为两部分：独立缓存容量和协同缓存容量；

(6-2)缓存节点在其独立缓存容量γ·C中存储本地流行度高的前γ·C/l个内容，其中，C为缓存节点的缓存容量，γ为分离参数，0＜γ≤1，l为内容的平均大小；

(6-3)判断剩余的N-γ·C/l个内容大小是否超过缓存节点的协同缓存容量(1-γ)·C，其中N为小区i中的内容总数，若否，则直接将剩余内容存储；若是，则分别估计剩余N-γ·C/l个内容对应的加权流行度，协同缓存容量(1-γ)·C中存储加权流行度高的前(1-γ)·C/l个内容。

8.如权利要求6或7所述的全网协同内容缓存管理方法，其特征在于，所述本地流行度为：

${\mathrm{\ρ}}_j^i=\frac{c}{j^{\∂\left(i\right)}{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^N\frac{1}{j^{\∂\left(i\right)}}},0\≤\∂\left(i\right)\≤1$

其中，为小区i中流行度序号为j的内容的本地流行度，j∈{1,2,....N}N为小区i中内容总数，c为常数，为小区i的用户对内容x的访问集中程度Zipf参数。

9.如权利要求7所述的全网协同内容缓存管理方法，其特征在于，所述加权流行度具体为：

$P_x^k=\underset{i}{\Σ}{\mathrm{\λ}}_{ik}{\mathrm{\ρ}}_x^i$

其中，表示内容x对目标小区k的加权流行度，x为小区i中流行度序号为j的内容λ_ik表示小区i对目标小区k的加权因子，当i＝k时，λ_kk＝1，为小区i中流行度序号为j的内容x的本地流行度，