CN106210116A - 一种基于内容中心网络的差异化存储方法及装置 - Google Patents

一种基于内容中心网络的差异化存储方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于内容中心网络的差异化存储方法及装置，方法包括：当前节点接收数据包，根据当前节点的度数、每一个节点距离用户的跳数以及内容的类型，计算得到当前节点针对与内容名称对应的内容的评分，根据当前节点针对内容的评分与当前节点任一内容的评分之和，计算得到缓存概率，当缓存概率大于预存概率时，对数据包进行存储，根据路径信息，向路径中的下一节点发送数据包，并且当路径中的全部节点已接收数据包时，向所述用户发送数据包，可以针对不同的内容类型实施差异化的缓存策略，满足不同用户的时延敏感度需求，提高网络存储效率。

Description

一种基于内容中心网络的差异化存储方法及装置
技术领域
本发明涉及通信领域，尤其涉及一种基于内容中心网络的差异化存储方法及装置。
背景技术
随着互联网的飞速发展，对网络的分发效率以及安全性要求越来越高。现有的传输控制协议/因特网互联协议(Transmission Control Protocol/Internet Protocol，TCP/IP)网络已经无法满足用户对网络分发效率以及安全性的要求。
内容中心网络(Content-Centric Networking，缩写：CCN)在这种情况下应运而生。CCN网络中采用全局统一命名的方式，通过名字进行路由，替代了传统网络中以IP作为路由机制的方法。CCN通过提供网络内置缓存以加速内容的分发，提升网络的资源利用率。CCN网络使用了两种包类型：兴趣包和数据包，兴趣包由内容请求者发出，携带所需内容的命名前缀，数据包由内容提供者发出，用于反馈对应的请求数据。CCN网络中的节点都具备一定的缓存路由功能，节点可以根据缓存策略，有选择性地将用户经常访问的内容缓存在合适的网络节点中，当相同的内容请求到达时，从附近的缓存节点获取数据包。
在现有的技术中，CCN网络中的节点的缓存策略为“处处缓存”，也就是说数据包内容会被缓存在返回路径的每个节点上。
但是，这种策略带来了严重的缓存内容冗余，大大降低了网络的缓存效率。
公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。
发明内容
技术问题
有鉴于此，本发明要解决的技术问题是，如何提供一种基于内容中心网络的差异化存储方法及装置，用来提高网络的缓存效率。
解决方案
为解决以上技术问题，本发明在第一方面提供一种基于内容中心网络的差异化存储方法，包括：
当前节点接收数据包，所述数据包包括：与兴趣包中内容名称对应的内容的类型、路径信息、以及与兴趣包中内容名称对应的数据，其中，所述路径信息用于存储所述兴趣包经过的每一个节点的度数、每一个节点距离用户的跳数以及所述用户距离内容服务器的总跳数；
根据所述当前节点的度数、所述每一个节点距离用户的跳数以及所述内容的类型，计算得到所述当前节点针对与所述内容名称对应的内容的评分；
根据所述当前节点针对所述内容的评分与所述当前节点任一内容的评分之和，计算得到缓存概率；
在所述当前节点中，当所述缓存概率大于预存概率时，对所述数据包进行存储；
根据所述路径信息，向所述路径中的下一节点发送所述数据包，并且当所述路径中的全部节点已接收所述数据包时，向所述用户发送所述数据包。
在一种可能的实现方式中，在所述当前节点接收数据包之前，还包括：
接收所述用户发送的请求包，所述请求包中存储有内容名称，其中，所述内容名称为所述用户所需内容的命名前缀；
根据预存的内容类型和所述请求包中的内容名称判断所述内容的类型，并将所述内容的类型存储在所述请求包中，以生成兴趣包，所述预存的内容类型包括保密性的实时业务、实时流媒体业务、非实时流媒体业务、其他文件类业务；
将所述兴趣包发送给所述内容服务器，其中，所述兴趣包包括：所述内容名称、所述内容的类型和所述路径信息。
在一种可能的实现方式中，计算得到所述当前节点针对所述内容的评分之后，还包括：根据所述当前节点针对所述内容的评分得到缓存通告跳数，并向与所述缓存通告跳数对应的度数以内的邻居节点，发送所述数据包的通告。
在一种可能的实现方式中，所述根据当前节点的度数、距离用户的跳数、流行度以及所述内容的类型，计算得到所述当前节点针对所述内容的评分，包括：
根据第一公式，计算得到所述当前i节点关于内容C的评分Score(c,i)，所述第一公式为：
Score(c,i)＝α·Deg(i)+β·Dis(c,i)+γ·Popular(c)+η·KoC(c)
其中，α，β，γ，η分别为所述当前节点的度数、所述当前节点距离用户的跳数、内容的流行度和所述内容的类型的权重因子，α、β、γ、η分的和为1；
所述当前节点距离用户的跳数Dis(c,i)为请求内容c的所述用户距离所述内容服务器的总跳数len(c)与所述当前节点i距离距离用户的跳数distance(i)的比值；
所述当前节点的度数Deg(i)为，所述当前节点i一度以内的邻居节点的度数之和∑degree(j)与所述当前节点i的度数degree(i)的比值，j是所述当前节点i一度以内的邻居节点；
所述内容的流行度Popular(c)为所述内容c在网络中的请求次数request(c)与网络总的请求次数之和∑request(k)的比值，k为网络中关于任一个内容的请求次数；
根据第二公式和所述数据包中存储的业务类型计算得到KoC，
所述第二公式为：
在一种可能的实现方式中，所述根据所述当前节点针对所述内容的评分与所述当前节点任一内容的评分之和，计算得到缓存概率，包括：
根据第三公式，计算得到当前i节点关于所述内容C的缓存概率Pcache(c,i)，所述第三公式为：
Pcache(c,i)＝Score(c,i)/∑Score(m,i)；
Score(c,i)为所述当前节点i关于所述内容C的评分；
m为所述当前节点i上任意的一个内容，∑Score(m,i)为所述当前节点i上所有内容m的分数之和。
本发明在第二方面提供一种基于内容中心网络的差异化存储装置，包括：
接收模块，用于接收数据包，所述数据包包括：与兴趣包中内容名称对应的内容的类型、路径信息、以及与兴趣包中内容名称对应的数据，其中，所述路径信息用于存储所述兴趣包经过的每一个节点的度数、每一个节点距离用户的跳数以及所述用户距离内容服务器的总跳数；
计算模块，用于根据所述当前节点的度数、所述每一个节点距离用户的跳数以及所述内容的类型，计算得到所述当前节点针对与所述内容名称对应的内容的评分；
所述计算模块还用于根据所述当前节点针对所述内容的评分与所述当前节点任一内容的评分之和，计算得到缓存概率；
缓存模块，用于在所述当前节点中，当所述缓存概率大于预存概率时，对所述数据包进行存储；
发送模块，用于根据所述路径信息，向所述路径中的下一节点发送所述数据包，并且当所述路径中的全部节点已接收所述数据包时，向所述用户发送所述数据包。
在一种可能的实现方式中，所述发送模块用于，在所述接收模块接收当前节点接收数据包之前，接收所述用户发送的请求包，所述请求包中存储有内容名称，其中，所述内容名称为所述用户所需内容的命名前缀；
根据预存的内容类型和所述请求包中的内容名称判断所述内容的类型，并将所述内容的类型存储在所述请求包中，以生成兴趣包，所述预存的内容类型包括保密性的实时业务、实时流媒体业务、非实时流媒体业务、其他文件类业务；
将所述兴趣包发送给所述内容服务器，其中，所述兴趣包包括：所述内容名称、所述内容的类型和所述路径信息。
在一种可能的实现方式中，所述计算模块还用于根据所述当前节点针对所述内容的评分得到缓存通告跳数，并向与所述缓存通告跳数对应的度数以内的邻居节点，发送所述数据包的通告。
在一种可能的实现方式中，所述计算模块还用于根据第一公式，计算得到所述当前i节点关于内容C的评分Score(c,i)，所述第一公式为：
Score(c,i)＝α·Deg(i)+β·Dis(c,i)+γ·Poular(c)+η·KoC(c)
其中，α，β，γ，η分别为所述当前节点的度数、所述当前节点距离用户的跳数、内容的流行度和所述内容的类型的权重因子，α、β、γ、η分的和为1；
所述当前节点距离用户的跳数Dis(c,i)为请求内容c的所述用户距离所述内容服务器的总跳数len(c)与所述当前节点i距离距离用户的跳数distance(i)的比值；
所述当前节点的度数Deg(i)为，所述当前节点i一度以内的邻居节点的度数之和∑degree(j)与所述当前节点i的度数degree(i)的比值，j是所述当前节点i一度以内的邻居节点；
所述内容的流行度Popular(c)为所述内容c在网络中的请求次数request(c)与网络总的请求次数之和∑request(k)的比值，k为网络中关于任一个内容的请求次数；
根据第二公式和所述数据包中存储的业务类型计算得到KoC，
所述第二公式为：
在一种可能的实现方式中，所述计算模块还用于根据第三公式，计算得到当前i节点关于所述内容C的缓存概率Pcache(c,i)，所述第三公式为：
Pcache(c,i)＝Score(c,i)/∑Score(m,i)；
Score(c,i)为所述当前节点i关于所述内容C的评分；
m为所述当前节点i上任意的一个内容，∑Score(m,i)为所述当前节点i上所有内容m的分数之和。
有益效果
本发明提供的基于内容中心网络的差异化存储方法及装置，通过根据所述当前节点的度数、所述每一个节点距离用户的跳数以及所述内容的类型，计算得到所述当前节点针对与所述内容名称对应的内容的评分，根据所述当前节点针对所述内容的评分与所述当前节点任一内容的评分之和，计算得到缓存概率，在所述当前节点中，当所述缓存概率大于预存概率时，对所述数据包进行存储，可以针对不同的内容类型实施差异化的缓存策略，满足不同用户的时延敏感度需求，提高网络存储效率。
根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本发明的其它特征及方面将变得清楚。
附图说明
包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本发明的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本发明的原理。
图1示出本发明实施例提供的基于内容中心网络的差异化存储方法的流程图；
图2示出本发明又一实施例提供的基于内容中心网络的差异化存储方法的流程图；
图3示出本发明实施例提供的基于内容中心网络的差异化存储装置的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。除非另有其它明确表示，否则在整个说明书和权利要求书中，术语“包括”或其变换如“包含”或“包括有”等等将被理解为包括所陈述的元件或组成部分，而并未排除其它元件或其它组成部分。
在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。
另外，为了更好的说明本发明，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本发明同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件未作详细描述，以便于凸显本发明的主旨。
实施例1
图1示出本发明实施例提供的基于内容中心网络的差异化存储方法的流程图，如图1所示，该方法包括：
步骤S103，当前节点接收数据包，所述数据包包括：与兴趣包中内容名称对应的内容的类型、路径信息、以及与兴趣包中内容名称对应的数据，其中，所述路径信息用于存储所述兴趣包经过的每一个节点的度数、每一个节点距离用户的跳数以及所述用户距离内容服务器的总跳数。
具体地，数据包可以为内容服务器发送的，或者当前节点的上游节点发送的。靠近用户的节点为靠近内容服务器一侧节点的下游节点，靠近内容服务器一侧节点为靠近用户的节点的上游节点。
所述用户距离内容服务器的总跳数，也就是内容的经过路径的总跳数。
具体地，内容服务器在接收到兴趣包之后，将兴趣包中存储的所述内容的类型、路径信息、以及与内容名称对应的数据，存储在数据包中，并向路径信息中记录的下游节点发送数据包。
步骤S104，根据所述当前节点的度数、所述每一个节点距离用户的跳数以及所述内容的类型，计算得到所述当前节点针对与所述内容名称对应的内容的评分；
步骤S105，根据所述当前节点针对所述内容的评分与所述当前节点任一内容的评分之和，计算得到缓存概率；
步骤S106，在所述当前节点中，当所述缓存概率大于预存概率时，对所述数据包进行存储；
具体地，在计算得到缓存概率之后，可以通过设置随机发生器产生0-1之间的数值，作为预存概率，当缓存概率大于预存概率时，对所述数据包进行存储。
可选的，对数据包存储时，可以根据缓存评分设置存储时间。为具有较高缓存评分的数据包设置较长的保存时间，从而让缓存能够最大可能地保留用户最需要的内容，方便其他节点访问。
步骤S107，根据所述路径信息，向所述路径中的下一节点发送所述数据包，并且当所述路径中的全部节点已接收所述数据包时，向所述用户发送所述数据包。
由此，通过根据所述当前节点的度数、所述每一个节点距离用户的跳数以及所述内容的类型，计算得到所述当前节点针对与所述内容名称对应的内容的评分，根据所述当前节点针对所述内容的评分与所述当前节点任一内容的评分之和，计算得到缓存概率，在所述当前节点中，当所述缓存概率大于预存概率时，对所述数据包进行存储，可以针对不同的内容类型实施差异化的缓存策略，满足不同用户的时延敏感度需求，提高网络存储效率。
实施例二
图2示出本发明又一实施例提供的基于内容中心网络的差异化存储方法的流程图，在图2中与图1采用相同附图标记的步骤均与图1适用于相同的文字说明，在此不再赘述。
请参阅图2，在步骤103在所述当前节点接收数据包之前，还包括：
步骤S100，接收所述用户发送的请求包，所述请求包中存储有内容名称，其中，所述内容名称为所述用户所需内容的命名前缀；
步骤S101，根据预存的内容类型和所述请求包中的内容名称判断所述内容的类型，并将所述内容的类型存储在所述请求包中，以生成兴趣包，所述预存的内容类型包括保密性的实时业务、实时流媒体业务、非实时流媒体业务、其他文件类业务；
步骤S102，将所述兴趣包发送给所述内容服务器，其中，所述兴趣包包括：所述内容名称、所述内容的类型和所述路径信息。
具体地，可以根内容名称，例如后缀名判断内容的类型，内容类型(KoC,Kinds ofContent)可以将内容按照实时性和文件大小分为保密性的实时业务、实时流媒体业务、非实时流媒体业务、其他文件类业务。保密性的实时业务，一般是一些视频会议或者保密通信等隐私性比较强的业务。实时流媒体业务一般是公开的、在线直播类业务，比如春节晚会，球赛直播等。非实时流媒体业务，共享度比较高同时比较大的一些非实时的流媒体业务，比如在线视频业务。其他文件类业务包含的内容文件小，但是共享度高，如音乐、文件等。
由此，通过将网络中内容进行分类，根据内容的类型、节点度数和节点距离请求者的距离得到不同的缓存评分，可以针对不同的内容类型实施差异化的缓存策略，满足不同用户的时延敏感度需求，提高网络存储效率。
进一步地，通过将内容类型作为缓存评分的一个指标。不同类型的内容具有不同的保密性和时延敏感需求，针对内容类型的区别，进行差异化缓存部署。
另外，传统方案中仅仅依据度数来选择缓存节点，将度数比较大的节点作为缓存节点，这样虽然使内容放置于更加重要的节点上来，一定程度上提高了缓存效率，但会带来潜在的问题：度数最大的节点的缓存被挤满了，并且由于空间有限必然会导致频繁地替换对象，而其它节点的缓存却没有被充分利用。这样做会将流量引向度数大的节点，从而形成拥塞点，进而降低网络的容量。本方案在考虑到节点热度的同时避免数据的集中存储。
实施例3
本实施例中，在上述实施例的基础上，步骤S104根据所述当前节点的度数、所述每一个节点距离用户的跳数以及所述内容的类型，计算得到所述当前节点针对与所述内容名称对应的内容的评分，可以包括：
根据第一公式，计算得到所述当前i节点关于内容C的评分Score(c,i)，所述第一公式为：
Score(c,i)＝α·Deg(i)+β·Dis(c,i)+γ·Popular(c)+η·KoC(c) (1)
其中，α，β，γ，η分别为所述当前节点的度数、所述当前节点距离用户的跳数、内容的流行度和所述内容的类型的权重因子，α、β、γ、η分的和为1。
具体地，α，β，γ，η可以预先设定初值，通过仿真进行修正。
请参阅公式4，当前节点距离用户的跳数Dis(c,i)为内容c的所述路径上所述用户距离所述内容服务器的跳数len(c)为与为所述当前节点i距离所述当前节点距离用户的跳数distance(i)的比值；
Dis(c,i)＝len(c)/distance(i) (4)；
具体地，用户距离所述内容服务器的跳数len(c)，也可以理解为，兴趣包中存储的路径中的总跳数。
由此，可以尽可能地将内容缓存于靠近用户的边缘节点，减小用户下载的平均时延,提高网络资源的利用率。节点之间的这种差异化缓存可以提升缓存的效率。
所述当前节点的度数Deg(i)为，所述当前节点i一度以内的邻居节点的度数之和∑degree(j)与所述当前节点i的度数degree(i)的比值，j是所述当前节点i一度以内的邻居节点；
Deg(i)＝degree(i)/∑degree(j) (5)
所述内容的流行度Popular(c)为所述内容c在网络中的请求次数request(c)与网络总的请求次数之和∑request(k)的比值，k为网络中关于任一个内容的请求次数；
Popular(c)＝request(c)/∑request(k) (6)
根据第二公式和所述数据包中存储的业务类型计算得到KoC，
所述第二公式为：
由此，通过将内容类型、内容的流行度、距离用户的跳数以及度数作为缓存评分的参数，可以尽可能地将内容缓存于靠近用户的边缘节点，减小用户下载的平均时延，提高网络资源的利用率。
可选的，在步骤104之后，还包括：根据所述当前节点针对所述内容的评分得到缓存通告跳数，并向与所述缓存通告跳数对应的度数以内的邻居节点，发送所述数据包的通告。
具体地，可以参照表1，在当前节点中预先设置缓存评分与缓存通告跳数之间的关系。可以根据缓存评分，分为四个缓存等级，分别对应不同的通告跳数。缓存评分高的，对应大的通告范围。
缓存等级 缓存评分(Score) 缓存通告跳数
四 0.7～1 3
三 0.5～0.7 2
二 0.2～0.5 1
一 0～0.2 0
表1
可以通过对缓存评分设置等级，来实现分级存储。将缓存评分划分为4个缓存等级，级别高的缓存有更高的优先权，同时具有更长的缓存时间及缓存通告跳数。最高级别的缓存在缓存中的逗留时间更长，不容易被替换，可以很好地发挥它的影响力。
由此，通过设置通告跳数可以增加缓存评分高的内容的作用范围，提升网络中缓存差异率，实现内容的高效缓存，在部署相同大小缓存的情况下，用户能够更容易地从缓存中获取想要的内容，内容服务器的负荷得以减少。通过根据缓存评分设置缓存时间，在缓存评分高的内容设置较长的缓存时间，使缓存在时间和空间上的分布更加合理。
上述实施例的步骤105根据所述当前节点针对所述内容的评分与所述当前节点任一内容的评分之和，计算得到缓存概率，可以包括：
根据第三公式，计算得到当前i节点关于所述内容C的缓存概率Pcache(c,i)，所述第三公式为：
Pcache(c,i)＝Score(c,i)/∑Score(m,i) (3)；
Score(c,i)为所述当前节点i关于所述内容C的评分；
m为所述当前节点i上任意的一个内容，∑Score(m,i)为所述当前节点i上所有内容m的分数之和。
由此，使用户根据概率实现对数据包的存储，可以实现针对不同的内容类型实施差异化的缓存策略，满足不同用户的时延敏感度需求，提高网络存储效率。
实施例3
图3示出本发明实施例提供的基于内容中心网络的差异化存储装置的结构示意图，如图3所示，该装置10包括：接收模块110、计算模块120、缓存模块130、发送模块140。
接收模块110，用于接收数据包，所述数据包包括：与兴趣包中内容名称对应的内容的类型、路径信息、以及与兴趣包中内容名称对应的数据，其中，所述路径信息用于存储所述兴趣包经过的每一个节点的度数、每一个节点距离用户的跳数以及所述用户距离内容服务器的总跳数；
计算模块120，用于根据所述当前节点的度数、所述每一个节点距离用户的跳数以及所述内容的类型，计算得到所述当前节点针对与所述内容名称对应的内容的评分；
所述计算模块120还用于根据所述当前节点针对所述内容的评分与所述当前节点任一内容的评分之和，计算得到缓存概率；
缓存模块130，用于在所述当前节点中，当所述缓存概率大于预存概率时，对所述数据包进行存储；
发送模块140，用于根据所述路径信息，向所述路径中的下一节点发送所述数据包，并且当所述路径中的全部节点已接收所述数据包时，向所述用户发送所述数据包。
由此，通过根据所述当前节点的度数、所述每一个节点距离用户的跳数以及所述内容的类型，计算得到所述当前节点针对与所述内容名称对应的内容的评分，根据所述当前节点针对所述内容的评分与所述当前节点任一内容的评分之和，计算得到缓存概率，在所述当前节点中，当所述缓存概率大于预存概率时，对所述数据包进行存储，可以针对不同的内容类型实施差异化的缓存策略，满足不同用户的时延敏感度需求，提高网络存储效率。
进一步地，所述发送模块140还用于，在所述接收模块接收当前节点接收数据包之前，接收所述用户发送的请求包，所述请求包中存储有内容名称，其中，所述内容名称为所述用户所需内容的命名前缀；
根据预存的内容类型和所述请求包中的内容名称判断所述内容的类型，并将所述内容的类型存储在所述请求包中，以生成兴趣包，所述预存的内容类型包括保密性的实时业务、实时流媒体业务、非实时流媒体业务、其他文件类业务；
将所述兴趣包发送给所述内容服务器，其中，所述兴趣包包括：所述内容名称、所述内容的类型和所述路径信息。
由此，通过将网络中内容进行分类，根据内容的类型、节点度数和节点距离请求者的距离得到不同的缓存评分，可以针对不同的内容类型实施差异化的缓存策略，满足不同用户的时延敏感度需求，提高网络存储效率。
所述计算模块120还用于根据所述当前节点针对所述内容的评分得到缓存通告跳数，并向与所述缓存通告跳数对应的度数以内的邻居节点，发送所述数据包的通告。
由此，通过设置通告跳数可以增加缓存评分高的内容的作用范围，提升网络中缓存差异率，实现内容的高效缓存，在部署相同大小缓存的情况下，用户能够更容易地从缓存中获取想要的内容，内容服务器的负荷得以减少。通过根据缓存评分设置缓存时间，在缓存评分高的内容设置较长的缓存时间，使缓存在时间和空间上的分布更加合理。
进一步地，所述计算模块120还用于根据第一公式，计算得到所述当前i节点关于内容C的评分Score(c,i)，所述第一公式为：
Score(c,i)＝α·Deg(i)+β·Dis(c,i)+γ·Popular(c)+η·KoC(c) (1)
其中，α，β，γ，η分别为所述当前节点的度数、所述当前节点距离用户的跳数、内容的流行度和所述内容的类型的权重因子，α、β、γ、η分的和为1；
所述当前节点距离用户的跳数Dis(c,i)为请求内容c的所述用户距离所述内容服务器的总跳数len(c)与所述当前节点i距离距离用户的跳数distance(i)的比值；
所述当前节点的度数Deg(i)为，所述当前节点i一度以内的邻居节点的度数之和∑degree(j)与所述当前节点i的度数degree(i)的比值，j是所述当前节点i一度以内的邻居节点；
所述内容的流行度Popular(c)为所述内容c在网络中的请求次数request(c)与网络总的请求次数之和∑request(k)的比值，k为网络中关于任一个内容的请求次数；
根据第二公式和所述数据包中存储的业务类型计算得到KoC，
所述第二公式为：
由此，通过将内容类型、内容的流行度、距离用户的跳数以及度数作为缓存评分的参数，可以尽可能地将内容缓存于靠近用户的边缘节点，减小用户下载的平均时延，提高网络资源的利用率。
进一步地，所述计算模块120还用于根据第三公式，计算得到当前i节点关于所述内容C的缓存概率Pcache(c,i)，所述第三公式为：
Pcache(c,i)＝Score(c,i)/∑Score(m,i) (3)；
Score(c,i)为所述当前节点i关于所述内容C的评分；
m为所述当前节点i上任意的一个内容，∑Score(m,i)为所述当前节点i上所有内容m的分数之和。
由此，使用户根据概率实现对数据包的存储，可以实现针对不同的内容类型实施差异化的缓存策略，满足不同用户的时延敏感度需求，提高网络存储效率。
前述对本发明的具体示例性实施方案的描述是为了说明和例证的目的。这些描述并非想将本发明限定为所公开的精确形式，并且很显然，根据上述教导，可以进行很多改变和变化。对示例性实施例进行选择和描述的目的在于解释本发明的特定原理及其实际应用，从而使得本领域的技术人员能够实现并利用本发明的各种不同的示例性实施方案以及各种不同的选择和改变。本发明的范围意在由权利要求书及其等同形式所限定。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

Claims (10)

1.一种基于内容中心网络的差异化存储方法，其特征在于，包括：
当前节点接收数据包，所述数据包包括：与兴趣包中内容名称对应的内容的类型、路径信息、以及与兴趣包中内容名称对应的数据，其中，所述路径信息用于存储所述兴趣包经过的每一个节点的度数、每一个节点距离用户的跳数以及所述用户距离内容服务器的总跳数；
根据所述当前节点的度数、所述每一个节点距离用户的跳数以及所述内容的类型，计算得到所述当前节点针对与所述内容名称对应的内容的评分；
根据所述当前节点针对所述内容的评分与所述当前节点任一内容的评分之和，计算得到缓存概率；
在所述当前节点中，当所述缓存概率大于预存概率时，对所述数据包进行存储；
根据所述路径信息，向所述路径中的下一节点发送所述数据包，并且当所述路径中的全部节点已接收所述数据包时，向所述用户发送所述数据包。
2.根据权利要求1所述的基于内容中心网络的差异化存储方法，其特征在于，在所述当前节点接收数据包之前，还包括：
接收所述用户发送的请求包，所述请求包中存储有内容名称，其中，所述内容名称为所述用户所需内容的命名前缀；
根据预存的内容类型和所述请求包中的内容名称判断所述内容的类型，并将所述内容的类型存储在所述请求包中，以生成兴趣包，所述预存的内容类型包括保密性的实时业务、实时流媒体业务、非实时流媒体业务、其他文件类业务；
将所述兴趣包发送给所述内容服务器，其中，所述兴趣包包括：所述内容名称、所述内容的类型和所述路径信息。
3.根据权利要求1所述的基于内容中心网络的差异化存储方法，其特征在于，计算得到所述当前节点针对所述内容的评分之后，还包括：根据所述当前节点针对所述内容的评分得到缓存通告跳数，并向与所述缓存通告跳数对应的度数以内的邻居节点，发送所述数据包的通告。
4.根据权利要求1所述的基于内容中心网络的差异化存储方法，其特征在于，所述根据当前节点的度数、距离用户的跳数、流行度以及所述内容的类型，计算得到所述当前节点针对所述内容的评分，包括：
根据第一公式，计算得到所述当前i节点关于内容C的评分Score(c,i)，所述第一公式为：
Score(c,i)＝α·Deg(i)+β·Dis(c,i)+γ·Popular(c)+η·KoC(c)
其中，α，β，γ，η分别为所述当前节点的度数、所述当前节点距离用户的跳数、内容的流行度和所述内容的类型的权重因子，α、β、γ、η分的和为1；
所述当前节点距离用户的跳数Dis(c,i)为请求内容c的所述用户距离所述内容服务器的总跳数len(c)与所述当前节点i距离距离用户的跳数distance(i)的比值；
所述当前节点的度数Deg(i)为，所述当前节点i一度以内的邻居节点的度数之和∑degree(j)与所述当前节点i的度数degree(i)的比值，j是所述当前节点i一度以内的邻居节点；
所述内容的流行度Popular(c)为所述内容c在网络中的请求次数request(c)与网络总的请求次数之和∑request(k)的比值，k为网络中关于任一个内容的请求次数；
根据第二公式和所述数据包中存储的业务类型计算得到KoC，
所述第二公式为：
5.根据权利要求4所述的基于内容中心网络的差异化存储方法，其特征在于，所述根据所述当前节点针对所述内容的评分与所述当前节点任一内容的评分之和，计算得到缓存概率，包括：
根据第三公式，计算得到当前i节点关于所述内容C的缓存概率Pcache(c,i)，所述第三公式为：
Pcache(c,i)＝Score(c,i)/∑Score(m,i)；
Score(c,i)为所述当前节点i关于所述内容C的评分；
m为所述当前节点i上任意的一个内容，∑Score(m,i)为所述当前节点i上所有内容m的分数之和。
6.一种基于内容中心网络的差异化存储装置，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收数据包，所述数据包包括：与兴趣包中内容名称对应的内容的类型、路径信息、以及与兴趣包中内容名称对应的数据，其中，所述路径信息用于存储所述兴趣包经过的每一个节点的度数、每一个节点距离用户的跳数以及所述用户距离内容服务器的总跳数；
计算模块，用于根据所述当前节点的度数、所述每一个节点距离用户的跳数以及所述内容的类型，计算得到所述当前节点针对与所述内容名称对应的内容的评分；
所述计算模块还用于根据所述当前节点针对所述内容的评分与所述当前节点任一内容的评分之和，计算得到缓存概率；
缓存模块，用于在所述当前节点中，当所述缓存概率大于预存概率时，对所述数据包进行存储；
发送模块，用于根据所述路径信息，向所述路径中的下一节点发送所述数据包，并且当所述路径中的全部节点已接收所述数据包时，向所述用户发送所述数据包。
7.根据权利要求6所述的基于内容中心网络的差异化存储装置，其特征在于，所述发送模块用于，在所述接收模块接收当前节点接收数据包之前，接收所述用户发送的请求包，所述请求包中存储有内容名称，其中，所述内容名称为所述用户所需内容的命名前缀；
根据预存的内容类型和所述请求包中的内容名称判断所述内容的类型，并将所述内容的类型存储在所述请求包中，以生成兴趣包，所述预存的内容类型包括保密性的实时业务、实时流媒体业务、非实时流媒体业务、其他文件类业务；
将所述兴趣包发送给所述内容服务器，其中，所述兴趣包包括：所述内容名称、所述内容的类型和所述路径信息。
8.根据权利要求6所述的基于内容中心网络的差异化存储装置，其特征在于，所述计算模块还用于根据所述当前节点针对所述内容的评分得到缓存通告跳数，并向与所述缓存通告跳数对应的度数以内的邻居节点，发送所述数据包的通告。
9.根据权利要求6所述的基于内容中心网络的差异化存储装置，其特征在于，所述计算模块还用于根据第一公式，计算得到所述当前i节点关于内容C的评分Score(c,i)，所述第一公式为：
Score(c,i)＝α·Deg(i)+β·Dis(c,i)+γ·Popular(c)+η·KoC(c)
其中，α，β，γ，η分别为所述当前节点的度数、所述当前节点距离用户的跳数、内容的流行度和所述内容的类型的权重因子，α、β、γ、η分的和为1；
所述当前节点距离用户的跳数Dis(c,i)为请求内容c的所述用户距离所述内容服务器的总跳数len(c)与所述当前节点i距离距离用户的跳数distance(i)的比值；
所述当前节点的度数Deg(i)为，所述当前节点i一度以内的邻居节点的度数之和Σdegree(j)与所述当前节点i的度数degree(i)的比值，j是所述当前节点i一度以内的邻居节点；
所述内容的流行度Popular(c)为所述内容c在网络中的请求次数request(c)与网络总的请求次数之和Σrequest(k)的比值，k为网络中关于任一个内容的请求次数；
根据第二公式和所述数据包中存储的业务类型计算得到KoC，
所述第二公式为：
10.根据权利要求9所述的基于内容中心网络的差异化存储装置，其特征在于，所述计算模块还用于根据第三公式，计算得到当前i节点关于所述内容C的缓存概率Pcache(c,i)，所述第三公式为：
Pcache(c,i)＝Score(c,i)/ΣScore(m,i)；
Score(c,i)为所述当前节点i关于所述内容C的评分；
m为所述当前节点i上任意的一个内容，ΣScore(m,i)为所述当前节点i上所有内容m的分数之和。
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