CN108307446B - 一种基于软件定义的无线网络边缘协作缓存系统与方法 - Google Patents

一种基于软件定义的无线网络边缘协作缓存系统与方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108307446B
CN108307446B CN201810010922.9A CN201810010922A CN108307446B CN 108307446 B CN108307446 B CN 108307446B CN 201810010922 A CN201810010922 A CN 201810010922A CN 108307446 B CN108307446 B CN 108307446B
Authority
CN
China
Prior art keywords
base station
content
cache
user
cell base
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201810010922.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108307446A (zh
Inventor
李强
史文念
葛晓虎
韩涛
张靖
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Huazhong University of Science and Technology
Original Assignee
Huazhong University of Science and Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Huazhong University of Science and Technology filed Critical Huazhong University of Science and Technology
Priority to CN201810010922.9A priority Critical patent/CN108307446B/zh
Publication of CN108307446A publication Critical patent/CN108307446A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108307446B publication Critical patent/CN108307446B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W28/00Network traffic management; Network resource management
    • H04W28/02Traffic management, e.g. flow control or congestion control
    • H04W28/10Flow control between communication endpoints
    • H04W28/14Flow control between communication endpoints using intermediate storage
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/50Network services
    • H04L67/56Provisioning of proxy services
    • H04L67/568Storing data temporarily at an intermediate stage, e.g. caching

Abstract

本发明公开了一种基于软件定义的无线网络边缘协作缓存系统及方法,应用于无线通信与网络技术领域。该系统包括宏蜂窝虚拟基站云和多个小蜂窝虚拟基站云。通过利用空中接口分离技术、云技术以及软件定义网络技术将蜂窝网络的数据平面与控制平面进行分离,实现对网络的灵活操控。本发明还实现了一种基于软件定义的无线网络边缘协作缓存系统的内容供给方法,通过在宏蜂窝小区基站和小蜂窝小区基站部署的缓存资源,优化缓存策略,能够实现内容在这些网络边缘节点中的高效缓存,显著降低系统的平均内容供给开销。

Description

一种基于软件定义的无线网络边缘协作缓存系统与方法
技术领域
本发明属于无线通信与网络技术领域,更具体地,涉及一种基于软件定义的无线网络边缘协作缓存系统与方法。
背景技术
由于移动智能设备的大规模使用,全球的移动数据流量大幅度增长。在这种巨大的网络流量需求下,如何保证用户需求的同时节省开销是用户和运营商所共同关注的问题。针对这一个问题,传统的端到端通信模型已经不再适用了,由于能够使内容在因特网中广泛分布,内容中心的网络模型被广泛应用。大量的数据统计表明,即使内容多种多样,但是用户对于这些内容的请求主要集中于非常小的一部分内容。通过缓存技术,将这些最频繁被用户请求的内容预先存储到网络边缘,减少这些内容在网络中的反复传输,能够极大的节省带宽资源,降低系统能耗以及传输时延,从而显著提高用户体验以及整个网络的运行效率。
目前,内容缓存技术已经被应用到许多场景中。例如在内容中心网络中,用户无须找到所请求内容的原始存储节点,而能够通过所请求内容的独一无二的名字在任何一个缓存了这个内容的节点获取它。一般的,缓存单元可以被部署于每一个网络节点,且越是流行的内容应当缓存到距离用户越近的节点,这样可以最大程度的减少流行内容在网络中的传输开销,实现高效的缓存;缓存同样还被应用到社交无线网络中,在该系统中,用户不仅可以从远端服务器获取内容,还能从基站以及在同一区域内的其他用户获取内容,考虑到节点之间的协作问题,节点之间应当存储什么样的内容来实现高效的缓存就成为了研究的热点。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求,本发明提供了一种基于软件定义的无线网络边缘协作缓存系统与方法,由此解决目前的内容缓存技术中存在的缓存效率较低的技术问题。
为实现上述目的,按照本发明的一个方面,提供了一种基于软件定义的无线网络边缘协作缓存系统,包括:宏蜂窝虚拟基站云和多个小蜂窝虚拟基站云;
所述宏蜂窝虚拟基站云,用于向多个所述小蜂窝虚拟基站云发送第一控制信号,由各所述小蜂窝虚拟基站云根据所述第一控制信号控制相应的小蜂窝基站将最流行的内容缓存到各小蜂窝基站的公共缓存空间,将不同的次流行内容缓存到各小蜂窝基站的独特缓存空间,其中,各小蜂窝基站之间缓存的内容能够共享;
所述宏蜂窝虚拟基站云,还用于向宏蜂窝基站发送第二控制信号,以控制所述宏蜂窝基站缓存各小蜂窝基站中没有缓存的内容。
优选地,所述宏蜂窝虚拟基站云包括:流行度标识识别模块、缓存决策模块以及区域数据记录模块;
所述流行度标识识别模块,用于读取内容全局流行度的标识字段,识别内容的流行度,并根据各内容的流行度对各内容进行排序;
所述缓存决策模块,用于根据所述排序的结果,确定需要缓存的内容;
所述区域数据记录模块,用于记录所述需要缓存的内容的名称,以及各需要缓存的内容的缓存位置。
优选地,所述内容全局流行度为:
Figure BDA0001540270220000021
其中,pi表示流行度排序为i的内容的全局流行度,α为Zipf分布指数,I为全局内容总数。
优选地,在每一个小区对于同一内容的请求概率相同时,第j个小区对于内容i的请求概率为:
Figure BDA0001540270220000031
其中,J为全局网络下小蜂窝基站的总数。
优选地,所述各小蜂窝基站的公共缓存空间为:
Figure BDA0001540270220000032
所述各小蜂窝基站的独特缓存空间为:所述宏蜂窝基站的缓存空间为:Sm=β*ST,其中,ST为全局总缓存空间,β*为最优的缓存空间垂直分配系数,γ*为最优的缓存空间水平分配系数。
优选地,所述最优的缓存空间垂直分配系数以及所述最优的缓存空间水平分配系数为:
Figure BDA0001540270220000034
Figure BDA0001540270220000035
Figure BDA0001540270220000036
Figure BDA0001540270220000037
Figure BDA0001540270220000038
β*=0;
其中,cl为从小蜂窝基站缓存节点获取单个内容的平均开销,cm为从宏蜂窝基站缓存节点获取单个内容的平均开销,cu为从相邻的其他小宏蜂窝基站缓存节点获取单个内容的平均开销,cr为从远端内容服务器获取单个内容的平均开销。
优选地,所述宏蜂窝虚拟基站云还包括更新模块;
所述更新模块,用于检测所述宏蜂窝虚拟基站云控制覆盖下的网络状态信息,在网络进入空闲状态时,根据统计的用户历史请求信息,预测下阶段流行的内容以及下阶段流行的内容的全局流行度,利用最近检测到的网络状态信息,重新确定所述最优的缓存空间垂直分配系数以及所述最优的缓存空间水平分配系数,以动态更新各小蜂窝基站与宏蜂窝基站存储的内容。
按照本发明的另一方面,提供了一种基于上述任意一项所述的无线网络边缘协作缓存系统的内容供给方法,包括:
用户小蜂窝基站根据用户请求查询在所述用户小蜂窝基站中是否缓存有与所述用户请求对应的目标内容,若缓存了所述目标内容,则所述用户小蜂窝基站向用户发送所述目标内容,若没有缓存所述目标内容,则所述用户小蜂窝基站向宏蜂窝基站发送所述用户请求;
所述宏蜂窝基站接收所述用户请求,根据所述用户请求搜寻缓存记录以判断所述用户请求对应的所述目标内容是否缓存在所述宏蜂窝基站控制覆盖范围内的缓存空间中,若所述目标内容缓存在所述宏蜂窝基站控制覆盖范围内的缓存空间中,则所述宏蜂窝基站向所述用户小蜂窝基站交付所述目标内容,由所述用户小蜂窝基站向用户发送所述目标内容。
优选地,所述方法还包括:
若所述缓存记录中有所述目标内容且所述目标内容缓存在所述宏蜂窝基站的缓存空间中,则所述宏蜂窝基站向所述用户小蜂窝基站交付所述目标内容,由所述用户小蜂窝基站向用户发送所述目标内容;
若所述目标内容缓存在所述宏蜂窝基站覆盖范围内的服务小蜂窝基站的缓存空间中,则根据所述服务小蜂窝基站和所述用户小蜂窝基站之间的距离,所述服务小蜂窝基站将所述目标内容直接交付给所述用户小蜂窝基站或者先提交给所述宏蜂窝基站,由所述宏蜂窝基站将所述目标内容交付给所述用户小蜂窝基站,最后由所述用户小蜂窝基站向用户发送所述目标内容。
优选地,所述方法还包括:
若所述缓存记录中没有所述目标内容,则所述宏蜂窝基站向远端服务器发送所述目标内容,由所述远端服务器向用户发送所述目标内容。
总体而言,通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比,能够取得下列有益效果:
(1)本发明提出的基于软件定义的无线网络边缘协作缓存系统实现了宏蜂窝基站和小蜂窝基站的垂直协作缓存,以及小蜂窝基站之间的水平协作缓存。
(2)本发明根据不同位置获取单位内容的开销,系统采用水平协作和垂直协作之间的转换,将最流行的内容缓存到小蜂窝基站的公共缓存空间,将次流行的内容缓存到小蜂窝基站的独特缓存空间或者宏蜂窝基站的缓存空间中,减少大量流行的内容在远端服务器和用户之间的反复传输,节省开销,降低核心网的负担。
(3)本发明提出的基于软件定义的无线网络边缘协作缓存系统采用接口层分离技术将小蜂窝基站中的控制功能分离出来交由宏蜂窝基站统一实施控制覆盖;利用云技术将系统分为三个部分:远端射频头网络、前传网络以及虚拟基站云;通过软件定义技术,将控制层和数据层进行分离,这三种技术的融合,降低操作开销的同时还提高了网络的而灵活性。
附图说明
图1为本发明系统结构示意图;
图2为本发明系统在空间分配系数β,γ一定时,平均内容获取开销随链路状态因子δm之间的关系;
图3为本发明系统在空间分配系数β,γ一定时,平均内容获取开销随链路状态因子δu之间的关系;
图4为本发明系统分别在垂直协作策略和水平协作策略下取最优分配系数时,平均内容获取开销随链路状态因子δm之间的关系。
图5为本发明系统的数据层缓存内容分布示意图;
图6为本发明系统的内容请求响应流程示意图。
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。此外,下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
本发明提供了一种基于软件定义的无线网络边缘协作缓存系统,该系统融合了接口分离技术、云技术以及软件定义网络技术。软件定义网络技术将宏蜂窝基站的控制覆盖与小蜂窝基站的数据覆盖进行解耦。小蜂窝基站主要负责内容数据的传输,缓存最流行的内容。宏蜂窝基站通过集中化的控制逻辑功能,主要负责网络拓扑的管理、资源的分配、缓存决策的制定以及覆盖范围内缓存内容的检索与追踪等。此外,宏蜂窝基站还部署有存储空间,用于缓存相对于小蜂窝基站而言次流行的内容。
该系统由宏蜂窝虚拟基站云以及在其集中控制覆盖下的若干小蜂窝虚拟基站云组成,通过利用软件定义网络技术,实现数控分离,其中,宏蜂窝虚拟基站云负责诸如网络拓扑管理,资源分配,缓存决策以及内容追踪监控等控制功能;在宏蜂窝虚拟基站云的集中控制下,通过小蜂窝虚拟基站云控制小蜂窝基站提供数据覆盖。利用缓存技术,使小蜂窝基站和宏蜂窝基站都部署了存储单元,用于缓存流行的内容。我们将每一个小蜂窝基站的存储单元划分为公共缓存空间和独特缓存空间,在每一个小区基站的公共缓存空间中缓存一样的最流行的内容;而每一个小蜂窝基站的独特缓存空间中均匀的缓存完全不一样的内容,小蜂窝基站之间可以资源共享,从而实现层内的水平协作。为了实现层间的垂直协作缓存,宏蜂窝的存储单元中应缓存所有小蜂窝基站存储单元没有缓存的内容。
具体地,如图1所示,该系统包括宏蜂窝虚拟基站云和多个小蜂窝虚拟基站云;
宏蜂窝虚拟基站云,用于向多个小蜂窝虚拟基站云发送第一控制信号,由各小蜂窝虚拟基站云根据第一控制信号控制相应的小蜂窝基站将最流行的内容缓存到各小蜂窝基站的公共缓存空间,将不同的次流行内容缓存到各小蜂窝基站的独特缓存空间,其中,各小蜂窝基站之间缓存的内容能够共享;
宏蜂窝虚拟基站云,还用于向宏蜂窝基站发送第二控制信号,以控制宏蜂窝基站缓存各小蜂窝基站中没有缓存的内容。
通过上述方式,将主要的计算和控制功能都从分布式的远端射频头网络中分离出来,并集中到宏蜂窝虚拟基站云中,在减小操作开销的同时,还提高了网络的灵活性。
如图1所示,该系统被分为远端射频头网络,前传网络以及虚拟基站云三个部分;远端射频头部署在宏蜂窝基站和多个小蜂窝基站上,主要负责射频传输和接收。前传网络连接宏蜂窝基站和多个小蜂窝基站之间的通信。虚拟基站云分为宏蜂窝基站云和多个小蜂窝基站云,其中宏蜂窝虚拟基站云具有接口控制、前传控制等功能,能向小蜂窝虚拟基站云发送控制信号。
其中,宏蜂窝虚拟基站云包括:流行度标识识别模块、缓存决策模块以及区域数据记录模块;
流行度标识识别模块,用于读取内容全局流行度的标识字段,识别内容的流行度,并根据各内容的流行度对各内容进行排序;
缓存决策模块,用于根据排序的结果,确定需要缓存的内容;
区域数据记录模块,用于记录需要缓存的内容的名称,以及各需要缓存的内容的缓存位置,当有请求发起时,如果数据记录表中有该内容的缓存记录,则对该请求实行边缘云的内容供给,否则选择远端云的供给。
其中,内容全局流行度为:
Figure BDA0001540270220000081
其中,pi表示流行度排序为i的内容的全局流行度,α为Zipf分布指数,表征了请求集中程度,I为全局内容总数。
其中,在每一个小区对于同一内容的请求概率相同时,第j个小区对于内容i的请求概率为:
Figure BDA0001540270220000082
其中,J为全局网络下小蜂窝基站的总数。
其中,宏蜂窝虚拟基站云的控制功能中包含了缓存空间分配控制功能,用于将有限的缓存空间合理的分配给各个子层。具体为:小蜂窝基站的存储空间被划分为两个部分,第一部分称为公共缓存空间,缓存空间记为Sd,每一个小区在该部分缓存完全一样的最流行的内容;第二部分称为独特缓存空间,缓存空间记为Su,每一个小区在该部分缓存完全不一样的内容,这部分内容可以实现共享,我们将这种小区与小区之间同层的内容交互称为水平协作。宏蜂窝基站的缓存空间记为Sm,在宏蜂窝控制范围内的小区都可以获取宏蜂窝中缓存的内容,我们将这种宏蜂窝和小蜂窝之间的内容交互协作称为垂直协作。
进一步地,全局总缓存空间记作ST,假设每个内容所占存储空间大小为1,因此全局存储空间最多可存储ST个内容。定义存储空间垂直分配系数β(0≤β≤1),垂直分配宏蜂窝存储空间Sm;定义存储空间水平分配系数γ(0≤γ≤1)将小蜂窝基站的存储空间分为公共缓存空间Sd和独特缓存空间Su,则对应存储空间大小为:
Sm=βST
Figure BDA0001540270220000091
Figure BDA0001540270220000092
0≤γ+β≤1
本发明考虑的场景为,各个小蜂窝基站的用户分布和用户对同一内容的请求概率是相同的,各个小蜂窝基站的公共缓存空间缓存相同的最流行的内容,为实现水平协作,各个小蜂窝基站的独特缓存空间缓存完全不一样的次流行的内容,为实现垂直协作,高效利用缓存空间,宏蜂窝基站的缓存空间缓存小蜂窝基站中没有缓存的内容。将用户请求在本地小蜂窝基站,其他小蜂窝基站,宏蜂窝基站以及远端服务器得到响应的概率定义为hl,hu,hm,hr,同时相应的缓存空间向用户提供单位内容的开销分别为;cl,cu,cm,cr,不失一般性有cl<{cu,cm}<cr。根据cu,cm相对大小,具体将缓存策略分为两种情况:
当用户从相邻小蜂窝基站获取单位内容的开销小于从宏蜂窝基站获取单位内容开销时,相比起从宏蜂窝基站获取请求内容,用户更倾向于向相邻小蜂窝基站请求内容,则有:
Figure BDA0001540270220000093
Figure BDA0001540270220000094
Figure BDA0001540270220000095
hr=1-hl-hu-hm
因此系统单个内容平均获取开销Cavg的目标函数可以表示为:
Figure BDA0001540270220000101
对上述公式中的β求导可以得到:
Figure BDA0001540270220000102
由于
Figure BDA0001540270220000103
恒成立,因此最优的垂直存储空间分配系数为:
β*=0
将β*=0代入目标函数,并且对γ求导取零,得到最优的水平存储空间分配系数为:
当用户从相邻小蜂窝基站获取单位内容的开销大于从宏蜂窝基站获取单位内容开销时,相比起从相邻小蜂窝基站获取请求内容,用户更倾向于向宏蜂窝基站请求内容,则有:
Figure BDA0001540270220000112
Figure BDA0001540270220000113
hr=1-hl-hu-hm
因此,系统单个内容平均获取开销Cavg的目标函数可以表示为:
Minβ,γCavg=hl·cl+hm·cm+hu·cu+hr·cr
Figure BDA0001540270220000114
对上述公式中的β进行求导,可以得到:
Figure BDA0001540270220000115
Figure BDA0001540270220000116
时,
Figure BDA0001540270220000117
恒成立,由于0≤(β+γ)≤1,因此最优的垂直存空间分配系数β*为:
β*=1-γ
将β*=1-γ带入到目标函数中,对γ求导可以得到最优的存储空间水平分配系数为:
Figure BDA0001540270220000121
因此,最优的垂直分配因子为:
Figure BDA0001540270220000123
时,
Figure BDA0001540270220000124
恒成立,由于0≤β,因此最优的垂直存空间分配系数β*为:
β*=0
将β*=0带入到目标函数中,对γ求导可以得到最优的存储空间水平分配系数为:
Figure BDA0001540270220000125
综上所述,通过水平协作缓存和垂直协作缓存的转换,并且采用最优存储空间分配系数γ,β,可以实现系统获取单位内容的开销最小,具体的最优存储空间分配方案如下:
Sm=β*ST
Figure BDA0001540270220000126
Figure BDA0001540270220000128
时,有:
Sm=0
Figure BDA0001540270220000131
Figure BDA0001540270220000132
Figure BDA0001540270220000133
时,有:
Sm=β*ST
Figure BDA0001540270220000134
Su=0
当缓存空间分配系数为最优时,系统单个内容平均获取开销最小。
进一步地,宏蜂窝虚拟基站云还包括更新模块;更新模块,用于检测宏蜂窝虚拟基站云控制覆盖下的网络状态信息,在网络进入空闲状态时,根据统计的用户历史请求信息,预测下阶段流行的内容以及下阶段流行的内容的全局流行度,利用最近检测到的网络状态信息,重新确定最优的缓存空间垂直分配系数以及最优的缓存空间水平分配系数,以动态更新各小蜂窝基站与宏蜂窝基站存储的内容。
其中,网络状态信息包括检测信道空闲状态以及宏蜂窝基站和小蜂窝基站供给内容的开销,当前活跃基站数量,用户请求历史等。
其中,如果网络忙碌,则继续保持检测状态。
进一步的,宏蜂窝虚拟基站云中还具有监控功能,能够实时了解到其控制范围内各缓存空间的缓存状态以及对应各位置的内容供给开销。
进一步的,根据已知的不同位置的内容供给开销,用户总是倾向于向距离自己更近的节点,即获取内容开销最小的节点来获取内容,这样不仅能够降低时延,还能节省开销。
仿真实施例:
仿真参数设置如下:总文件内容为5000,系统总缓存空间为2000,Zipf分布指数α为0.7,小蜂窝总数为4。前面本发明已经提到cl、cu、cm、cr分别表示用户从本地小蜂窝,相邻其他小蜂窝基站、宏蜂窝和远端获取内容获取开销,且假设cl<{cu,cm}<cr。为了便于研究,本发明令cl=1,cr=10,cu=δucr,其中,0.1<δu,δm<1。
如图2所示,在选择垂直协作缓存方法时,对于任何空间分配系数β,γ=(1-β),平均内容获取开销都随cm的增大而增大。从图2也可以看出,本发明的算法在任意的链路状态下,都可以求得最优的空间分配系数β*,从而明显降低的平均内容获取开销。
如图3所示,在选择垂直协作缓存方法时,对于任何空间分配系数β=0,γ,平均内容获取开销都随着cu的增大而增大。从图3也可以看出,本发明的算法在任意的链路状态下,都可以求得最优的空间分配系数γ*,从而明显降低的平均内容获取开销。
如图4所示,随着cm,cu的相对大小的变化,最优垂直协作缓存和最优水平协作缓存之间存存在不重合但是存在交点,因此综合最优的协作缓存方案在垂直协作缓存和水平协作缓存之间转换,以实现开销最小。
在选择了垂直缓存策略以及分配各缓存子层的存储空间后,为了减小平均内容获取开销,本发明将流行度最高的Sd个内容(内容
Figure BDA0001540270220000141
)存入各个小蜂窝基站缓存节点子层的存储空间,将流行度次高的Sm个内容(内容)存入宏蜂窝基站缓存节点子层的存储空间,其中,Sm=τ*ST
Figure BDA0001540270220000143
如图3所示。通过上述的垂直协作缓存,可以优化系统缓存结构、提高缓存效率,从而降低平均内容获取开销。
在选择了水平缓存策略以及分配各缓存子层的存储空间后,为了减小平均内容获取开销,本发明将流行度最高的Sd个内容(内容
Figure BDA0001540270220000144
)存入各个小蜂窝基站缓存节点子层的公共存储空间,将流行度次高的JSu个内容(内容
Figure BDA0001540270220000145
)均匀分成N份,然后分别存入各个小蜂窝基站缓存节点子层的独特存储空间,其中,
Figure BDA0001540270220000151
如图3所示。通过上述的水平协作缓存,可以优化系统缓存结构、提高缓存效率,从而降低平均内容获取开销。
如图5所示,宏蜂窝虚拟基站云监控各缓存节点的缓存状态及其对应的单位内容供给开销,根据已知的不同位置的内容供给开销,内容请求供给过程是一个由近及远的过程:
用户小蜂窝基站根据用户请求查询在本地用户小蜂窝基站中是否缓存有与用户请求对应的目标内容,若缓存了目标内容,则用户小蜂窝基站向用户发送目标内容,若没有缓存目标内容,则用户小蜂窝基站向宏蜂窝基站发送用户请求;
宏蜂窝基站接收用户请求,根据用户请求搜寻缓存记录以判断用户请求对应的目标内容是否缓存在宏蜂窝基站控制覆盖范围内的缓存空间中,若目标内容缓存在宏蜂窝基站控制覆盖范围内的缓存空间中,则宏蜂窝基站向用户小蜂窝基站交付目标内容,由用户小蜂窝基站向用户发送目标内容。
进一步地,该方法还包括:
若缓存记录中有目标内容且目标内容缓存在宏蜂窝基站的缓存空间中,则宏蜂窝基站向用户小蜂窝基站交付目标内容,由用户小蜂窝基站向用户发送目标内容;
若目标内容缓存在宏蜂窝基站覆盖范围内的服务小蜂窝基站的缓存空间中,则根据服务小蜂窝基站和用户小蜂窝基站之间的距离,服务小蜂窝基站将目标内容直接交付给用户小蜂窝基站或者先提交给宏蜂窝基站,由宏蜂窝基站将目标内容交付给用户小蜂窝基站,最后由用户小蜂窝基站向用户发送目标内容。
进一步地,该方法还包括:
若缓存记录中没有目标内容,则宏蜂窝基站向远端服务器发送目标内容,由远端服务器向用户发送目标内容。
如图6所示,通过在用户请求低峰期利回程网络对内容进行预存,具体过程如下:
宏蜂窝基站的控制平台通过分析用户的需求,预测接下来用户将请求的内容的流行度,按照流行度越大,距离用户越近的原则,对预测的内容做出缓存决策,包括该缓存在网络边缘的内容名称以及其对应的缓存位置。在下一次的用户请求低峰期,一次将原先的内容进行更新替换。
本领域的技术人员容易理解,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 (8)

1.一种基于软件定义的无线网络边缘协作缓存系统,其特征在于,包括:宏蜂窝虚拟基站云和多个小蜂窝虚拟基站云;
所述宏蜂窝虚拟基站云,用于向多个所述小蜂窝虚拟基站云发送第一控制信号,由各所述小蜂窝虚拟基站云根据所述第一控制信号控制相应的小蜂窝基站将最流行的内容缓存到各小蜂窝基站的公共缓存空间,将不同的次流行内容缓存到各小蜂窝基站的独特缓存空间,其中,各小蜂窝基站之间缓存的内容能够共享;所述各小蜂窝基站的公共缓存空间为:
Figure FDA0002222892500000011
所述各小蜂窝基站的独特缓存空间为:
Figure FDA0002222892500000012
宏蜂窝基站的缓存空间为:Sm=β*ST,其中,ST为全局总缓存空间,J为全局网络下小蜂窝基站的总数,β*为最优的缓存空间垂直分配系数,γ*为最优的缓存空间水平分配系数;
Figure FDA0002222892500000013
Figure FDA0002222892500000014
Figure FDA0002222892500000015
Figure FDA0002222892500000016
Figure FDA0002222892500000017
β*=0;
其中,α为Zipf分布指数,cl为从小蜂窝基站缓存节点获取单个内容的平均开销,cm为从宏蜂窝基站缓存节点获取单个内容的平均开销,cu为从相邻的其他小宏蜂窝基站缓存节点获取单个内容的平均开销,cr为从远端内容服务器获取单个内容的平均开销;
所述宏蜂窝虚拟基站云,还用于向宏蜂窝基站发送第二控制信号,以控制所述宏蜂窝基站缓存各小蜂窝基站中没有缓存的内容。
2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述宏蜂窝虚拟基站云包括:流行度标识识别模块、缓存决策模块以及区域数据记录模块;
所述流行度标识识别模块,用于读取内容全局流行度的标识字段,识别内容的流行度,并根据各内容的流行度对各内容进行排序;
所述缓存决策模块,用于根据所述排序的结果,确定需要缓存的内容;
所述区域数据记录模块,用于记录所述需要缓存的内容的名称,以及各需要缓存的内容的缓存位置。
3.根据权利要求2所述的系统,其特征在于,所述内容全局流行度为:
Figure FDA0002222892500000021
其中,pi表示流行度排序为i的内容的全局流行度,α为Zipf分布指数,I为全局内容总数。
4.根据权利要求3所述的系统,其特征在于,在每一个小区对于同一内容的请求概率相同时,第j个小区对于内容i的请求概率为:
Figure FDA0002222892500000022
其中,J为全局网络下小蜂窝基站的总数。
5.根据权利要求1至4任意一项所述的系统,其特征在于,所述宏蜂窝虚拟基站云还包括更新模块;
所述更新模块,用于检测所述宏蜂窝虚拟基站云控制覆盖下的网络状态信息,在网络进入空闲状态时,根据统计的用户历史请求信息,预测下阶段流行的内容以及下阶段流行的内容的全局流行度,利用最近检测到的网络状态信息,重新确定所述最优的缓存空间垂直分配系数以及所述最优的缓存空间水平分配系数,以动态更新各小蜂窝基站与宏蜂窝基站存储的内容。
6.一种基于权利要求1至5任意一项所述的无线网络边缘协作缓存系统的内容供给方法,其特征在于,包括:
用户小蜂窝基站根据用户请求查询在所述用户小蜂窝基站中是否缓存有与所述用户请求对应的目标内容,若缓存了所述目标内容,则所述用户小蜂窝基站向用户发送所述目标内容,若没有缓存所述目标内容,则所述用户小蜂窝基站向宏蜂窝基站发送所述用户请求;
所述宏蜂窝基站接收所述用户请求,根据所述用户请求搜寻缓存记录以判断所述用户请求对应的所述目标内容是否缓存在所述宏蜂窝基站控制覆盖范围内的缓存空间中,若所述目标内容缓存在所述宏蜂窝基站控制覆盖范围内的缓存空间中,则所述宏蜂窝基站向所述用户小蜂窝基站交付所述目标内容,由所述用户小蜂窝基站向用户发送所述目标内容。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
若所述缓存记录中有所述目标内容且所述目标内容缓存在所述宏蜂窝基站的缓存空间中,则所述宏蜂窝基站向所述用户小蜂窝基站交付所述目标内容,由所述用户小蜂窝基站向用户发送所述目标内容;
若所述目标内容缓存在所述宏蜂窝基站覆盖范围内的服务小蜂窝基站的缓存空间中,则根据所述服务小蜂窝基站和所述用户小蜂窝基站之间的距离,所述服务小蜂窝基站将所述目标内容直接交付给所述用户小蜂窝基站或者先提交给所述宏蜂窝基站,由所述宏蜂窝基站将所述目标内容交付给所述用户小蜂窝基站,最后由所述用户小蜂窝基站向用户发送所述目标内容。
8.根据权利要求6或7所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
若所述缓存记录中没有所述目标内容,则所述宏蜂窝基站向远端服务器发送所述目标内容,由所述远端服务器向用户发送所述目标内容。
CN201810010922.9A 2018-01-05 2018-01-05 一种基于软件定义的无线网络边缘协作缓存系统与方法 Active CN108307446B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810010922.9A CN108307446B (zh) 2018-01-05 2018-01-05 一种基于软件定义的无线网络边缘协作缓存系统与方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810010922.9A CN108307446B (zh) 2018-01-05 2018-01-05 一种基于软件定义的无线网络边缘协作缓存系统与方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108307446A CN108307446A (zh) 2018-07-20
CN108307446B true CN108307446B (zh) 2020-01-21

Family

ID=62868521

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810010922.9A Active CN108307446B (zh) 2018-01-05 2018-01-05 一种基于软件定义的无线网络边缘协作缓存系统与方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108307446B (zh)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109600432B (zh) * 2018-12-03 2021-08-03 上海科技大学 内容中心移动边缘网络用户动态接入方法
CN109788508B (zh) * 2018-12-29 2020-07-28 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) 一种数据缓存方法及一种存储介质
EP3906658A4 (en) * 2018-12-31 2022-09-28 Havelsan Hava Elektronik Sanayi Ve Ticaret Anonim Sirketi FREQUENCY-BASED COOPERATIVE CACHING METHOD FOR LAYERED NETWORK STRUCTURES (E.G. . 5G
CN109831801B (zh) * 2019-01-04 2021-09-28 东南大学 基于深度学习神经网络的用户行为预测的基站缓存方法
CN110022579A (zh) * 2019-04-23 2019-07-16 重庆邮电大学 基于基站协作的内容缓存管理方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106131182A (zh) * 2016-07-12 2016-11-16 重庆邮电大学 命名数据网络中一种基于流行度预测的协作缓存方法
CN106550039A (zh) * 2016-11-08 2017-03-29 华中科技大学 一种基于sd‑ran的跨层协作内容缓存方法及系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9014023B2 (en) * 2011-09-15 2015-04-21 International Business Machines Corporation Mobile network services in a mobile data network

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106131182A (zh) * 2016-07-12 2016-11-16 重庆邮电大学 命名数据网络中一种基于流行度预测的协作缓存方法
CN106550039A (zh) * 2016-11-08 2017-03-29 华中科技大学 一种基于sd‑ran的跨层协作内容缓存方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN108307446A (zh) 2018-07-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108307446B (zh) 一种基于软件定义的无线网络边缘协作缓存系统与方法
CN108494612B (zh) 一种提供移动边缘计算服务的网络系统及其服务方法
US10939309B2 (en) Intent-driven radio access networking method and system
CN106954267B (zh) 一种基于无线网络切片的资源管理方法
CN105491156B (zh) 一种基于sd‑ran的全网协同内容缓存管理系统及方法
CN110417847B (zh) 无人机通信网络用户接入和内容缓存的方法及装置
CN105009475B (zh) 考虑到用户设备(ue)移动性的用于准入控制和资源可用性预测的方法和系统
Li et al. Ultra-dense hetnets meet big data: Green frameworks, techniques, and approaches
Pantisano et al. In-network caching and content placement in cooperative small cell networks
CN109673045B (zh) 无线传感器网络时隙分配多跳同步传输系统及方法
CN106331083B (zh) 一种考虑内容分发能耗的异构网络选择方法
CN107040931B (zh) 一种雾无线接入网络的无线和缓存资源联合分配方法
CN106791887B (zh) 无线网络中视频的分布式缓存和传输优化方法
CN106094553B (zh) 基于5g网络的智能家居控制系统及网络连接控制方法
CN108848521B (zh) 基于基站协作的蜂窝异构网络联合用户关联、内容缓存及资源分配方法
CN104917809A (zh) 一种基于计算和通信融合的5g无线网络虚拟化体系架构
CN108259628B (zh) 异构蜂窝网络中内容缓存与用户关联联合优化方法
CN106550039B (zh) 一种基于sd‑ran的跨层协作内容缓存方法及系统
CN108093435A (zh) 基于缓存流行内容的蜂窝下行链路网络能效优化系统及方法
CN106792995B (zh) 一种5g网络中保障内容低时延传输的用户接入方法
CN105814940A (zh) 用于优化的调度的输送的方法和布置
Mirzaei et al. Towards optimal configuration in MEC Neural networks: deep learning-based optimal resource allocation
CN109495865B (zh) 一种基于d2d辅助的自适应缓存内容放置方法及系统
CN112887999B (zh) 一种基于分布式a-c的智能接入控制与资源分配方法
Dai et al. MAPCaching: A novel mobility aware proactive caching over C-RAN

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant