JP2016110628A - 階層的キャッシュネットワークにおけるコンテンツ配置 - Google Patents
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Abstract
Description
102 サーバ
104、106、108 ルートノード
110 エッジノード
112 スーパーリーフ
116 スーパーペアレント
Claims (22)
- 3以上のレベルを有するネットワークの中の最適化問題を、2以上の2層最適化問題に分解するステップと、
前記2層最適化問題のうちの上位又は下位2層最適化問題から得た記憶値と1又は複数のコスト値とを、それぞれ、前記2層最適化問題の下位又は上位2層最適化問題に渡すステップと、
を有する方法。 - 前記2以上の2層最適化問題の各々は、線形計画最適化問題を有する、請求項1に記載の方法。
- 前記2層最適化問題のうちの前記上位又は下位2層最適化問題から得た前記記憶値は、合計記憶制約値を有する、請求項1に記載の方法。
- 前記2層最適化問題のうちの少なくとも1つは、前記ネットワークの中の各ノードにおける前記ネットワークの各コンテンツの人気に基づくパラメータを有する、請求項1に記載の方法。
- 前記2層最適化問題のうちの少なくとも1つは、コンテンツカタログの中に列挙された各コンテンツの人気に基づくパラメータを有し、前記コンテンツカタログは、前の最適化問題の解に従って格納されるべきであると決定されたコンテンツを削除するために更新される、請求項1に記載の方法。
- 前記2層最適化問題のうちの前記上位又は下位2層最適化問題から得た前記記憶値及び前記1又は複数のコスト値を、それぞれ、前記2層最適化問題のうちの上位又は下位2層最適化問題に渡すステップは、前記記憶値及び前記コスト値を前記ネットワークの中のノードに転送するステップであって、前記記憶値及び前記コスト値を渡された該ノードが前記2層最適化問題を解くことができるようにする、ステップを有する、請求項1に記載の方法。
- トップダウンアルゴリズムで及び前記2層最適化問題のうちの1つの2層最適化問題の第2層が1又は複数のエッジノードのみを有することに応答して、前記2層最適化問題のうちの前記1つの2層最適化問題を解くステップであって、前記1又は複数のエッジノードに対する記憶サイズ割り当てと、前記1又は複数のエッジノードにコンテンツを格納するよう指示するために該コンテンツのDataパケットの中のキャッシュフラグを設定する確率と、を得る、ステップ、を更に有する請求項1に記載の方法。
- ボトムアップアルゴリズムで及び前記2層最適化問題のうちの1つの2層最適化問題の第1層が第1のルートノードのみを有することに応答して、前記2層最適化問題のうちの前記1つの2層最適化問題を解くステップであって、前記第1のルートノードに対する記憶サイズ割り当てと、前記第1のルートノードにコンテンツを格納するよう指示するために該コンテンツのDataパケットの中のキャッシュフラグを設定する確率と、を得る、ステップ、を更に有する請求項1に記載の方法。
- 前記ネットワークは、第1及び第2のサブネットワークを有し、前記ネットワークの中の前記最適化問題を2以上の2層最適化問題に分解するステップは、前記第1のサブネットワークの中でトップダウンアルゴリズムに従って、及び前記第2のサブネットワークの中でボトムアップアルゴリズムに従って、実行され、前記方法は、対応するサブネットワークのレベルにあるノードの各々における要求統計の類似性に基づき、前記トップダウンアルゴリズム又は前記ボトムアップアルゴリズムを前記サブネットワークの各々で用いるか否かを決定するステップ、を更に有する請求項1に記載の方法。
- 3以上のレベルを有するネットワークの複数のノード、
を有し、第1のルートノードは、
前記ネットワークの中の線形計画最適化問題を、2以上の2層線形計画最適化問題に分解し、
前記2層線形計画最適化問題のうちの上位又は下位2層線形計画最適化問題から得た合計記憶制約値と1又は複数のコスト値とを、それぞれ、前記2層線形計画最適化問題の下位又は上位2層線形計画最適化問題に渡す、
よう構成される、システム。 - 前記2層線形計画最適化問題のうちの少なくとも1つは、前記ネットワークの中の各ノードにおける前記ネットワークの各コンテンツの人気に基づくパラメータを有する、請求項10に記載のシステム。
- 前記2層線形計画最適化問題のうちの少なくとも1つは、コンテンツカタログの中に列挙された各コンテンツの人気に基づくパラメータを有し、前記コンテンツカタログは、前の線形計画最適化の解に従って格納されるべきであると決定されたコンテンツを削除するために更新される、請求項10に記載のシステム。
- 前記第1のルートノードは、前記合計記憶制約値及び前記コスト値を渡されたノードが前記2層線形計画最適化問題を解くことができるようにするために、前記合計記憶制約値及び前記コスト値を前記ネットワークの中の該ノードに転送するよう構成されることにより、前記2層線形計画最適化問題のうちの前記上位又は下位2層線形計画最適化問題から得た前記合計記憶制約値及び前記1又は複数のコスト値を、それぞれ、前記2層線形計画最適化問題のうちの上位又は下位2層線形計画最適化問題に渡すよう構成される、請求項10に記載のシステム。
- トップダウンアルゴリズムで及び前記2層線形計画最適化問題のうちの1つの2層線形計画最適化問題の第2層が1又は複数のエッジノードのみを有することに応答して、前記第1のルートノードは、前記2層線形計画最適化問題のうちの前記1つの2層線形計画最適化問題を解いて、前記1又は複数のエッジノードに対する記憶サイズ割り当てと、前記1又は複数のエッジノードにコンテンツを格納するよう指示するために該コンテンツのDataパケットの中のキャッシュフラグを設定する確率と、を得る、よう更に構成される、請求項10に記載のシステム。
- ボトムアップアルゴリズムで及び前記2層線形最適化問題のうちの1つの2層線形最適化問題の第1層が前記第1のルートノードのみを有することに応答して、前記第1のルートノードは、前記2層最適化問題のうちの前記1つの2層最適化問題を解いて、前記第1のルートノードに対する記憶サイズ割り当てと、前記第1のルートノードにコンテンツを格納するよう指示するために該コンテンツのDataパケットの中のキャッシュフラグを設定する確率と、を決定するよう更に構成される、請求項10に記載のシステム。
- 前記第1のルートノードは、
第1のサブネットワークの中でトップダウンアルゴリズムに従って、及び第2のサブネットワークの中でボトムアップアルゴリズムに従って、前記ネットワークの中の前記線形計画最適化問題を2以上の2層線形計画最適化問題に分解し、
対応するサブネットワークのレベルにあるノードの各々における要求統計の類似性に基づき、前記トップダウンアルゴリズム又は前記ボトムアップアルゴリズムを前記サブネットワークの各々で用いるか否かを決定する、
ようさらに構成される、請求項10に記載のシステム。 - 動作を実行する又はその性能を制御するためにプロセッサにより実行可能なコンピュータ可読命令を格納された非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記動作は、
3以上のレベルを有するネットワークの中の線形計画最適化問題を2以上の2層線形計画最適化問題に分解するステップであって、前記2層線形計画最適化問題のうちの少なくとも1つの2層線形計画最適化問題は、前記ネットワークの中の各ノードにおける前記ネットワークの各コンテンツの人気に基づくパラメータを有する、ステップと、
前記2層線形計画最適化問題のうちの上位又は下位2層線形計画最適化問題から得た合計記憶制約値及び1又は複数のコスト値を、それぞれ、前記2層線形計画最適化問題のうちの下位又は上位2層線形計画最適化問題に渡すステップと、
を有する、非一時的コンピュータ可読媒体。 - 前記2層線形計画最適化問題のうちの少なくとも1つは、コンテンツカタログの中に列挙された各コンテンツの人気に基づくパラメータを有し、前記コンテンツカタログは、前の線形計画最適化の解に従って格納されるべきであると決定されたコンテンツを削除するために更新される、請求項17に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
- 前記2層線形計画最適化問題のうちの前記上位又は下位2層線形計画最適化問題から得た前記合計記憶制約値及び前記1又は複数のコスト値を、それぞれ、前記2層線形計画最適化問題のうちの上位又は下位2層線形計画最適化問題に渡すステップは、前記合計記憶制約値及び前記コスト値を前記ネットワークの中のノードに転送するステップであって、前記合計記憶制約値及び前記コスト値を渡された該ノードが前記2層線形計画最適化問題を解くことができるようにする、ステップを有する、請求項17に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
- 前記動作は、トップダウンアルゴリズムで及び前記2層線形計画最適化問題のうちの1つの2層線形計画最適化問題の第2層が1又は複数のエッジノードのみを有することに応答して、前記2層線形計画最適化問題を解くステップであって、要求ノードに対する記憶サイズ割り当てと、前記1又は複数のエッジノードにコンテンツを格納するよう指示するために該コンテンツのDataパケットの中のキャッシュフラグを設定する確率と、を得る、ステップ、を更に有する、請求項17に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
- 前記動作は、ボトムアップアルゴリズムで及び前記2層線形計画最適化問題のうちの1つの2層線形計画最適化問題の第1層が第1のルートノードのみを有することに応答して、前記2層線形計画最適化問題のうちの前記1つの2層線形計画最適化問題を解くステップであって、前記第1のルートノードに対する記憶サイズ割り当てと、前記第1のルートノードにコンテンツを格納するよう指示するために該コンテンツのDataパケットの中のキャッシュフラグを設定する確率と、を決定する、ステップ、を更に有する、請求項17に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
- 前記動作は、
第1のサブネットワークの中でトップダウンアルゴリズムに従って、及び第2のサブネットワークの中でボトムアップアルゴリズムに従って、前記ネットワークの中の前記線形計画最適化問題を2以上の2層線形計画最適化問題に分解するステップと、
対応するサブネットワークのレベルにあるノードの各々における要求統計の類似性に基づき、前記トップダウンアルゴリズム又は前記ボトムアップアルゴリズムを前記サブネットワークの各々で用いるか否かを決定するステップと、
を更に有する、請求項17に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
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