一种基于簇内智能共享的边缘主动缓存方法与流程

1.本发明涉及无线通信技术领域，特别是涉及一种基于簇内智能共享的边缘主动缓存方案。


背景技术：

2.移动通信技术的发展和移动智能终端设备的普及，极大的推动了社会的发展，同时对人们的生活方法产生了深刻的影响。用户需求的增多带动了新型无线通信业务的发展，但同时也导致了移动通信流量的爆炸式增长，给现有的内容交付网络带来了巨大的挑战。为了满足不断增长的移动数据流量的需求，传统的解决方案是提升网络带宽、提高频谱效率或者增大基站部署密度，但这些方法提供的网络吞吐量依然有限，而且实现成本较高。边缘主动缓存应运而生。
3.边缘主动缓存可以利用网络边缘节点的各种端设备，包括基站、移动终端等进行内容的缓存。边缘主动缓存之所以能够引起学术界的广泛关注，一方面是由于近年来缓存服务器价格的不断降低，缓存能力不断提升，另一方面是由于移动边缘计算技术的飞速发展，使得云计算和存储能力扩大到无线网络的边缘，能够有效地降低服务延时，减少基站的峰值速率，缓解基站的卸载延迟问题。
4.针对无线通信网络中的缓存问题，可以利用5g网络的预测技术和边缘设备的主动缓存能力。在网络节点处部署缓存服务器，根据用户的历史请求进行内容的流行度预测，将预测排名较高的内容缓存在服务器中，并周期性更新缓存，能够提高用户请求命中率，降低用户获取内容的时延，从而提高用户体验质量。
5.因此，如何综合利用以上技术手段，提供一种能够提高缓存命中率、缓解互联网带宽和负载压力的主动缓存方案是当前通信面临的重要问题。为了了解现有缓存方案的研究状况，对相关论文和专利进行了检索、对比和分析，筛选出与本发明相关度较高的技术信息如下。
6.已有技术方案1：发表于ieee transactions on wireless communications,，编号为vol.19,no.1的《trace-driven qoe-aware proactive caching for mobile video streaming in metropolis》论文，属于通信技术领域，提出一种追踪驱动的主动缓存策略，根据用户偏好对内容进行智能缓存，提高系统端频谱效率和用户端的体验质量。基站和用户以通信距离最短为标准建立一对多的关联，即当用户发送内容请求时，系统自动将该用户与附件的某基站建立关联，该基站根据请求内容将数据包返回给用户，并利用服务用户的历史请求进行流行度预测，将预测内容周期性更新至内容服务器。然而，一对多的服务体系忽略了边缘节点之间的资源共享，不仅造成了缓存资源的浪费，并且由于单一基站的缓存空间有限，导致用户请求命中率不高，用户体验质量效果提升不显著。
7.已有技术方案2：专利号为cn110784881a的《一种物联终端多级边缘节点主动缓存方法、设备及介质》专利，属于物联网领域，尤其涉及一种多级边缘节点主动缓存方法。利用一阶马尔可夫模型预测节点的移动概率，计算移动概率的熵值来衡量移动性预测的不确定
性，从而判断内容在网络中预取和缓存的位置，并根据判断的节点下一跳位置，提前缓存内容至节点。该方案是建立在未来网络构架——信息中心网络(icn)上的，icn中缓存节点不固定，缓存的拓扑结构具有任意性，因此缓存系统呈现出更高的动态性，在增加缓存结构全面性的同时，也降低了系统的可拓展性，增加了方案实施的复杂度和系统协调调度的难度。
8.在已知边缘节点的缓存能力和预测算法的情况下，设计出一种能够提升缓存命中率、降低网络延时、提高缓存资源利用率、提高用户体验质量的缓存方案至关重要。因此，建立缓存资源共享的边缘节点簇，探索一种簇内智能共享的边缘主动缓存方案，是提高缓存资源利用率、提升用户请求命中率的一种可行的技术途径。


技术实现要素：

9.本发明的目的是提出一种适用于边缘节点移动的通信场景的簇内智能共享的边缘主动缓存方案，根据资源互补规则将可以有效通信的边缘节点组建成簇，利用簇内资源共享的技术手段，从而提高资源利用率，降低用户请求时延，改善用户体验质量。
10.本发明的特点在于，是在一个由移动客户端、移动通信蜂窝网以及内容供应网共同组成的系统中依次按照以下步骤实现的：
11.步骤(1)，系统构建：
12.移动通信蜂窝网，简称蜂窝网，设立在支持节点协作缓存服务的通信模型中，内部设置有：基站和缓存服务器，其中：
13.基站又称节点，有多个，根据在网络中的地位和功能性差异，又可以划分为中心节点和边缘节点两种，每个边缘节点都设有为移动客户端提供内容服务的传输信道以及节点间共享缓存内容的协作链路，由所述蜂窝网为各节点统一配置，边缘缓存节点的数量为n，n＝1，2，3，...，n，每个边缘节点的存储容量为s，每个边缘节点都对应一个向量表示bif＝{b
i1
，b
i2
，
…
，b
if
}。其中，b
ij
∈{0，1}，i＝1，2，...，n，j＝1，2，...，f，b
ij
＝1表示边缘节点i中缓存文件fj；b
ij
＝0表示没有缓存该内容。每个缓存节点存储的内容总大小不能超过存储容量s，即本发明中所述的中心节点与星型拓扑结构中的中央节点不尽相同，主要体现在：中心节点不需要控制边缘节点和移动客户端之间的通信链路，主要负责根据边缘节点的资源利用率、请求相似度、通信距离三个特点，决定是否建立边缘节点之间的协作链路，将若干个满足条件的边缘节点组建节点簇，节点簇随链路拥塞程度、下载码率变化动态形成和消失；
14.缓存服务器，受控于其所属节点的主控制器，存储有：本地用户上一个周期的历史请求数据的流行度预测内容，以便在本周期内供移动客户端下载使用；还存储有：与所述节点共同组成节点簇的其他节点的名称和网址。所述节点簇是指根据边缘节点的资源利用率、请求相似度、通信距离三个特点与所述节点建立协作缓存关系的那些节点，彼此之间建立协作链路，可以实现内容共享；
15.内容供应网中设有一个内容服务器，以中心辐射的形式控制所有的内容提供商，并通过中心节点分别与蜂窝网中各边缘节点通信，存储有系统中移动客户端所需的所有内容，共有f个文件，文件目录为c＝{f1，f2，...，ff}，每个内容大小相同，均为d；
16.移动客户端，在移动中实现请求的快速响应，系统中有k个移动客户端，k＝1，
2，...，k；
17.步骤(2)系统初始化：步骤(2.1)，在蜂窝网控制下，各边缘节点一致服从以下要求：
18.各边缘节点周期性地对其关联用户的请求数据集进行分析和处理，数据集中主要包括内容类别、内容名称、播放量、评论零、用户ip、服务节点ip，所述内容类别分为政治、娱乐、文艺、体育、军事、搞笑、时尚、科技、运动等大类，利用这些数据进行内容流行度预测，并根据预测结果对缓存内容进行周期性更新，从而使得每个节点中存储有下一个周期最容易被用户请求的内容；其中，每个移动客户端由距离最近的边缘节点所服务，使移动客户端能够就近获取所需内容，降低网络堵塞，从而提高访问的响应速度和成功率，将这种就近服务的关系称之为关联；
19.步骤(2.2)，移动客户端发出内容请求，当该请求内容缓存在所述移动客户端的关联节点中时，可以直接从关联节点中下载该内容的数据包；
20.步骤(2.3)，组建节点簇：
21.步骤(2.3.1)，当两个边缘节点满足资源利用率互补、请求相似度较高、通信畅通三个条件，中心节点便可以打开所述边缘节点之间协作链路，将所述边缘节点组建成节点簇；簇内节点数视具体情况而定；将簇内每个节点的缓存资源都划分为两部分，分别为：共享缓存区和自身缓存区；将节点簇中计算能力最强的边缘节点设置为所属节点簇的簇内管理者(em)，em承担统筹管理簇内资源的责任；考虑到边缘节点的分布特性、通信需求的动态性，可能随时有边缘节点想要加入或退出一个簇，引起簇内边缘缓存资源的动态变化，因此需要重新评估簇内边缘节点的能力，以产生新的管理者；
22.a..节点簇内缓存区的内容分配规则，是配置在em上的功能，具体规则：分别取簇内每两个边缘节点的内容流行度预测结果的交集，以流行度排名更高为标准将它们的交集内容分成两部分，分别得到所述边缘节点的共享缓存内容；以此类推，便会得到簇内每个边缘节点的共享缓存区的存储内容；剩余的预测内容分别由所述边缘节点存储在其自身缓存区；簇内边缘节点的共享缓存区内，内容共享，从而提高本地内容云的内容多样性；
23.b.任何一个组成节点簇的边缘节点，其自身缓存区和共享缓存区的交集为空，即不存储重复内容；在周期性更新缓存内容的过程中，当em指示一个边缘节点在共享缓存区存储某个内容，若该内容已经存储于其自身缓存区，则只在共享缓存区存放相应提取地址。
24.c.在组建节点簇以及确定簇内缓存内容后，边缘节点在非高峰期预取不同分辨率的热门内容，从而提高用户请求命中率，降低用户请求的等待时延；其中，缓存命中率定义为用户请求能够在本地内容云中得到服务的概率，即本地内容云的请求命中数与用户请求总数的比率；缓存命中率越高，则用户请求能够在缓存中找到，网络性能越好；所述网络时延，是指用户获取请求内容的时间，与用户体验质量直接相关，由三部分组成，分别是从关联节点到用户的无线传输时延、边缘节点之间的协作链路传输时延以及源站到关联节点的回传时延；
25.d.由于移动客户端的移动特性，边缘节点的关联用户可能会发生变化，因此每个边缘节点的负载压力可能动态改变，从而导致节点簇的动态形成和消失；
26.步骤(2.3.2)，若执行步骤(2.2)失败，即所述移动客户端的关联节点中未存储有该请求内容，则由簇内管理者依次检索所属边缘节点所在的节点簇内其他边缘节点的共享
缓存区，如果检索存在，则将该内容的数据包传输给所述关联节点，并通过关联节点下载所述内容的数据包；
27.步骤(2.4)，若执行步骤(2.3.2)失败，即组成节点簇后的本地内容云中未存储有该请求内容，则由所述关联节点经由回程链路从内容供应网中下载所述内容的数据包，并将数据包传输给所述移动客户端；本发明的优点在于：
28.(1)利用中心节点的统筹能力，以资源利用率互补、内容相似性较高、通信畅通为原则进行边缘节点成簇；
29.(2)由于边缘节点的分布特性以及通信需求的动态性，可能随时有边缘节点想要加入或退出一个节点簇，因此节点簇的形成和消失是动态感知的，使该方案能够适应网络的移动性；
30.(3)缓存资源的合理分配可以实现缓存资源利用率最大化；
31.(4)节点簇形成的本地内容云提高了本地的内容多样性，有效地提高簇内缓存命中率，改善了通信质量，提升了用户体验质量。
32.本发明的效果如下：
33.与已有的一对多的基站-用户模式相比，该方案能够提升边缘节点缓存资源的利用价值，从而提高缓存命中率，缩短用户请求延时，使用户体验质量得到明显改善，同时可以为其带来更多的用户和收益。该方案复杂度不高，系统协调调度的难度比较低，中心节点可以根据边缘节点的布局和缓存资源利用率动态调整节点簇的搭建，从而增加了内容共享的时效性。
附图说明
34.图1簇内智能共享的通信系统示意图。
35.图2本发明无线通信系统中簇内智能共享的边缘主动缓存方案的流程图。
36.图3簇内的缓存资源分配示意图。
37.图4用户请求总延时对比图。
38.图5缓存命中率对比图。
具体实施方式
39.本发明的特点在于，是在一个由移动客户端、移动通信蜂窝网以及内容供应网共同组成的系统中依次按照以下步骤实现的：
40.步骤(1)，系统构建：
41.移动通信蜂窝网，简称蜂窝网，设立在支持节点协作缓存服务的通信模型中，内部设置有：基站和缓存服务器，其中：
42.基站又称节点，有多个，根据在网络中的地位和功能性差异，又可以划分为中心节点和边缘节点两种，每个边缘节点都设有为移动客户端提供内容服务的传输信道以及节点间共享缓存内容的协作链路，由所述蜂窝网为各节点统一配置，边缘缓存节点的数量为n，n＝1，2，3，...，n，每个边缘节点的存储容量为s，每个边缘节点都对应一个向量表示bif＝{b
i1
，b
i2
，...，b
if
}。其中，b
ij
∈{0，1}，i＝1，2，...，n，j＝1，2，...，f，b
ij
＝1表示边缘节点i中缓存文件fj；b
ij
＝0表示没有缓存该内容。每个缓存节点存储的内容总大小不能超过存储
容量s，即本发明中所述的中心节点与星型拓扑结构中的中央节点不尽相同，主要体现在：中心节点不需要控制边缘节点和移动客户端之间的通信链路，主要负责根据边缘节点的资源利用率、请求相似度、通信距离三个特点，决定是否建立边缘节点之间的协作链路，将若干个满足条件的边缘节点组建节点簇，节点簇随链路拥塞程度、下载码率变化动态形成和消失；
43.缓存服务器，受控于其所属节点的主控制器，存储有：本地用户上一个周期的历史请求数据的流行度预测内容，以便在本周期内供移动客户端下载使用；还存储有：与所述节点共同组成节点簇的其他节点的名称和网址。所述节点簇是指根据边缘节点的资源利用率、请求相似度、通信距离三个特点与所述节点建立协作缓存关系的那些节点，彼此之间建立协作链路，可以实现内容共享；
44.内容供应网中设有一个内容服务器，以中心辐射的形式控制所有的内容提供商，并通过中心节点分别与蜂窝网中各边缘节点通信，存储有系统中移动客户端所需的所有内容，共有f个文件，文件目录为c＝{f1，f2，
…
，ff}，每个内容大小相同，均为d；
45.移动客户端，在移动中实现请求的快速响应，系统中有k个移动客户端，k＝1，2，
…
，k；
46.步骤(2)系统初始化：步骤(2.1)，在蜂窝网控制下，各边缘节点一致服从以下要求：
47.各边缘节点周期性地对其关联用户的请求数据集进行分析和处理，数据集中主要包括内容类别、内容名称、播放量、评论零、用户ip、服务节点ip，所述内容类别分为政治、娱乐、文艺、体育、军事、搞笑、时尚、科技、运动等大类，利用这些数据进行内容流行度预测，并根据预测结果对缓存内容进行周期性更新，从而使得每个节点中存储有下一个周期最容易被用户请求的内容；其中，每个移动客户端由距离最近的边缘节点所服务，使移动客户端能够就近获取所需内容，降低网络堵塞，从而提高访问的响应速度和成功率，将这种就近服务的关系称之为关联；
48.步骤(2.2)，移动客户端发出内容请求，当该请求内容缓存在所述移动客户端的关联节点中时，可以直接从关联节点中下载该内容的数据包；
49.步骤(2.3)，组建节点簇：
50.步骤(2.3.1)，当两个边缘节点满足资源利用率互补、请求相似度较高、通信畅通三个条件，中心节点便可以打开所述边缘节点之间协作链路，将所述边缘节点组建成节点簇；簇内节点数视具体情况而定；将簇内每个节点的缓存资源都划分为两部分，分别为：共享缓存区和自身缓存区；将节点簇中计算能力最强的边缘节点设置为所属节点簇的簇内管理者(em)，em承担统筹管理簇内资源的责任；考虑到边缘节点的分布特性、通信需求的动态性，可能随时有边缘节点想要加入或退出一个簇，引起簇内边缘缓存资源的动态变化，因此需要重新评估簇内边缘节点的能力，以产生新的管理者；
51.a..节点簇内缓存区的内容分配规则，是配置在em上的功能，具体规则：分别取簇内每两个边缘节点的内容流行度预测结果的交集，以流行度排名更高为标准将它们的交集内容分成两部分，分别得到所述边缘节点的共享缓存内容；以此类推，便会得到簇内每个边缘节点的共享缓存区的存储内容；剩余的预测内容分别由所述边缘节点存储在其自身缓存
区；簇内边缘节点的共享缓存区内，内容共享，从而提高本地内容云的内容多样性；
52.b.任何一个组成节点簇的边缘节点，其自身缓存区和共享缓存区的交集为空，即不存储重复内容；在周期性更新缓存内容的过程中，当em指示一个边缘节点在共享缓存区存储某个内容，若该内容已经存储于其自身缓存区，则只在共享缓存区存放相应提取地址。
53.c.在组建节点簇以及确定簇内缓存内容后，边缘节点在非高峰期预取不同分辨率的热门内容，从而提高用户请求命中率，降低用户请求的等待时延；其中，缓存命中率定义为用户请求能够在本地内容云中得到服务的概率，即本地内容云的请求命中数与用户请求总数的比率；缓存命中率越高，则用户请求能够在缓存中找到，网络性能越好；所述网络时延，是指用户获取请求内容的时间，与用户体验质量直接相关，由三部分组成，分别是从关联节点到用户的无线传输时延、边缘节点之间的协作链路传输时延以及源站到关联节点的回传时延；
54.d.由于移动客户端的移动特性，边缘节点的关联用户可能会发生变化，因此每个边缘节点的负载压力可能动态改变，从而导致节点簇的动态形成和消失；
55.步骤(2.3.2)，若执行步骤(2.2)失败，即所述移动客户端的关联节点中未存储有该请求内容，则由簇内管理者依次检索所属边缘节点所在的节点簇内其他边缘节点的共享缓存区，如果检索存在，则将该内容的数据包传输给所述关联节点，并通过关联节点下载所述内容的数据包；
56.步骤(2.4)，若执行步骤(2.3.2)失败，即组成节点簇后的本地内容云中未存储有该请求内容，则由所述关联节点经由回程链路从内容供应网中下载所述内容的数据包，并将数据包传输给所述移动客户端；本发明的优点在于：
57.(1)利用中心节点的统筹能力，以资源利用率互补、内容相似性较高、通信畅通为原则进行边缘节点成簇；
58.(2)由于边缘节点的分布特性以及通信需求的动态性，可能随时有边缘节点想要加入或退出一个节点簇，因此节点簇的形成和消失是动态感知的，使该方案能够适应网络的移动性；
59.(3)缓存资源的合理分配可以实现缓存资源利用率最大化；
60.(4)节点簇形成的本地内容云提高了本地的内容多样性，有效地提高簇内缓存命中率，改善了通信质量，提升了用户体验质量。
61.本发明的效果如下：
62.与已有的一对多的基站-用户模式相比，该方案能够提升边缘节点缓存资源的利用价值，从而提高缓存命中率，缩短用户请求延时，使用户体验质量得到明显改善，同时可以为其带来更多的用户和收益。该方案复杂度不高，系统协调调度的难度比较低，中心节点可以根据边缘节点的布局和缓存资源利用率动态调整节点簇的搭建，从而增加了内容共享的时效性。
63.实施例：
64.缓存资源较紧张的边缘节点a与缓存资源较空闲的边缘节点b，假设它们之间的距离可以保证有效通信。使用如下成簇规则：1)帮助a完成的请求任务可以为b带来经济收益。2)利用b的缓存资源可以提高b的缓存命中率，后续有助于为a带来更多的用户及收益。3)组成一个簇后，a和b作为一个整体，可与其他边缘节点继续组成簇。为便于管理，可限制每个
簇的最大基站数。4)在每个簇中，选出通信和计算能力最强的边缘节点作为管理者(em)，统一调度簇内的缓存资源。
65.在无线通信系统中，考虑到边缘节点的移动性、分布特性、通信需求的动态性，可能随时有边缘节点想要加入或退出一个簇，引起簇内边缘缓存资源的动态变化，因此需要重新评估簇内边缘节点的能力，以产生新的管理者。
66.按照上面给出的成簇规则组成节点簇后，缓存内容可以簇内共享。以三个边缘节点成簇为例，簇内的缓存资源分配规则如图3所示，将每个边缘节点的缓存资源分成两个区域，分别是自身缓存区(a1,b1,c1)和簇内共享缓存区(a2，b2,c2)。自身缓存区根据关联用户的喜好缓存视频内容，共享缓存区遵照em的指示为簇内用户缓存视频内容。考虑在边缘节点具有移动性的通信场景中，节点簇动态形成和消失，将缓存分为两部分，一个节点既可以在加入一个簇后贡献自己的缓存资源，也可以在离开一个簇后保持自身缓存内容的流行度。
67.以三个边缘节点组建节点簇为例，介绍本发明。第一步，分别分析每个边缘节点的关联用户数据集，得到流行度预测结果。第二步，以两个边缘节点为一组，取他们预测内容的交集，以流行度排名更高为标准分成两部分，得到两个边缘节点的共享缓存内容，以此类推，会得到三组内容。其余的预测内容分别由边缘节点缓存在自身缓存区。需要指出的是，一个边缘节点的自身缓存区和共享缓存区的交集为空，即不存储重复内容。在周期性更新缓存内容的过程中，当em指示一个边缘节点在共享缓存区存储某个内容，若该内容已经存储于其自身缓存区，则只在共享缓存区存放相应提取地址。
68.在确定流行内容后，边缘节点在非高峰期预取不同分辨率的热门内容，从而提高用户请求命中率。当用户a发送视频请求，若关联节点a缓存了用户请求的内容，直接将该内容发送给用户a，网络延时为t1。否则，则将请求信号发送给边缘节点em，由em查询簇内节点的共享缓存区是否存在该内容或该内容的提取地址。簇内共享缓存区种如果存在该内容，则转发给用户a，网络延时为t1 t2；如果存在该内容的提取地址，说明该内容缓存于簇内自身缓存区，则按照地址提取该内容并转发给用户a，网络延时为t1 t2 t3。否则，边缘节点a通过中心节点向源站请求该内容，并转发给用户a，网络延时为t。
69.实例：
70.选取youtube视频的每日记录数据作为分析的数据基础，数据集中包括某时间段内某地区用户请求视频的标题、时间、标签、评论数、喜欢与否等信息，对原始数据集进行如下处理：1)按照区域性经数据集进行分割，将不同区域的数据集分开存放，每个区域的数据集等量分成四份，分别作为三个边缘节点的请求数据集和测试集。2)根据标题、标签、描述等信息将视频聚合成类。3)对点赞、评论量等核心指标进行描述性统计，利用指标转化率预测视频流行度。4)利用节点簇的缓存策略分配缓存内容，利用测试集计算网络延时和缓存命中率，检验方案可靠性。其中，根据4g网络通信环境设置实验的传输时延，将t1设置为20ms，t2设置为4ms，t3设置为1ms，t设置为50ms。
71.将本发明中簇内智能共享的边缘主动缓存方案与现有的一对多的基站-用户缓存模式进行比较，用户请求延时对比如图3所示，缓存命中率对比如图4所示。实验结果可以看出，与传统缓存策略相比，的方案能够有效地提高缓存命中率、降低用户请求延时，从而显著提高用户体验质量。同时，随着用户数量的增多，簇内智能共享的缓存方案与传统的缓存
方案相比优势更加明显，证明的方案在流量高峰期效果更加显著。