Tối ưu hóa lưu trữ nội dung trong mạng ICN

+ӝL7KҧR4XӕF*LDYӅĈLӋQ7ӱ7UX\ӅQ7K{QJYj&{QJ1JKӋ7K{QJ7LQ(&,7

Hội Thảo
Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Cơng Nghệ Thơng Tin (ECIT 2015)

TӔI ѬU HĨA LѬU TRӲ NӜI DUNG TRONG
MҤNG ICN
NguyӉn Quӕc Anh1, Võ Thӏ Lѭu Phѭѫng2, Lê Tuҩn Anh3
1

Khoa Công NghӋ Thông Tin, Hӑc viӋn Bѭu Chính ViӉn Thơng, CN HCM
2
Khoa Cơng NghӋ Thơng Tin, ĈH Quӕc TӃ, ĈHQG HCM
3
Khoa Công NghӋ Thông Tin, ĈH Thӫ Dҫu Mӝt
Emails: , ,
Abstract—Ngày nay, viӋc sӱ dөng Internet ÿang chuyӇn tӯ
viӋc truyӅn dӳ liӋu giӳa các máy tính ÿҫu cuӕi sang viӋc trao ÿәi
nӝi dung theo hѭӟng ngѭӡi dùng mӝt cách mҥnh mӁ. KiӃn trúc
cӫa mҥng Information Centric Network (ICN) ra ÿӡi nhҵm ÿáp
ӭng nhu cҫu này và nó ÿang là mӝt lƭnh vӵc nghiên cӭu sơi ÿӝng
hiӋn nay trên thӃ giӟi. Trong kiӃn trúc ICN, các nӝi dung ÿѭӧc
lѭu trӳ tҥi các nút trung gian (in-network caching), do ÿó ngѭӡi
dùng truy xuҩt nӝi dung tҥi các nút trung gian thay vì phҧi truy
cұp ÿӃn máy chӫ gӕc ÿӅ tҧi nӝi dung. Do ÿó, chҩt lѭӧng cӫa viӋc
truyӅn dӳ liӋu trong mҥng ICN sӁ cao hѫn. Bài toán tӕi ѭu lѭu trӳ
các nӝi dung trên nút mҥng ICN sӁ ÿѭӧc nghiên cӭu trong bài
báo này. Chúng tôi sӁ ÿӅ xuҩt hai thuұt tốn nhҵm tӕi ѭu hóa khҧ
năng lѭu trӳ cӫa ICN dӵa trên viӋc tӕi ÿa hóa tӍ lӋ hit và tӕi ѭu
hóa lѭu lѭӧng dӳ liӋu trên ÿѭӡng truyӅn backhaul. Chúng tơi cịn
xây dӵng mӝt chѭѫng trình mơ phӓng nhҵm hiӋn thӵc hóa thuұt

tốn ÿã ÿӅ xuҩt. Thơng qua ÿó thӇ hiӋn rõ hiӋu quҧ ÿҥt ÿѭӧc cӫa
thuұt toán. KӃt quҧ thu ÿѭӧc tӯ hai thuұt toán ÿӅ xuҩt sӁ so sánh
vӟi nhӳng thuұt toán lѭu trӳ ÿang ÿѭӧc sӱ dөng hiӋn nay ÿó là
LCE-LRU và LCE-LFU.

ÿã ÿѭӧc ÿӅ xuҩt nhѭ: TRIAD [1], ROFL [2], DONA [3],
PSIRP [4], CCN [5], COMET [6], CONVERGENCE [7],
NDN [8], SAIL [9], PURSUIT [10], v.v.
Lѭu trӳ nӝi dung (in-network caching) là mӝt chӭc năng
quan trӑng trong kiӃn trúc ICN. Bҵng cách lѭu trӳ các nӝi
dung phә biӃn trên các nút mҥng ICN gҫn ngѭӡi dùng, ngѭӡi
dùng chӍ tҧi nӝi dung tҥi các nút mҥng ÿó thay vì phҧi truy xuҩt
ÿӃn các máy chӫ gӕc. Khҧ năng lѭu trӳ cӫa các nút ICN là có
hҥn, do ÿó lѭu trӳ nӝi dung sao cho có hiӋu quҧ nhҩt là mӝt
chӫ ÿӅ nghiên cӭu quan trӑng [11, 12]. Hѫn nӳa viӋc triӇn khai
cѫ chӃ lѭu trӳ nӝi dung cNJng sӁ mӣ ra khҧ năng phӕi hӧp trong
viӋc tӕi ѭu ÿӏnh tuyӃn, chuyӇn tiӃp và quҧn lý lѭu trӳ nӝi dung
trong mҥng. Các nghiên cӭu gҫn ÿây ÿã chӍ ra rҵng các giҧi

Keywords —ICN, in-network caching, bài tốn Knapsack.

thuұt lѭu trӳ thơng minh sӁ cҧi thiӋn hiӋu năng lѭu trӳ mӝt

I. GIӞI THIӊU

cách ÿáng kӇ [13][14][15].

Qua nhiӅu năm phát triӇn cùng vӟi cѫ sӣ hҥ tҫng tồn cҫu
Internet phân phӕi mӝt lѭӧng lӟn thơng tin cho hàng tӍ thiӃt bӏ
kӃt nӕi. Hàng nghìn tӍ các trang web và exabytes nӝi dung

ÿӵӧc chuyӇn hàng năm. Ngѭӡi dùng ngày càng hӭng thú hѫn
vӟi viӋc nhұn nӝi dung tӭc thӡi tӯ mӝt nѫi lѭu trӳ nào ÿó hѫn
là viӋc truy cұp vào mӝt mӝt hӋ thӕng máy tính cө thӇ (host
hoһc server). Tuy nhiên trên thӵc tӃ, Internet vүn dӵa vào mơ
hình giao tiӃp host-centric u cҫu ngѭӡi dùng phҧi chӍ ÿӏnh rõ
không chӍ là thông tin muӕn nhұn, mà cịn là ÿӏa chӍ ÿҫu cuӕi.
NӃu khơng có các chӭc năng add-on ÿѭӧc thêm vào thì cѫ chӃ
cӫa Internet không thӇ xác ÿӏnh và lҩy thông tin yêu cҫu tӯ
nguӗn tӕi ѭu nhҩt, trӯ khi ngѭӡi dùng sӱ dөng mӝt cách thӭc
nào ÿó ÿӇ xác ÿӏnh các vӏ trí tӕi ѭu khi lҩy nӝi dung cҫn thiӃt.
Do ÿó mà kiӃn trúc Information-Centric Networking (ICN) ra
ÿӡi là là mӝt ӭng cӱ viên ÿҫy hӭa hҽn thay cho kiӃn trúc
truyӅn thӕng cӫa Internet. ICN ÿang nhұn ÿѭӧc rҩt nhiӅu sӵ
quan tâm cӫa giӟi nghiên cӭu gҫn ÿây. Mӝt sӕ kiӃn trúc ICN

Thuұt toán lѭu trӳ phә biӃn thѭӡng ÿѭӧc dùng cho ICN là
leave-copy-everywhere (LCE) [16]. Mӝt bҧn sao cӫa mӛi nӝi
dung ÿѭӧc yêu cҫu và chuyӇn tӟi ngѭӡi dùng sӁ ÿѭӧc nhân
rӝng tҥi mӛi nút mҥng mà nӝi dung ÿó ÿi qua trên ÿѭӡng ÿӃn
vӟi ngѭӡi dùng. Khi nӝi dung yêu cҫu trùng khӟp tҥi nút mҥng
cҩp l hoһc máy chӫ gӕc thì bҧn sao cӫa nӝi dung sӁ ÿѭӧc lѭu
trӳ tҥi tҩt cҧ các nút mҥng trung gian (cҩp l-1, …, 1) trên
ÿѭӡng trӣ vӅ cӫa nӝi dung. Phѭѫng pháp này sӁ gây ra sӵ dѭ
thӯa và tiêu tӕn tài nguyên cӫa các nút mҥng. Bên cҥnh ÿó, các
nút mҥng lѭu trӳ có thӇ sӱ dөng nhӳng thuұt tốn loҥi bӓ nӝi
dung không cҫn thiӃt khi lѭu trӳ nhѭ: least recently used (LRU)
[17], least frequently used (LFU) [18]. Thuұt toán LRU ÿѭӧc



ISBN: 978-604-67-0635-9

18


Hội Thảo
Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015)
+ӝL7KҧR4XӕF*LDYӅĈLӋQ7ӱ7UX\ӅQ7K{QJYj&{QJ1JKӋ7K{QJ7LQ(&,7

sӱ dөng rӝng rãi ÿӇ thay thӃ nӝi dung tҥi các nút mҥng. Khi

Gӑi ݀௠ là yêu cҫu cӫa ngѭӡi dùng cho nӝi dung thӭ ݉

mӝt nӝi dung mӟi cҫn ÿѭӧc lѭu trӳ, nút mҥng sӁ thay thӃ nӝi

trong khoҧng thӡi gian ÿang xét. Khi ngѭӡi dùng gӱi yêu cҫu

dung ít ÿѭӧc yêu cҫu gҫn ÿây nhҩt bҵng nӝi dung mӟi. Trong

vӅ nӝi dung ݉ tӟi nút mҥng, nӃu nhѭ nӝi dung ݉ ÿã ÿѭӧc lѭu

thuұt tốn này viӋc tìm kiӃm và thay thӃ ÿѭӧc thӵc hiӋn liên

trӳ tҥi nút mҥng này trѭӟc ÿó thì nó sӁ ÿѭӧc gӱi trҧ vӅ cho

tөc. Trong khi ÿó, thuұt tốn LFU tҥo ra bӝ ÿӃm cho mӛi nӝi

ngѭӡi dùng. Ngѭӧc lҥi, nӝi dung ݉ sӁ ÿѭӧc tҧi vӅ tӯ mӝt nút

dung ÿang ÿѭӧc lѭu trӳ. Giá trӏ cӫa bӝ ÿӃm này tăng lên nӃu

cha vӟi chi phí là ܿ௠ cho mӛi ÿѫn vӏ nӝi dung.

nӝi dung ÿѭӧc yêu cҫu. Khi cҫn lѭu trӳ mӝt nӝi dung mӟi, nút

Dӵa vào nhu cҫu cӫa ngѭӡi dùng, chúng tôi ÿѭa ra hai

mҥng sӁ loҥi bӓ nӝi dung ÿѭӧc u cҫu ít nhҩt (có giá trӏ bӝ

mөc tiêu chính cҫn phҧi tӕi ѭu hóa trong vҩn ÿӅ lѭu trӳ nӝi

ÿӃm nhӓ nhҩt). Tuy nhiên viӋc triӇn khai lҥi tӕn kém bӣi vì

dung vӟi các ràng buӝc ÿã trình bày: 1) Tӕi ÿa hóa tӍ lӋ hit tҥi

thuұt tốn khơng hӛ trӧ viӋc tìm kiӃm và thay thӃ liên tөc trong

nút lѭu trӳ, 2) Tӕi ѭu hóa lѭu lѭӧng nӝi dung tҧi xuӕng tӯ các

mӝt khoҧng thӡi gian.

cөm nút cha. ĈӇ thӵc hiӋn mөc tiêu ÿҫu tiên, cҫn tӕi ÿa hóa

Trong bài báo này chúng tơi mơ hình hóa viӋc lѭu trӳ nӝi
dung thơng qua bài tốn Knapsack [19]. Bài tốn lѭu trӳ có hai
mөc tiêu: tӕi ÿa hóa tӍ lӋ hit tҥi nút mҥng hoһc tӕi thiӇu lѭu
lѭӧng nӝi dung trên ÿѭӡng truyӅn backhaul tѭѫng ӭng vӟi các
bài toán max_hit hoһc min_transit. Tӯ giҧi thuұt greedy giҧi
bài tốn quy hoҥch tuyӃn tính xҩp xӍ cӫa bài tốn Knapsack,
chúng tơi ÿӅ xuҩt hai thuұt tốn loҥi bӓ nӝi dung, ÿó là max_hit

và min_transit.

biӇu thӭc σ௠‫א‬ெ ݀௠ ‫ݔ‬௠ .

Bài tốn tӕi ÿa hố sӕ lѭӧng hit ÿѭӧc mơ tҧ nhѭ sau:
(max_hit)
ƒšǤ ෍
•–Ǥ ෍

௠‫א‬ெ

௠‫א‬ெ

݀௠ ‫ݔ‬௠ 

‫ݏ‬௠ ‫ݔ‬௠ ൑ ܵǡ

‫ א ݔ‬ሼͲǡͳሽǤ

Mӝt chѭѫng trình mơ phӓng ÿѭӧc chúng tơi xây dӵng ÿӇ
so sánh các thuұt toán ÿѭӧc ÿӅ xuҩt vӟi các thuұt toán truyӅn
thӕng khác nhѭ leave-copy-everywhere vӟi LRU hoһc LFU
(LCE+LRU, LCE+LFU). KӃt quҧ thu ÿѭӧc cho thҩy thuұt toán
mà chúng tôi ÿӅ xuҩt hoҥt ÿӝng tӕt hѫn so vӟi các thuұt toán
truyӅn thӕng trong cùng ÿiӅu kiӋn so sánh.

Vӟi mөc tiêu thӭ hai, ÿӇ tӕi ѭu hóa lѭu lѭӧng nӝi dung
giӳa nút lѭu trӳ ÿang xét và cөm nút cha thì ta cҫn tӕi thiӇu
biӇu thӭc σ௠‫א‬ெ ݀௠ ‫ݏ‬௠ ܿ௠ ሺͳ െ ‫ݔ‬௠ ሻ. ĈiӅu này tѭѫng ÿѭѫng vӟi
viӋc tӕi ÿa hóa biӇu thӭc σ௠‫א‬ெ ݀௠ ‫ݏ‬௠ ܿ௠ ‫ݔ‬௠ .

Do ÿó mөc tiêu tӕi thiӇu hóa lѭu lѭӧng nӝi dung ÿѭӧc thӇ
hiӋn qua bài tốn sau:
(min_transit)

Phҫn cịn lҥi cӫa bài báo ÿѭӧc tә chӭc nhѭ sau: Phҫn II
giӟi thiӋu chung vӅ mơ hình tӕi ѭu hóa cӫa thuұt tốn lѭu trӳ.
Phҫn III mơ tҧ cө thӇ thuұt tốn lѭu trӳ ÿã ÿӅ xuҩt. KӃt quҧ mơ
phӓng ÿѭӧc trình bày trong phҫn IV và phҫn V là phҫn kӃt
luұn.

ƒšǤ ෍
•–Ǥ ෍

II. Ĉӄ XUҨT GIҦI THUҰT LѬU TRӲ

௠‫א‬ெ

௠‫א‬ெ

݀௠ ‫ݏ‬௠ ܿ௠ ‫ݔ‬௠ 

‫ݏ‬௠ ‫ݔ‬௠ ൑ ܵǡ

‫ א ݔ‬ሼͲǡͳሽǤ

Xét mӝt tұp hӧp ‫ ܯ‬bao gӗm các nӝi dung ÿѭӧc lѭu trӳ tҥi

III. PHÂN TÍCH GIҦI THUҰT

mӝt nút mҥng ÿѫn có khҧ năng lѭu trӳ tӟi ܵ MB. Cѫ chӃ lѭu

Vҩn ÿӅ tӕi ÿa hóa tӍ lӋ hit tҥi nút lѭu trӳ và tӕi ѭu hóa lѭu

trӳ ӣ ÿây là lѭu trӳ hồn tồn, tӭc là các nӝi dung ÿѭӧc lѭu trӳ

vӟi ÿҫy ÿӫ thông tin, kích thѭӟc và khơng bӏ phân mҧnh. Ký

lѭӧng nӝi dung tҧi xuӕng tӯ các cөm nút cha thұt ra chính là

hiӋu kích thѭӟc cӫa nӝi dung ݉ là ‫ݏ‬௠ . Ĉһt ‫ݔ‬௠ là biӃn nhӏ phân

bài toán Knapsack.

biӇu thӏ nӝi dung ݉ có ÿѭӧc lѭu trӳ tҥi nút mҥng hay không.

Tәng dung lѭӧng cӫa các nӝi dung ÿѭӧc lѭu trӳ trên nút phҧi

bài tốn Knapsack. Kích thѭӟc cӫa mӛi nӝi dung m là sm. Giá

bӏ giӟi hҥn bӣi khҧ năng lѭu trӳ cӫa nút: σ௠‫א‬ெ ‫ݏ‬௠ ‫ݔ‬௠ ൑ ܵ.

trӏ cӫa nӝi dung cӫa ݉ trong (max_hit) và (min_transit) tѭѫng

Mөc tiêu (max_hit) và (min_transit) cNJng là lӡi giҧi cho

ӭng lҫn lѭӧt là ݀௠ và ݀௠ ‫ݏ‬௠ ܿ௠ . bài toán Knapsack là bài toán



19

+ӝL7KҧR4XӕF*LDYӅĈLӋQ7ӱ7UX\ӅQ7K{QJYj&{QJ1JKӋ7K{QJ7LQ(&,7

Hội Thảo
Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Cơng Nghệ Thơng Tin (ECIT 2015)

quy hoҥch tuyӃn tính có ÿӝ phӭc tҥp theo hàm mNJ do ÿó cҫn có

nút mҥng ICN cө thӇ, khi nhұn ÿѭӧc yêu cҫu cho nӝi dung m

thuұt toán xҩp xӍ ÿӇ giҧi. Thuұt toán greedy giҧi quyӃt bài tốn

tӯ ngѭӡi dùng, sӁ có hai trѭӡng hӧp xҧy ra. Trѭӡng hӧp ÿҫu

quy hoҥch tuyӃn tính xҩp xӍ. Theo ÿó, tҩt cҧ các nӝi dung sӁ

tiên: dach sách lѭu trӳ cӫa nút mҥng có nӝi dung m, lúc này m

ÿѭӧc sҳp xӃp theo chiӅu giҧm dҫn theo giá trӏ cӫa ÿѫn vӏ nӝi

sӁ ÿѭӧc trҧ vӅ cho ngѭӡi dùng, ÿӗng thӡi dm tăng thêm 1, hit-

dung ÿѭӧc tính bҵng “

୥୧ž୲୰ዋ୬ዒ୧ୢ୳୬୥

୩Àୡ୦୲୦ዛዔୡ୬ዒ୧ୢ୳୬୥

counter cNJng tăng thêm 1 ÿѫn vӏ. Trѭӡng hӧp thӭ hai: nӝi dung

”. Các nӝi dung sӁ ÿѭӧc

m khơng ÿѭӧc lѭu trӳ tҥi ÿây, khi ÿó bӝ ÿӃm miss-counter sӁ

lѭu trӳ tҥi nút mҥng theo chiӅu giҧm dҫn giá trӏ ÿã nêu cho ÿӃn

tăng lên và chuyӇn tiӃp yêu cҫu ÿӃn nút mҥng khác. Khi nӝi

khi nút mҥng ÿҫy. Vì kích thѭӟc cӫa các nӝi dung nhӓ hѫn rҩt

dung m ÿѭӧc ÿѭӧc trҧ vӅ cho ngѭӡi dùng, nó sӁ ÿi qua nút

nhiӅu so vӟi khҧ năng lѭu trӳ cӫa nút mҥng, nên viӋc thӵc hiӋn

mҥng ÿang xét, tҥi thӡi ÿiӇm này, nút mҥng sӁ quyӃt ÿӏnh xem

giҧi thuұt xҩp xӍ là cách tӕi ѭu ÿӇ giҧi quyӃt bài tốn Knapsack.

có nên lѭu trӳ nӝi dung ݉ hay khơng. NӃu bӝ nhӟ cịn dѭ cӫa

Nút mҥng trong ICN sӁ ln duy trì mӝt danh sách các nӝi

nút mҥng vүn lӟn hѫn kích thѭӟc cӫa nӝi dung thì m sӁ ÿѭӧc

dung mà nó ÿang lѭu trӳ. Mӛi nӝi dung ݉ sӁ có bӕn thơng sӕ,

lѭu trӳ ngay lұp tӭc và danh sách lѭu trӳ sӁ ÿѭӧc cұp nhұt
ÿӗng thӡi. Ngѭӧc lҥi, nút mҥng sӁ tính tốn giá trӏ nhӓ nhҩt

thѭӟc ‫ݏ‬௠ và chi phí ܿ௠ . Vӟi thuұt tốn (max_hit), thông tin nӝi

theo hàm sӕ ݂ሺܿ௠ ǡ ݀௠ ǡ ‫ݏ‬௠ ሻ cӫa mӛi nӝi dung ÿang ÿѭӧc lѭu

ÿó là: tên nӝi dung-contentID, sӕ lҫn ÿѭӧc yêu cҫu ݀௠ , kích
dung có giá trӏ

ௗ೘
௦೘

trӳ. Sau ÿó, nӝi dung có giá trӏ nhӓ nhҩt sӁ bӏ loҥi bӓ ngay lұp

lӟn nhҩt sӁ ÿѭӧc lѭu trӳ tҥi nút mҥng ÿang

tӭc cho ÿӃn khi bӝ nhӟ trӕng cӫa nút mҥng lӟn hѫn hoһc bҵng

xét. Cịn vӟi thuұt tốn (min_transit), nӝi dung nӝi dung có giá

vӟi kích thѭӟc cӫa nӝi dung ݉. Sau ÿó, m sӁ ÿѭӧc lѭu trӳ tҥi

trӏ ݀௠ ܿ௠ lӟn nhҩt sӁ ÿѭӧc chӑn. Khi ngѭӡi dùng gӱi yêu cҫu

nút mҥng này. Giá trӏ nhӓ nhҩt cӫa nӝi dung theo hàm sӕ

cho nӝi dung m, nút mҥng nhұn ÿѭӧc sӁ tìm kiӃm trong danh

trùng khӟp vӟi tên nӝi dung ÿѭӧc yêu cҫu thì nӝi dung ÿó sӁ

݂ሺܿ௠ ǡ ݀௠ ǡ ‫ݏ‬௠ ሻ sӁ ÿѭӧc tính tốn mӛi lҫn lѭu trӳ ݉.

ÿѭӧc gӱi ÿӃn cho ngѭӡi dùng bҵng chính con ÿѭӡng mà gói tin

hӧp tác giӳa các nút mҥng. ĈiӅu này ÿѭӧc thӵc hiӋn thông qua

yêu cҫu ÿӃn. Lúc này, giá trӏ ݀௠ cӫa nӝi dung sӁ tăng lên mӝt,

giá trӏ ܿ௠ . Xét mӝt vùng mҥng bao gӗm nhiӅu nút mҥng. Khi

sách nӝi dung cӫa mình, nӃu tên nӝi dung trong danh sách

Thuұt tốn (min_transit) là thuұt tốn có tính ÿӃn khҧ năng

thông sӕ này sӁ tăng lên mӛi khi nӝi dung ݉ ÿѭӧc yêu cҫu tҥi

mӝt nút mҥng nhұn ÿѭӧc yêu cҫu cho nӝi dung ݉ không ÿѭӧc

nút mҥng mà nó ÿѭӧc lѭu trӳ. Bên cҥnh ÿó, mӛi nút mҥng

lѭu trӳ tҥi nút mҥng ÿó thì bҳt buӝc nó phҧi gӱi yêu cҫu tӟi các

cNJng có hai bӝ ÿӃm là hit-counter và miss-counter ÿӇ ghi nhұn

nút mҥng hàng xóm khác. Nӝi dung ݉ ÿѭӧc gӱi trҧ vӅ cho nút

lҥi sӕ lҫn mà nút mҥng có thӇ ÿáp ӭng yêu cҫu cӫa ngѭӡi dùng.

mҥng ÿang xét tӯ các nút mҥng khác nhau vӟi chi phí ܿ௠ khác

Mӛi khi nӝi dung yêu cҫu ÿã ÿѭӧc ÿѭӧc lѭu trӳ tҥi nút mҥng

nhau. Trong thuұt tốn (min_transit), nӝi dung nӝi dung có giá

ÿang xét và nút mҥng có thӇ hӗi ÿáp lҥi yêu cҫu ngѭӡi dùng

trӏ ݀௠ ܿ௠ lӟn nhҩt sӁ ÿѭӧc chӑn. ĈiӅu này có nghƭa là nӝi dung

ngay lұp tӭc thì giá trӏ hit-counter sӁ tăng lên. Ngѭӧc lҥi, khi

m vӟi ܿ௠ cao sӁ ÿѭӧc lѭu trӳ tҥi nút mҥng. Bӣi vì khi giá trӏ

nút mҥng không lѭu trӳ nӝi dung ÿѭӧc yêu cҫu thì giá trӏ miss-

vӟi ܿ௠ cao, chӭng tӓ nӝi dung ݉ ÿӃn ÿѭӧc lѭu trӳ tҥi mӝt nút

counter tҥi nút mҥng này sӁ tăng lên, ÿӗng thӡi yêu cҫu tӯ

mҥng nҵm cách xa nút mҥng ÿang xét. Do vұy ÿӇ hҥn chӃ lѭu

ngѭӡi dùng sӁ ÿѭӧc chuyӇn tiӃp tӟi mӝt nút mҥng tiӅm năng

lѭӧng nӝi dung truyӅn tҧi và ÿҧm bҧo băng thơng thì nӝi dung

khác.

m nên ÿѭӧc lѭu trӳ cho nhӳng lҫn yêu cҫu sau này. Trong
trѭӡng hӧp nӃu các nút mҥng trong vùng khơng có nӝi dung m

Trong thuұt toán (max_hit), tӍ lӋ hit nӝi dung tҥi các nút

mà phҧi gӱi yêu cҫu ra ngoài mҥng Internet thì ݉ sӁ ÿѭӧc ѭu

mҥng sӁ ÿѭӧc tӕi ÿa hóa (ÿӗng nghƭa vӟi viӋc tӕi thiӇu hóa tӍ lӋ

tiên lѭu trӳ tҥi nút mҥng ÿang xét ÿӇ tránh tiêu tӕn băng thơng

miss nӝi dung) và tӕi thiӇu hóa lѭu lѭӧng nӝi dung truyӅn tҧi
tӯ các cөm nút khác vӟi thuұt toán (min_transit). Ta xét mӝt



20


+ӝL7KҧR4XӕF*LDYӅĈLӋQ7ӱ7UX\ӅQ7K{QJYj&{QJ1JKӋ7K{QJ7LQ(&,7

Hội Thảo
Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015)

khi nhұn nӝi dung tӯ mҥng Internet cho nhӳng lҫn yêu cҫu sau

dung chӑn tӯ cөm nút cha. Ĉây là các nӝi dung nҵm trong

này.

khoҧng tӯ 1 ÿӃn 4.000 cӫa cөm nút mҥng. Do ÿó sӕ lѭӧng nӝi
dung ÿѭӧc khӣi tҥo tҥi nút mҥng ÿѫn là lӟn hѫn 1 và bé hѫn

Thuұt toán max_hit và min_transit
1:
Khӣi tҥo danh sách ‫;ܮ‬

2:
WHILE {mӝt ngѭӡi dùng gӣi mӝt yêu cҫu nӝi dung ݉}
3:
IF (݉ ‫)ܮ א‬
4:
gӣi nӝi dung ݉ ÿӃn ngѭӡi dùng;
5:
ELSE
6:
‫ ܮ‬ൌ ‫ ܮ‬൅ ሼ݉ሽ; \* lѭu ݉ *\
7:
WHILE (‫݁ݖ݅ݏ‬ሺ‫ܮ‬ሻ ൐ ܵ)
8:
‫ ܮ‬ൌ ‫ ܮ‬െ ƒ”‰ ‹௜‫א‬௅ ݂ሺܿ௜ ǡ ݀௜ ǡ ‫ݏ‬௜ ሻ ; \* loҥi bӓ
9:
nӝi dung trong ‫ ܮ‬vӟi giá trӏ ݂ሺܿ௜ ǡ ݀௜ ǡ ‫ݏ‬௜ ሻ nhӓ
10:
nhҩt *\
11:
ENDWHILE;
12:
ENDIF
13: ENDWHILE
14:

4,000 thӓa ÿiӅu kiӋn tәng kích thѭӟc các nӝi dung nhӓ phҧi
hѫn khҧ năng lѭu trӳ tҥi nút ÿang xét là 10 GB.
ĈӇ thӵc hiӋn ÿo lѭӡng ÿánh giá, chѭѫng trình mơ phӓng
sӁ tҥo ra 5*105 gói tin trong khoҧng thӡi gian gҫn mӝt ngày
cӫa quá trình mơ phӓng, tӭc là cӭ mӛi giây thì 6 gói tin sӁ

ÿѭӧc tҥo ra. Các gói tin này ÿҥi diӋn cho yêu cҫu cӫa ngѭӡi
dùng gӱi tӟi các máy chӫ ÿӇ yêu cҫu thông tin nӝi dung cҫn
thiӃt. Chúng sӁ ÿѭӧc gӱi lҫn lѭӧt ÿӃn nút mҥng ÿѫn, sau 2.000
lҫn gӱi ÿҫu tiên sӁ tiӃn hành ÿo lѭӡng. Tӭc là sau khoҧng thӡi
gian khӣi ÿӝng vӟi 2.000 gói tin, chѭѫng trình sӁ tính tốn tӍ lӋ
miss, hit, lѭu lѭӧng nӝi dung tӯ gói tin thӭ 2.001. Trong q
trình gӱi 2.000 gói tin ÿҫu tiên, nút mҥng thӵc hiӋn thuұt toán
ÿã ÿӅ xuҩt ÿӇ lѭu trӳ các nӝi dung phù hӧp cNJng nhѭ loҥi bӓ

IV. KӂT QUҦ MƠ PHӒNG
Chѭѫng trình mô phӓng ÿѭӧc xây dӵng nhҵm ÿo lѭӡng

các nӝi dung không cҫn thiӃt ViӋc này ÿѭӧc thӵc hiӋn dӵa vào

hiӋu quҧ cӫa các thuұt toán ÿã ÿӅ xuҩt. ViӋc ÿánh giá sӁ dӵa

ContentID cӫa mӛi nӝi dung m. Sau khoҧng thӡi gian khӣi

trên kӃt quҧ cӫa ba thông sӕ: tӍ lӋ hit, tӍ lӋ miss và lѭu lѭӧng

ÿӝng này, danh sách nӝi dung cӫa nút mҥng ÿã ÿѭӧc cұp nhұt

nӝi dung truyӅn tҧi. Trong q trình mơ phӓng, chúng tơi giҧ

tѭѫng ÿӕi әn ÿӏnh.

ÿӏnh rҵng tӗn tҥi các nút mҥng ÿѫn và mӝt cөm các nút mҥng.

ContentID trong các gói tin yêu cҫu ÿѭӧc tҥo ra mӝt cách

Cөm nút mҥng này có thӇ trҧ lӡi cho tҩt cҧ các yêu cҫu tӯ

ngүu nhiên theo phân phӕi xác suҩt, cө thӇ là theo hàm phân

ngѭӡi dùng. Ĉây là nѫi ÿҥi diӋn cho các máy chӫ lѭu trӳ trên

phӕi Zipf, ÿây là mӝt phân phӕi quy tҳc lNJy thӯa vӟi thông sӕ

Internet. Còn nút mҥng ÿѫn sӁ là nѫi nhұn tҩt cҧ các yêu cҫu

ߙ thay ÿәi. ߙ càng lӟn thì tҫn sӕ xuҩt hiӋn mӝt sӕ ContentID

nӝi dung ÿӃn tӯ các ngѭӡi dùng khác nhau. Nó ÿҥi diӋn cho

càng lӟn. Trong chѭѫng trình mơ phӓng, chúng tơi sӱ dөng giá

các máy chӫ biên ӣ gҫn vӟi ngѭӡi dùng nhҩt. Khi các gói tin

trӏ ߙ trong khoҧng tӯ 0.4 ÿӃn 1.1 ÿӇ xác ÿӏnh tӍ lӋ hit, tӍ lӋ miss

yêu cҫu tӯ ÿѭӧc chuyӇn tӟi sӁ thông qua các máy chӫ biên ÿӇ

và lѭu lѭӧng nӝi dung. Trên Inernet, hàm phân phӕi Zipf có

ra ngồi mҥng, do ÿó ÿây là nѫi ÿҫu tiên nhұn ÿѭӧc các yêu

tҫn suҩt xuҩt hiӋn rҩt lӟn. Nó có mһt trong mҥng Internet tӯ

cҫu vӅ nӝi dung trong mӛi AS. Và nó cNJng sӁ nhұn nӝi dung

cҩp ÿӝ ÿӏnh tuyӃn nӝi dung giӳa các vùng khác nhau cho ÿӃn

hӗi ÿáp tӯ các cөm nút mҥng khác ÿӇ trҧ vӅ cho ngѭӡi dùng

kinh tӃ xã hӝi. Ĉây là lý do các ContentID ÿѭӧc tҥo ra theo

hoһc trҧ lӡi bҵng nӝi dung nó ÿang lѭu trӳ nӃu trùng khӟp vӟi

hàm Zipf. Các ContentID này ÿóng vai trị là các yêu cҫu tӯ

yêu cҫu cӫa ngѭӡi dӫng. Do vұy, viӋc lѭu trӳ nӝi dung ӣ các

ngѭӡi dùng gӱi tӟi nút mҥng trong q trình mơ phӓng. TӍ lӋ

nút mҥng ÿѫn ÿóng vai trị rҩt quan trӑng trong q trình hoҥt

hit, miss và lѭu lѭӧng nӝi dung cӫa thuұt toán ÿѭӧc tính tốn

ÿӝng cӫa mҥng ICN. Trong q trình mơ phӓng, chúng tôi giҧ

dӵa trên sӕ lҫn trùng khӟp cӫa ContentID yêu cҫu và

sӱ rҵng cөm nút mҥng chӭa ÿӃn 10.000 thông tin nӝi dung.

ContentID trong danh sách nӝi dung lѭu trӳ cӫa nút mҥng. KӃt

Khҧ năng lѭu trӳ cӫa mӛi nút mҥng ÿѫn là 10 TB và kích

quҧ thu ÿѭӧc tӯ hai thuұt toán ÿӅ xuҩt sӁ so sánh vӟi nhӳng

thѭӟc cӫa mӛi nӝi dung là mӝt sӕ nҵm trong khoҧng 1 ÿӃn 10
GB. Ban ÿҫu nút mҥng ÿѫn có thӇ chӭa mӝt danh sách các nӝi



21


Hội Thảo
Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015)
+ӝL7KҧR4XӕF*LDYӅĈLӋQ7ӱ7UX\ӅQ7K{QJYj&{QJ1JKӋ7K{QJ7LQ(&,7

thuұt toán lѭu trӳ ÿang ÿѭӧc sӱ dөng hiӋn nay ÿó là LCE-LRU

(min_transit) có lѭu lѭӧng truyӅn tҧi thҩp nhҩt trong bӕn thuұt

và LCE-LFU.

tốn. Nhìn mӝt cách tәng quan, hiӋu suҩt lѭu trӳ nӝi dung tҥi
nút mҥng ÿѫn sӁ tăng khi Ƚ tăng. Vӟi giá trӏ Ƚ lӟn thì sӵ chênh

Sau khi thӵc hiӋn mô phӓng, kӃt quҧ thu ÿѭӧc cho thҩy

lӋch giӳa các thuұt tốn là khơng nhiӅu. Ta cNJng nhұn thҩy

hai thuұt toán ÿӅ xuҩt hoҥt ÿӝng tӕt hѫn so vӟi giҧi thuұt LCE-

rҵng thuұt toán lѭu trӳ LCE vӟi LRU luôn thӇ hiӋn hiӋu quҧ

LRU và LCE-LFU. Trong Hình 1, thuұt tốn (max_hit) có tӍ lӋ

thҩp nhҩt trong tҩt cҧ các trѭӡng hӧp. Riêng thuұt toán LCE

hit cao hѫn hҷn so vӟi ba thuұt tốn cịn lҥi. Vì vұy tӍ lӋ miss

vӟi LFU mһc dù cho kӃt quҧ thҩp hѫn (max_hit) nӃu mөc tiêu

cӫa thuұt toán (max_hit) luôn luôn thҩp nhҩt trong các thuұt

là tӕi ÿa tӍ lӋ hit, nhѭng lҥi tӕt hiӋu quҧ hѫn (min_transit). Cịn

tốn lѭu trӳ ÿang ÿѭӧc mơ phӓng (xem Hình 2). Ví dө, vӟi

nӃu mөc tiêu ÿһt ra là tӕi thiӇu hóa lѭu lѭӧng nӝi dung truyӅn

Ƚ ൌ ͲǤͷ, tӍ lӋ hit cӫa (max_hit) là 53.1%, trong khi LCE+LRU

tҧi thì LCE+LFU tӋ hѫn (min_transit) nhѭng lҥi tӕt hѫn

là 28.8% và LFU là 42.5%.

(max_hit). Vì vұy, LCE+LFU có thӇ xem nhѭ là phѭѫng pháp
tҥm thӡi ÿӇ lѭu trӳ nӝi dung nӃu nhѭ nút mҥng chѭa ÿѭӧc triӇn
khai mơ hình tӕi ѭu hóa lѭu trӳ thơng tin, nӝi dung.

Hình 1. T͑ l͏ hit theo ߙ
Hình 3. L˱u l˱ͫng n͡i dung theo ߙ.

V. KӂT LUҰN

Khi mà lѭu lѭӧng nӝi dung ÿang ngày mӝt tăng lên thì viӋc
xây dӵng mӝt bài tốn tӕi ѭu cho viӋc lѭu trӳ nӝi dung phân tán
là mӝt vҩn ÿӅ cҩp thiӃt khi xây dӵng mơ hình mҥng ICN. Bài
báo này ÿѭa ra nhӳng nghiên cӭu ÿӇ xây dӵng mӝt thuұt tốn
có khҧ năng tính tốn tӕi ѭu cho viӋc lѭu trӳ phân tán nӝi dung
trên các node mҥng cӫa ICN. Chúng tơi ÿã ÿӅ xuҩt mơ hình tӕi
ѭu hóa trong viӋc lѭu trӳ nӝi dung trong kiӃn trúc mҥng ICN.
Mөc ÿích cӫa các thuұt tốn ÿѭӧc ÿӅ xuҩt là tӕi ѭu hóa tӍ lӋ hit
và giҧm thiӇu lѭu lѭӧng vұn chuyӇn khi nӝi dung ÿѭӧc yêu cҫu.
Dӵa trên viӋc giҧi quyӃt bài tốn Knapsack, chúng tơi giӟi thiӋu
hai thuұt tốn lѭu trӳ cho mӝt nút mҥng ÿó là (max_hit) và
(min_transit). Tӯ các kӃt quҧ sӕ liӋu cho thҩy hai thuұt tốn
ÿѭӧc ÿӅ xuҩt có hiӋu quҧ nәi trӝi hѫn so vӟi các thuұt toán lѭu
trӳ truyӅn thӕng là LCE+LRU và LCE+LFU.

Hình 2. T͑ l͏ miss theo ߙ.

Hình 3 mơ tҧ lѭu lѭӧng nӝi dung truyӅn tҧi trong suӕt quá
trình thӵc hiӋn mơ phӓng cӫa bӕn thuұt tốn vӟi các giá trӏ Ƚ

khác nhau. KӃt quҧ thu ÿѭӧc cNJng cho thҩy rҵng thuұt toán



22


HộiHội
Thảo
Quốc

Tử, Truyền
ThôngvàvàCông
CôngNghệ
Nghệ
Thông
(ECIT
2015)
Thảo
QuốcGia
Gia2015
2015về
về Điện
Điện Tử,
Truyền Thông
Thông
Tin Tin
(ECIT
2015)
ACKNOWLEDGMENT
TS. Võ Th Lu Phng là tác gi chu trách nhim. Nghiên
cu c tài tr bi i hc Quc gia Thành ph H Chí Minh
(HQG-HCM) trong khuôn kh  tài mã s C2015-28-01.

[12]

[13]

TÀI LIU THAM KHO
[1] Stanford University TRIAD project. [Online]. Available:
/>[2] M. Caesar, T. Condie, J. Kannan, K. Lakshminarayanan, and I.

Stoica, “ROFL: routing on flat labels,” in ACM SIGCOMM, 2006,
pp. 363–374.
[3] T. Koponen, M. Chawla, B. Chun, A. Ermolinskiy, K. H. Kim, S.
Shenker, and I. Stoica, “A data-oriented (and beyond) network
architecture,” in ACM SIGCOMM, 2007, pp. 181–192.
[4] FP7 PSIRP project. [Online]. Available: />[5] V. Jacobson, D. K. Smetters, J. D. Thornton, M. F. Plass, N. H.
Briggs, and R. L. Braynard, “Networking named content,” in
ACM CoNEXT, 2009.
[6] FP7 COMET project. [Online]. Available: />[7] FP7 CONVERGENCE project. [Online].
Available: />[8] NSF Named Data Networking project. [Online]. Available:
/>[9] FP7 SAIL project. [Online]. Available: />[10] FP7 PURSUIT project. [Online].
Available: />[11] A. Ghodsi, S. Shenker, T. Koponen, A. Singla, B. Raghavan,
and J. Wilcox, “Information-centric networking: seeing the

[14]

[15]

[16]

[17]

[18]

[19]

23
23

forest for the trees,” in ACM Workshop on Hot Topics in

Networks (HotNets), 2011.
N. Laoutaris, H. Che, I. Stavrakakis, “The LCD interconnection
of LRU caches and its analysis,” Performance Evaluation, vol.
63, no. 7, pp. 609–634, 2006 S. Ihm and V. S. Pai, “Towards
understanding modern web traffic,” in ACM Workshop on
Information-Centric Networking (ICN), 2011.
W. K. Chai, D. He, I. Psaras, and G. Pavlou, “Cache “less for
more” in information-centric networks,” in Proc. of the IFIPTC6 Networking Conference, 2012.
I. Psaras, W. K. Chai, and G. Pavlou, “Probabilistic in-network
caching for information-centric networks,” in ACM Workshop
on Information-Centric Networking (ICN), 2012.
G. Carofiglio, V. Gehlen, and D. Perino, “Experimental
evaluation of memory management in content-centric
networking,” in International Conference on Communications
(ICC), 2011.
M. Caesar, T. Condie, J. Kannan, K. Lakshminarayanan, and I.
Stoica, “ROFL: routing on flat labels,” in ACM SIGCOMM,
2006, pp. 363–374.
L. Rizzo and L. Vicisano, “Replacement policies for a proxy
cache,” IEEE/ACM Transactions on Networking (ToN), vol.8,
no.2, pp. 158-170, 2000.
D. Lee, J. Choi, J. H. Kim, S. H. Noh, S. L. Min, Y. Cho, C. S.
Kim, “LRFU: A spectrum of policies that subsumes the least
recently used and least frequently used policies,” IEEE
Transactions on Computers, vol. 50, no. 12, pp. 1352-1361,
2001.
H. Kellerer, U. Pferschy, and D. Pisinger, Knapsack problems.
Springer Science & Business Media, 2004