Phối hợp Content Store giữa các node CCN (tt)

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƢU CHÍNH VIỄN THÔNG
---------------------------

ĐẶNG TRẦN PHƢƠNG

PHỐI HỢP CONTENT STORE
GIỮA CÁC NODE CCN

CHUYÊN NGHÀNH:
MÃ SỐ:

HỆ THỐNG THÔNG TIN
60.48.01.04

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP. HỒ CHÍ MINH – 2016


Luận Luận
văn được
hoàn thành
tại: tại:
văn được
hoàn thành
HỌCHỌC
VIỆNVIỆN
CÔNG
NGHỆ
BƢU BƢU
CHÍNH

VIỄNVIỄN
THÔNG
CÔNG
NGHỆ
CHÍNH
THÔNG

Người hướng dẫn khoa học: Ts. Lê Tuấn Anh

Người hướng dẫn khoa học: Ts. Lê Tuấn Anh
Phản biện 1: ……………………………………………………………………………
Phản biện 2: …………………………………………………………………………..

Phản biện 1: ……………………………………………………………………………
Luận
được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn thạc sĩ tại Học viện Bưu
Phản
biệnvăn
2: sẽ
…………………………………………………………………………..

Luận văn sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn thạc sĩ tại Học viện Công nghệ
Bưu chính Viễn thông
Vào lúc:

....... giờ ....... ngày ....... tháng ....... .. năm ...............

Có thể tìm hiểu luận văn tại:
- Thư viện của Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông

1

MỞ ĐẦU
Ngày nay mạng máy tính đang ngày càng phát triển nhanh chóng và mạnh mẽ, ngày
càng có nhiều người sử dụng Internet để truy cập các tài nguyên trên mạng như các trang
web, dịch vụ âm thanh, hình ảnh, video….
Có rất nhiều thách thức được đặt ra khi nhu cầu truyền dữ liệu trên mạng như: băng
thông yêu cầu ngày càng cao, thời gian truyền dữ liệu có độ trễ lớn và chiếm dụng đường
truyền lâu khi người dùng truy cập đến một máy chủ ở cách rất xa vị trí của người dùng, về
độ tin cậy, về khả năng mở rộng và tính bảo mật dữ liệu, ...
Hiện tại các giao thức truyền tải chủ yếu dựa trên kiến trúc TCP/IP, giao thức này ra
đời từ những năm 70 của thế kỷ trước và trở thành nền tảng cho mạng máy tính ngày nay.
Đây là kiến trúc mạng mà các đầu cuối kết nối với nhau theo mô hình “Host-to-Host”, các
kết nối theo giao thức TCP/IP điển hình giữa máy client và máy server đòi hỏi sự báo hiệu
và duy trì kết nối liên tục. Các gói tin dữ liệu được chuyển từ đầu cuối này đến đầu cuối
khác trên mạng, mỗi gói tin chỉ có giá trị cho một kết nối giữa hai đầu cuối nhất định và
không có giá trị sử dụng lại, các gói dữ liệu đó sẽ bị hủy bỏ khỏi bộ nhớ cache của các
router mạng sau khi đã được chuyển đi thành công. Nếu có một người dùng đầu cuối có yêu
cầu các gói dữ liệu tương tự thì thiết bị đầu cuối đó phải thực hiện thiết lập một kết nối mới
TCP/IP độc lập với server và yêu cầu cung cấp các gói dữ liệu đó.
Để phù hợp với xu thế ngày nay và thay thế kiến trúc mạng TCP/IP thì ông Van
JacobSon [8] đã giới thiệu một kiến trúc mạng mới là Content Centric Networking (CCN).
CCN là một kiến trúc mạng còn mới mẻ và được đánh giá là kiến trúc mạng của tương lai,
rất thích hợp cho các dịch vụ cung cấp nội dung mà điển hình đáng kể đến là video, tuy
nhiên do đây là một mạng mới nên cần phải nghiên cứu cải thiện và đánh giá một cách cụ
thể. Chính vì vậy tôi đã chọn đề tài “Phối hợp content store giữa các node CCN” làm luận
văn tốt nghiệp của mình.

2

Chƣơng 1 – TỔNG QUAN
Nôi dung chương này nêu lên những vấn đề của mạng Internet ngày nay đang đối
mặt, từ đó người ta mới nghiên cứu và xậy dựng mạng CCN để thay thế và khắc phục vấn
đề của mạng Internet. Tiếp theo là nói về mục tiêu của đề tài này nhằm nghiên cứu và cần
đạt được điều gì, cuối cùng là nói về phương pháp mà chúng tôi sử dụng để nghiên cứu.

1.1

Vấn đề của mạng Internet ngày nay
-

Bị “nghẽn cổ chai” ở một số kết nối do sự tập trung dịch vụ, bởi vì là mô hình kết
nối TCP/IP nên khi bị nghẽn ở một đoạn kết nối cũng làm trễ toàn tuyến.

Hình 1.1: Mô hình kết nối internet hiện nay

-

Các kết nối của người dùng khác nhau là độc lập với nhau mặc dù truy xuất cùng
một nội dung, đều này gây lãng phí tài nguyên mạng.

-

Dữ liệu mạng ngày càng đa dạng về nội dung, tăng trưởng về kích thước, nhất là
đối với dữ liệu video làm vấn đề của mạng Internet ngày này (như đã nêu ở trên)
ngày càng nghiêm trọng hơn.

-

Công nghệ đám mây với xu hướng tập trung tài nguyên xử lý tại đám mây nên đòi
hỏi khắc khe hơn đối với băng thông và độ trễ, đây là một thách thức lớn cho
mạng Internet hiện tại.


3
-

Mạng Internet ngày nay được tạo ra nhằm (và chỉ thích hợp) cho việc chia sẽ tài
nguyên (khi tài nguyên mạng và thiết bị tin học còn đắt đỏ). Ngày nay thiết bị tin
học (và các tài nguyên khác) có giá rẻ trong khi nhu cầu chia sẽ nội dung là chủ
yếu.

1.2

Mục tiêu của luận văn
Đứng trước vấn đề mà mạng Internet ngày nay đang đối mặt, năm 2009 ông Van

Jacobson đã đưa ra kiến trúc mạng Content Centric Networking (CCN) trong công trình
nghiên cứu.
Mỗi node mạng CCN có một bộ nhớ (Content Store) dùng để cache lại các gói tin
cần thiết, gói tin nào được cache được quyết định bởi chính sách quyết định (Decision
policy). Bởi vì dung lượng bộ nhớ cache của các node CCN là giới hạn, do đó các chiến
lược caching như: chính sách quyết định (Decision policy) và chính sách thay thế
(Replacement policy) đối các gói tin dữ liệu trên mỗi node CCN cần có được nghiên cứu và
cải tiến sao các cơ chế này hoạt động hiệu quả hơn.
Caching là thành phần quan trọng hàng đầu trong kiến trúc mạng CCN và đã được
rất nhiều sự quan tâm và nghiên cứu của cộng đồng khoa học trong lĩnh vực mạng trên thế
giới. Nghiên cứu, cải tiến hoặc tìm ra một cơ chế caching hiệu quả hơn mà có thể áp dụng

cho mạng CCN nhằm góp phần thúc đẩy sự hoàn thiện của mạng CCN và đưa vào thực tiễn
ứng dụng để thay thế cho mạng Internet ngày này là mục tiêu chung của rất nhiều nhà
nghiên cứu trong cộng đồng khoa học lĩnh vực mạng trên thế giới. Cũng cùng mục tiêu đó,
trong đề tài này, chúng tôi lựa chọn chính sách quyết định (Decision policy) làm mục tiêu
nghiên cứu nhằm tìm ra một cơ chế hoạt động hiệu quả hơn LCE, đơn giản ở mức có thể áp
dụng trong thực tế cho mạng CCN.

1.3

Phƣơng pháp nghiên cứu
Trong đề tài này, chúng tôi sử dụng phương pháp nghiên cứu là Phƣơng pháp thực

nghiệm khoa học bằng cách mô phỏng thực nghiệm đối với một số topoloty mạng CCN và
áp dụng các cơ chế caching khác nhau (LCD, LCD, các cơ chế chúng tôi đề xuất), xem xét
kết quả và đánh giá sự hiệu quả của các cơ chế qua các chỉ tiêu đánh giá (như đã nói ở trên
và được đề cập cụ thể trong chương 4). Phân tích kết quả đạt được và tiến hành điều chỉnh
cơ chế và tiếp tục thực nghiệm mô phỏng để kiểm chứng đề xuất.


4

Chƣơng 2 – CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
Nội dung của chương này trình bày cấu trúc các gói tin, cấu trúc dữ liệu và cơ chế
hoạt động của mạng CCN, các chính sách caching liên quan của CCN, đặc biệt đề cập đến
chính sách quyết định (Decision policy) mà nó liên quan đến đề tài này. Cuối cùng là nói về
các công trình nghiên cứu liên quan đến lĩnh vực đề tài đã chọn.

2.1

Hoạt động của mạng CCN

2.1.1 Giới thiệu

Hình 2.1: Mô tả các chunk có thể đƣớc sử dụng lại trong mạng CCN

Các gói tin sau khi đi qua mỗi node mạng thì nó sẽ được cache lại trong các node ấy
nhằm tái sử dụng lại các gói tin này để đáp ứng cho những người dùng khác có nhu cầu
tương tự.
Truyền thông trong mạng CCN được điều khiển bởi đầu nhận, còn được gọi là người
dùng (Receiver) là thành phần cần truy cập dữ liệu từ mạng CCN. Để nhận được dữ liệu cần
thiết, Receiver gửi các gói tin Interest ra mạng, các gói tin này mang định danh của dữ liệu
cần nhận.


5
Khi mỗi node mạng CCN nhận được một yêu cầu từ người sử dụng, nó sẽ gởi gói tin
đang trong bộ nhớ cache của nó để đáp ứng cho người yêu cầu hoặc chuyển tiếp yêu cầu đó
đến một node mạng khác nếu nó không có gói tin cần tìm trong bộ nhớ cache.

2.1.2 Cấu trúc gói tin CCN
a. Gói tin Interest:
b. Gói tin Data:
2.1.3 Cấu trúc dữ liệu và hoạt động của node CCN
2.2

Chính sách caching của CCN
Caching của CCN được ông Van Jacobson [8] sử dụng chính sách thay thế bộ nhớ

cache là LRU/LFU (Least Recent Used/Least Frequency Used) và chính sách quyết định là
LCE (Leave Copy Everywhere) vốn được sử dụng phổ biến trong caching của WWW.

Hình dưới mô tả hoạt động của LCE:

Hình 2.11: Mô tả hoạt động của LCE [10]

Thực tế, với mỗi khối dữ liệu mạng luôn có độ phổ biến nhất định (theo thời gian),
theo [10] thì các khối dữ liệu chỉ được sử dụng 1 lần (trong một khoản thời gian đủ dài nhất
định) thường chiếm đến 45% của các yêu cầu và chiếm đến 75% tổng số các khối dữ liệu


6
mạng, do đó các khối dữ liệu này có độ phổ biến thấp nhất. Phần 25% còn lại là các khối dữ
liệu có thể được yêu cầu để sử dụng nhiều lần, tức là nó có độ phổ biến cao hơn. LCE mang
lại hiệu quả khá thất vọng đối với dữ liệu mạng có độ phổ biến cao này, bởi vì việc cache lại
tại tất cả các node thì đi kèm với nó là một khối dữ liệu khác trong bộ nhớ cache bị loại bỏ
để dành tài nguyên cho khối dữ liệu mới này. Việc mà một khối dữ liệu có độ phổ biến cao
bị loại bỏ để dành không gian nhớ để cache lại một khối dữ liệu có độ phổ biến thấp hơn thì
[10] gọi nó là replacement error. Vấn đề của LCE chính là quá thường xuyên vướng phải
lỗi replacement error này do việc không xét đến độ phổ biến của dữ liệu cache. Một hạn chế
khác của LCE là các khối dữ liệu cache trong mạng trùng lặp quá nhiều ở các node mạng
lân cận. Chính vì thế mà ông Nikolaos Laoutaris đưa ra chính sách caching mới cho WWW
gọi là LCD (Leave Copy Down) [10] mà được mô tả như hình bên dưới:

Hình 2.12: Mô tả hoạt động của LCD [10]

Với mỗi yêu cầu cho một khối dữ liệu mới, yêu cầu được chuyển tiếp cho đến khi tìm
thấy khối dữ liệu này trên một node mạng nào đó (sự kiện cache-hit xảy ra), trên con đường
ngược lại để trở lại với người sử dụng, khối dữ liệu này chỉ được cache lại tại duy nhất ở
một node gần nhất với node mà khối dữ liệu được tìm thấy (hình 2.1.2).

7
Đối với các khối dữ liệu có độ phổ biến thấp hoặc chỉ được sử dụng một lần (trong
khoản thời gian đủ dài nhất định) thì lỗi replacement error xảy ra tối đa chỉ một lần cho một
yêu cầu.
Đối với các khối dữ liệu có độ phổ biến cao thì có thể có nhiều yêu cầu cho nó trong
trong khoản thời gian ngắn nhất định, do đó sau mỗi yêu cầu thì khối dữ liệu này sẽ được
cache lại gần hơn với người sử dụng. Kết quả là các khối dữ liệu phổ biến nhất sẽ được
cache lại gần người sử dụng nhất. Độ phổ biến của dữ liệu có thể thay đổi theo thời gian và
xem bộ nhớ cache của các node mạng là luôn luôn đầy, vì thế xét trong thời gian liên tục
LCD thì cần kết hợp với chính sách thay thế (relacement policy) phù hợp như LRU.
Như vậy LCD giải quyết khá tốt các vấn đề của LCE theo mục tiêu caching dữ liệu
có tính phổ biến:
-

Hạn chế cache các khối dữ liệu có độ phổ biến thấp.

-

Chuyển các khối dữ liệu phổ biến nhất ra biên mạng.
Thực như vậy, với một khối dữ liệu phổ biến và chưa được cache lại thì các yêu cầu

cho nó sẽ xuất hiện nhiều lần trong một khoảng thời gian nhất định. Như vậy là khối dữ liệu
đó sẽ được chuyển dần ra biên mạng và đến ngày càng gần hơn với người sử dụng, còn khác
khối dữ liệu không phổ biến thì rất ít có cơ hội này.

Các công trình nghiên cứu liên quan
Chúng tôi đã thực hiện mô phỏng cơ chế LCE và LCD trên cùng một topology mạng
CCN, yêu cầu về dữ liệu người dùng theo mô hình phân phối Zipf với tham số
. Kết quả cho thấy LCD có tỉ lệ cache-hit trung bình cao hơn và có số hop-count trung
bình nhỏ hơn LCE, như vậy không chỉ riêng trong môi trường World Wide Web mà trong

CCN thì LCD cũng tốt hơn nhiều so với LCE.


8

Hình 2.13: Kết quả mô phỏng với tỉ số cache-hit trung bình và Hình 2.14: Kết quả mô phỏng
với chỉ số Số hop count trung bình

Chƣơng 3 - PHỐI HỢP CÁC NODE CCN
TRONG CHIẾN THUẬT CACHING
Trong chương này chúng tôi trình bày đề xuất của chúng tôi về cơ chế mới cho chính
sách Decision policy được cải tiến dựa trên cơ chế LCD kết hợp với xác suất cache động.
Xác suất cache động được tính toán tại mỗi node CCN thỏa điều kiện cache theo cơ chế
LCD, các node CCN ở biên mạng sẽ gởi đi các thông tin cần thiết trong gói tin Interest để
giúp cho các node bên trong mạng tính toán xác suất cache động này.

3.1

Chia sẻ thông tin giữa các node CCN
Trong quá trình mô phỏng và đánh giá cơ chế LCD trên mạng CCN có cùng kích

thước bộ nhớ cache, chúng tôi phát hiện rằng LCD mang lại hiệu quả về caching tốt nhất ở
các node CCN ở biên ngoài nhất của mạng, các node bên trong mạng có sự cải thiện ít hơn
đáng kể, thậm chí có một số node mà LCD cho hiệu quả caching hầu như cải thiện không
đáng kể so với LCE.
Để cải tiến tỉ lệ cache-hit của các node core nhằm cải thiện tỉ lệ cache chung của
mạng CCN, chúng tôi đề xuất cách thức trao đổi thông tin về tỉ lệ cache-hit của các node
CCN nhằm mục tiêu để các node CCN có tỉ lệ cache-hit thấp sử dụng các thông tin này
trong quyết định caching nhằm hạn chế các lỗi replacement error có thể xảy ra như sau:

9
-

Khi node CCN nhận được gói tin Interest yêu cầu cho một content mà nó không có,
gới tin Interest này sẽ được chuyển tiếp đến cho node CCN kế tiếp hướng về nguồn
cố định của content. Thông tin về tỉ lệ cache-hit hiện tại của nó được gởi kèm trong
gói tin Interest này.

-

Các node CCN kế tiếp khi chuyển tiếp gói tin Interest sẽ không thay đổi nội dung
đính kèm chứa thông tin “cache-hit” đã được thêm vào trước đó.

-

Khi một node CCN nhận được gới tin Interest yêu cầu một content và nó đang
cache content này thì nó sẽ trả về bằng gói tin Data tương ứng. Thông tin chứa
“cache-hit” cũng được “copy” từ gói tin Interest và trả về trong gói tin Data.

-

Khi node CCN nhận được gói tin Data và quyết định cache khối dữ liệu của gói
Data này vào bộ nhớ Content Store của nó theo chính sách LCD thì nó sẽ sử dụng
thông tin “cache-hit” đính kèm trong gói tin Data như là một yếu tố quyết định
caching dữ liệu trong gói Data này.
Như vậy có thể nói, với cơ chế LCD thì với mỗi yêu cầu cho một khối dữ liệu thì sẽ

có thể có 1 node được lựa chọn để cache khối dữ liệu này vào bộ nhớ của nó với xấc suất là
1. Với đề xuất của chúng tôi thì xác suất cache khối dữ liệu đó của node được lựa chọn là

với

3.2

.

Tính xác suất caching
Chính sách LCD sẽ quyết định node CCN nào sẽ được chọn để cache dữ liệu của gói

tin Data trả về, tại node đó, thông tin về “cache-hit” sẽ được sử dụng để tính toán xác suất
để cache dữ liệu này.
Ta gọi:


là tỉ lệ cache-hit lấy trong gói tin Data và nó cũng chính là tỉ lệ cache-hit
của node biên mạng nơi node CCN đầu tiên nhận được gói tin Interest từ người
dùng.

là tỉ lệ cache-hit của node CCN đang xem xét để cache dữ liệu theo cơ chế
LCD.

là xác suất để cache content lại tại node CCN đang xét.
được tính theo công thức:


10

 Trong đó

là hằng số với

.

Biểu diễn các phương thức trên bằng lưu đồ thuật toán:

Hình 3.3: Lƣu đồ thuật toán caching cải tiến

Chính sách caching LCD nguyên bản chỉ lựa chọn một node CCN để cache lại
content với xác suất P = 1, tuy nhiên, trong đề xuất này của chúng tôi, nếu xác suất

được

tính toán là quá nhỏ (P << 1) thì có khả năng rất lớn là sẽ không cache lại content này, do đó
việc caching bây giờ sẽ “khó” hơn so với chính sách LCD nguyên bản.
Có thể nói: Node CCN bất kỳ có tỉ lệ cache-hit trung bình (tích lũy) càng nhỏ thì xác
suất để cache thêm một khối dữ liệu mới sẽ càng nhỏ theo cơ chế mới này.
Chính sách cải tiến được chúng tôi đặt tên là LCD-Prob.


11

3.3

Thuật toán LCD-Prob
Thuật toán LCD-Prob:
1: Receive a data packet
2: IF (LCD policy decide to cache the chunk) DO
3:

IF(Cedge < Ccore and

P  Ccore / (Cedge )k

4:
5:
6:

ELSE P = 1.0
Generate a random number R  [0,1]

7:

IF (R ≤ P) DO

8:

Cache the chunk

9:
10:

Cedge ≠ 0) DO

END IF
END IF

11: END IF
12: Forward data message to next node

Chƣơng 4 -TRIỂN KHAI MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ
4.1

Mô hình cài đặt mô phỏng
Chúng tôi thực hiện mô phỏng hoạt động caching của mạng CCN theo cơ chế cải tiến

sử dụng topology mạng theo mô hình của Watts-Strogatz (WS) [23], bởi vì mô hình này thể
hiện tổng quát được cấu trúc mạng Internet hiện nay và có những đặc điểm của kiến trúc
mạng Internet.
Yêu cầu dữ liệu của người dùng trong mạng CCN được mô phỏng theo mô hình phân
phối Zipf với tham số

.

Bảng tham số của mô hình mạng CCN mô phỏng:
Bảng 4.1: Tham số mô phỏng

Paramater
CCN Node
Server
Consummer
Replacement policy
K

Value
44
12
24
LRU
5

Paramater

Forwarding policy
Decision policy
Content Store size
Content num

Value
Shortest Path Routing
LCD/LCD-Prob
200
5000


12

Kết quả mô phỏng sẽ được đánh giá theo hai tiêu chí:
-

Tỉ lệ cache-hit trung bình (%) của mạng

-

Số hop count trung bình của mạng.

Tỉ lệ cache-hit là chỉ tiêu quan trọng để đánh giá hiệu năng hoạt động caching của
mạng, chỉ số này được sử dụng rộng rãi và phổ biến trong các công trình nghiên cứu về
caching, nhất là caching trong mạng CCN.
Cache-hit được tính theo công thức:
Cache-hit =
Trong đó:


là tổng số request đến một node CCN mà tìm thấy chunk được cache trong node
CCN đó.



là tổng số các request đến một node CCN mà không tìm thấy chunk được
cache trong Content Store của node CCN đó.
Tỉ lệ cache-hit cang cao thì hoạt động caching càng hiệu quả.
Hop count trung bình là số hop (node CCN) mà một gói tin Request phải đi qua cho

đến khi tìm thấy chunk cần tìm. Hop count trung bình được tính trên mỗi gói tin Request
riêng biệt. Hop count trung bình càng nhỏ thì dữ liệu người dùng được cache lại gần với
người dùng hơn.

4.2

Kết quả đạt đƣợc
Biểu đồ so sánh sau khi mô phỏng của hai cơ chế LCD và LCD-Prob:


13

Hình 4.2: Đồ thị về tỉ lệ cache-hit trung bình

Hình 4.3: Đồ thị về tỉ lệ Hop count trung bình

Chúng tôi thấy rằng với cơ chế cải tiến mà chúng tôi đưa ra cho thấy nó hiệu quả hơn
so với cơ chế LCD nguyên bản: Tỉ lệ cache-hit lớn hơn và trung bình hop-count nhỏ hơn với
dữ liệu người dùng yêu cầu có độ phổ biến theo mô hình phân phối Zipf và tham số

.


14
Với cấu hình mạng CCN mô phỏng như chúng tôi đã nêu ở trên, tỉ lệ cache-hit của cơ
chế cải tiến tốt hơn 16% so với LCD và trung bình hop-count của mạng tốt hơn từ 10% đến
11% so với LCD:
Bảng 4.2: So sánh tỉ lệ cache-hit của cơ chế cải tiến so với LCD

Bảng 4.3: So sánh trung bình Hop-count của cơ chế cải tiến so với LCD

Kết quả cải thiện hơn theo hai chỉ tiêu đã đề ra là do sự cải thiện đáng về hiệu suất
hoạt động caching tại các node trung tâm, tại các node này tập trung lưu lượng cao nhất
nhưng dung lượng bộ nhớ cache giới hạn (tất cả các node CCN có cùng kích thước bộ nhớ
cache theo mô hình chúng tôi đã đưa ra).
Xét về mặt tổng thể, sự tập trung một số lượng lớn dữ liệu và sự đa dạng dữ liệu
người dùng đi ngang qua một số node trung tâm làm cho dung lượng cố định bộ nhớ cache
của các node trung tâm trở nên nhỏ hơn nhiều so với số lượng dữ liệu mà nó cần phải được
cache lại theo cơ chế LCD. Mặt khác, do tính chất của LCD mà các dữ liệu phổ biến nhất bị
đẩy ra ngoài biên mạng trong khi ở các node trung tâm, nhất là các node gần với các server


15
dữ liệu thì cơ chế LCD hoạt động kém hiệu quả hơn nhiều. Kết quả là có sự chênh lệch về
lớn về tỉ lệ cache-hit của các node trong mạng CCN (như chúng tôi đã cho thấy ở hình 3.3).
Khi mà dung lượng bộ nhớ cache trở nên nhỏ bé so với số lượng dữ liệu người dùng
thì thời gian lưu trú của các khối dữ liệu có tính phổ biến cao trong bộ nhớ cache của các
node này sẽ ngắn hơn nhiều và tính ổn định các tập hợp dữ liệu trong bộ nhớ cache sẽ giảm
nhanh, điều này cũng dẫn đến các lỗi replacement error sẽ tăng vọt. Đó là một nguyên nhân
vì sao tại một số node trung tâm mạng thì có tỉ lệ cache-hit thấp hơn nhiều so với các node ở

biên.
Chúng tôi đã giải quyết vấn đề trên bằng cách hạn chế sự mất ổn định của các tập dữ
liệu người dùng trong các node có tỉ lệ cache-hit thấp nhất bằng cách hạn chế sự thêm mới
dữ liệu cache vào bộ nhớ. Hạn chế việc caching xãy ra quá thường xuyên ở các node trung
tâm bằng cách là caching thực hiện theo một xác suất động, hay nói một cách khác, chúng
tôi nâng cao tỉ lệ cache-hit ở các node trung tâm mạng bằng quy tắc: “node nào đang có tỉ lệ
cache-hit càng nhỏ thì càng khó cache thêm các dữ liệu mới vào bộ nhớ hơn”.

4.3

Tiểu kết chƣơng
Cơ chế của chúng tôi cho thấy sự cải thiện hơn so với cơ chế LCD của ông Laoutaris

trong mạng CCN. Tuy nhiên chúng tôi thấy rằng kết quả nghiên cứu này vẫn có khía cạnh
hạn chế là chưa tìm ra mối liên hệ giữa kiến trúc mạng và tham số k, việc lựa chọn tham số
k trong quá trình mô phỏng là kết quả của các phép lựa chọn và thử nghiệm. Chúng tôi nhận
xét rằng với giá trị k = 2 sẽ mang lại sự cải thiện hơn trong chính sách cải tiến trong nhiều
topology khác nhau mà chúng tôi đã thử nghiệm, tuy nhiên, chúng tôi thấy rằng k = 2 chưa
phải là giá trị tối ưu để mạng lại hiệu quả cao nhất mà chính sách cải tiến mạng lại, nói cách
khác, k có mối liên hệ với topology của mạng. Chúng tôi đề xuất hướng nghiên cứu tiếp
theo của đề tài này là tìm ra mối liên hệ này của k, từ đó với mỗi mô hình mạng sẽ tính được
tham số k sau cho cơ chế LCD-Prob mang lại hiệu quả tốt nhất có thể.


16

KẾT LUẬN
Mạng CCN được xem là thế hệ tiếp theo của mạng máy tính với những cải tiến phù
hợp theo tình hình hiện tại so với mạng TCP/IP, thích ứng với xu hướng phát triển mạnh mẽ
của thời đại Internet – kỷ nguyên số, đáp ứng được nhu cầu trao đổi dữ liệu ngày càng cao

của người dùng và các nhà cung cấp dịch vụ nội dung.
Nội dung luận văn này tiến hành nghiên cứu một cách cụ thể chi tiết mạng CCN, đưa
ra, thử nghiệm và đánh giá hoạt động của một số cơ chế caching trong mạng CCN.
Một đóng góp quan trong của chúng tôi là cơ chế mà chúng tôi đề xuất trong chính
sách caching của mạng CCN. Tuy cơ chế này còn có mặt hạn chế như chúng tôi đã nêu
nhưng nó cũng đã cho thấy được hướng nghiên cứu này đã mang lại hiệu quả cụ thể so với
chính sách caching sử dụng cơ chế LCD. Chúng tôi cho rằng có thể tiếp tục mở rộng và
nghiên cứu thêm ở hướng đi này – hướng caching theo xác suất động.