信息中心网络中缓存策略与激励机制研究

With the rapid growth of traffic volume over the Internet, as well as the fundamental change of communication pattern from “resource sharing” to “content acquisition”, the current host-to-host network architecture is no longer suitable for application requirements. Information centric networking (ICN), with content being centric of the communication process, has become an emerging research area due to its efficiency in content distribution. It has been regarded as one of the prototype systems of the next-generation Internet. The key problem of ICN, which is also the focus of the research community, is on caching design and implementation. Nevertheless, due to the vague understanding on user requirements and the lack of incentive mechanisms design, the current caching designs are far from implementation. In this proposal, our focus is on ICN caching strategy and incentive mechanisms design. In particular, we plan to have a deep investigation on the users’ stochastic demand pattern, and use mean-field analysis to propose chunk-level caching model; we plan to have a deep understanding on the economic feature on INC-based Internet, and use multi-stage game model to propose incentive designs based on pricing so as to implement the caching system; we plan to have a deep probe on the application of cooperative game theory for ICN paradigm, and use Shapley value approach to propose cooperative incentive designs to optimize shared caching. This proposal is from a combinatorial point of view combining technology and economics. This inter-disciplinary research aims at achieving both theoretic breakthroughs and applied explorations, serving as the foundation of universal success of ICN, eventually standing at a leading role in the competition of the next-generation Internet industry.

随着互联网流量急速上升以及通信模式从“共享资源”到“获得内容”的根本变化，现有主机到主机的网络架构已不再适应应用需求。信息中心网络（ICN）以用户通信内容为中心，因内容分发高效性成为新兴研究方向，被认为是下一代互联网原型之一。ICN研究关键和热点之一是缓存设计和实现，但由于对用户需求的认识模糊和缓存激励机制缺失，现有缓存设计尚无法被实际应用。本研究关注于ICN缓存策略和激励机制设计。我们计划深入研究用户需求的随机特性，利用平均场论提出基于文件块的缓存模型；深入理解基于ICN的互联网经济学模型，利用多段博弈提出基于定价激励的缓存实现；深入探索合作博弈在ICN构架下的应用，利用夏普利值提出基于合作激励的缓存共享优化。本研究创新地从技术和经济双重属性出发研究ICN缓存问题，是跨学科的综合研究课题，旨在取得ICN缓存的理论突破和应用尝试，为ICN全面实现奠定基础，在未来互联网产业抢得竞争先机。

本项目主要研究ICN网络的缓存策略和激励机制。.在缓存策略方面，以ICN中SVC视频分发缓存策略为切入点，首先建立了严格的数学模型来描述基于文件块的缓存开销、用户需求，以及系统服务质量的衡量标准。其次，根据SVC编码方式的视频系统结构特征和用户行为特征，提出了一种基于视频热度的概率缓存策略，通过在节点上引入新的视频热度表（VPT：video popularity table）实时更新计算每个视频的热度，并在收到数据包后根据热度情况决定是否缓存响应数据，增强缓存功能对于用户行为的感知能力。最后，在AMuSt这一搭建在开源仿真平台ndnSIM上的多媒体实验架构上实现上述缓存策略，通过仿真实验，与ndnSIM中默认的缓存策略进行分析对比，结果表明这一缓存策略在用户感知体验及缓存命中率指标上优于传统缓存策略。.在定价机制方面，利用Stackelberg博弈模型，研究了混合云环境下用户、私有云和公有云之间的利益关系，设计了私有云的资源分配机制和公有云的定价机制，并提出了高效的在线优化算法；建立了一个双阶层（two-class）服务模型，分析在数据补贴计划（Sponsored Data Plan）下用户的需求，从理论上研究数据补贴计划(SDP)对于无线数据市场的影响，即谁将由此受益，以及谁将利益受损；针对无线数据市场，提出了时间关联数据补贴计划（TDS），指导服务提供商在“何时”补贴“多少”流量，鼓励用户将消费流量从高峰时段转移到低谷时段，从而更好地利用网络带宽资源。.量化成果包括：基于信息中心网络多层次视频媒体系统研究成果申请专利1项；发表标注本项目资助的论文9篇，其中EI收录8篇，SCI收录4篇；项目协助培养了吴鹏、郭龙华和孙攀军三名博士研究生，孙扬、谷可可、赵姝丽、尹顾蓓、王晓亮、余萌迪6名硕士 （包括在读）。