ABSTRACT Med den explosiva tillväxten av informations- och kommunikationsteknik och dess tjänster, några populära webbplatser genererar för närvarande en enorm mängd Internettrafik. Ett nätverk för innehållsleverans (CDN) skulle då bli absolut nödvändigt för att stödja sådana tjänster på ett effektivt sätt. I detta dokument, föreslår vi gemensamma optimerande metoder för replika serverplacering, innehåll caching i utvalda servrar, och innehåll begära lasttilldelning bland servrarna, syftar till att minimera förhållandet av oserverat innehåll begäran belastning när nätverksresurser och serverkapacitet är båda begränsade. För detta utvecklar vi en blandad linjär programmering (MILP) optimeringsmodell. För att minska MILP-modellens beräkningskomplexitet sönderdelas optimeringsproblemet ytterligare i tre delproblem, bland annat: 1) att välja replika servernoder optimalt; 2) att bestämma vilka innehållsobjekt som ska cacheeras i replikservrarna; och 3) att fördela innehållsförfrågan från användare på olika servrar. För dessa delproblem utvecklar vi motsvarande heuristiska algoritmer och visar att det föreslagna tillvägagångssättet inte bara är effektivt utan också fungerar mycket nära MILP-modellen. Vi finner också att ett antal systembegränsningar, såsom olika antal replika servrar placerade, länkkapacitet, server bearbetningskapacitet, och serverlagringskapacitet, gemensamt påverkar prestanda CDN. Mättnadstrender observeras i fråga om resultaten, vilket tyder på att en ytterligare ökning av resurserna endast kan leda till marginella ytterligare resultatförbättringar så länge tillräckliga resurser redan har tillhandahållits. INDEX TERMS innehåll leveransnätverk, replika server placering, innehåll caching, fördelning av nätverksresurser.
I REF föreslogs gemensamma optimeringsmetoder för positionering av replikaservrar, innehållscachelagring i utvalda servrar och belastningstilldelning för innehållsbegäran bland servrarna.
Joint Replica Server Placement, Content Caching, and Request Load Assignment in Content Delivery Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}