基于分簇的层次化网络坐标计算

admin · 发表于 2022-9-15 23:22:06

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雅宝题库解析：
网络技术的快速发展使得各种大范围的网络应用不断涌现，具有代表性的包括CDN（内容分发网络）、P2P文件传输、网格、网络游戏等。在这些应用中，快速、准确地获得底层 IP 网络的距离信息，就可以采用相应措施提高这些网络应用的性能，例如，基于 CDN 的流媒体服务，可以根据网络性能状况选择最优服务器为用户提供服务。然而完全地测量节点间的网络距离信息面临着极大的网络开销等题目，同时网络状况的动态变化也使得一次性测量所有节点间的网络距离信息不可行。因此，研究者们提出各种网络距离预测技术，用以实现网络距离的预测，并利用网络节点间的预测数据代替实测数据，提高网络应用的性能。北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室研发的ADMIRE系统是一种主要依靠IP组播技术开发的运行在下一代高速互联网环境下的实时多媒体交互系统，由于下一代高速互联网环境短时间内还无法大量普及，而目前的互联网环境对IP组播协议的支持又不尽理想，ADMIRE系统需要进行跨组播域的多网关部署改造，使得系统能在Internet现有的条件下更好地支持更大规模的用户。在ADMIRE系统的改造过程中，网关之间的数据传输面临着像CDN应用那样的最近资源网关选取等题目。本文基于ADMIRE系统的具体需求，结合因特网本身的分层次结构和国内外已有的网络距离预测技术，提出了一种基于分簇的层次化网络距离预测技术（Clustered-NC）。Clustered-NC采用分层次的网络坐标计算，为不同网络距离范围的节点对提供网络距离预测，为ADMIRE系统在跨组播域的多网关部署中，网关之间的最近资源分布节点选择提供支持。本文利用King数据集对Clustered-NC的性能进行了评估，并与具有代表性的Vivaldi算法做比较。实验结果显示，Clustered-NC能取得更好的预测精度，能更好地满足ADMIRE系统中网关间的临近资源分布节点选择的需求。同时，本文亦通过模拟测试，验证了网络距离预测技术在ADMIRE系统大规模部署中应用的可行性。

基于分簇的层次化网络坐标计算

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