信息中心網絡元模塊承載的差異化服務模型

田 銘 鄔江興 蘭巨龍 馬 騰

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信息中心網絡元模塊承載的差異化服務模型

田 銘*鄔江興 蘭巨龍 馬 騰

(國家數字交換系統工程技術研究中心 鄭州 450002)

針對信息中心網絡提供面向業務類型的差異化服務的問題，該文提出一種元模塊承載的差異化服務模型(DSM3)。DSM3定義了基礎網絡控制功能單元——元模塊，通過匹配不同的元模塊組合串實例來承載不同特征需求的業務類型；并將元模塊組合過程視為“業務策略→實例組合串→業務承載路徑”的二級映射問題，重點設計了針對實時業務、非實時流媒體業務和用戶自產生業務的路由計算類元模塊實例。仿真表明，DSM3通過少量額外控制開銷，降低了上述3種業務的平均響應時延，提高了網絡節點緩存命中率，實現了對于差異化服務需求的支持。

信息中心網絡；多樣化業務；區分服務；元模塊

1 引言

隨著互聯網技術的飛速發展，網絡應用的主體逐步向內容獲取和信息服務演進。人們對于數據應用的需求日益增長，以信息為中心的網絡(Information-Centric Networking, ICN)[1,2]應運而生，它采用從網絡底層全新設計的理念，通過在分組的網絡層頭部中定義載荷內容的標識對內容進行命名，取代了傳統網絡體系中命名主機(IP地址)的機制。然而，命名數據網絡NDN[3]作為典型的信息中心網絡體系結構范例，其最初設計缺乏對業務特征的考慮，難以保證業務的差異化服務需求，具體表現為：

(1)內容傳輸時，采用機械式地逐包請求方式，對于即時推送類的業務，請求者需要預先發送興趣請求，否則內容產生后無法及時傳送給請求者；對于實時流媒體等業務，由于NDN的數據分塊機制，需要逐一發送多個興趣請求，大量的興趣報文浪費了上行鏈路帶寬。

(2)緩存決策時，缺乏對于業務類型的考慮，將所有應答內容盲目不加區分地進行緩存[4]。事實上，對于私有性強的實時業務類型，其內容共享度極低，盲目緩存不但浪費了節點有限的CS存儲資源，請求響應時的CS查表操作還增加了報文的處理時延；而對于共享度較高的流媒體業務和用戶自產生業務，CE2的緩存方式又導致大量的同質內容冗余。

(3)路由轉發時，NDN中常用的策略是全轉發、隨機轉發和最短路徑轉發策略[5]。對于全轉發策略，興趣包和數據包成倍增長，產生大量的冗余流量；隨機轉發策略無法探測路徑長度和路徑時延，性能無法保證；最短路徑轉發策略，只是將興趣包轉發到跳數最少的內容源，未考慮業務的特征需求，無法提供服務質量保證。對于傳輸路徑外的節點存儲資源，也得不到有效的利用。

目前NDN對于如何保證多樣化業務的服務需求這一內容傳輸問題并沒有給出系統的成熟的解決方案。文獻[6, 7]分析了ICN支持多媒體業務傳輸的優勢和不足，對于現有方案進行了對比分析，指出了目前存在的問題和下一步研究方向。文獻[8]依據可靠性和實時性指標，將內容劃分為不同業務類型，設計了差異化的內容請求模式。但是該方案缺乏對于緩存決策和路由算法的考慮，且只給出了理論分析，缺乏實驗驗證。文獻[9]將業務劃分為實時業務和非實時業務；針對實時業務，采用一對多(one- request-n-packets)的請求方式(MERTS)，通過發送特殊興趣包(Special Interest, SI)完成個數據單元的同時請求。但是，該方案對于實時業務采用的仍舊是CE2的泛濫式緩存方式；文獻[10]提出了一種支持快速和正常轉發的雙模式傳輸策略(Dual-Mode)。對于共享內容，采用CCN原有的緩存和請求模式，對于私有內容，直接依據FIB實現快速的路由轉發，加快報文處理速度。文獻[11]提出了一種視頻會議的實現方式，使用戶在NDN架構下獲得與Skype 或者 Google Hangouts相同的用戶體驗，作者側重點是系統設計與實現，并未考慮NDN的緩存與轉發模式與實時業務需求的匹配程度。文獻[12]綜合考慮收斂時間和算法的精確性，提出基于分布均勻度的蟻群路由策略，降低了內容請求的平均時延，平衡了網絡負載。文獻[13]提出了蟻群優化算法的改進策略，包括利用弧相容預處理方式壓縮搜索空間；提出算法參數的設置方案，提高算法求解效率和適應性。文獻[14]提出了基于業務類型的多樣化內容分發機制DCDS，針對3種業務制定了差異化的內容請求和緩存方式，該方案在緩存命中率和平均請求時延方面性能優于已有算法，但方案未考慮差異化路由對多樣化業務的影響，且未給出一種普適性的差異化內容分發模型。

針對上述不足，本文認為研究業務請求特征驅動的差異化內容分發策略，需要在緩存、路由和內容請求的層面，設計和實現內容傳遞對業務類型的匹配和差異化服務，提升網絡整體的服務效率和質量。為此，提出ICN中元模塊承載的差異化服務模型(Differentiated Service Model based on Meta Module, DSM3)。本文借鑒可重構網絡元能力[15]概念，將參與內容請求與數據轉發的基礎網絡控制功能分解為細粒度的模塊單元——元模塊，并將基礎網絡控制功能元模塊分為4種類型，包括內容請求類、內容查找類、路由計算類、數據緩存類。針對不同特征需求的業務類型，匹配不同的元模塊組合鏈實例來承載，提供差異化服務。

2 元模塊

元模塊作為基礎網絡控制功能單元，提供4種類型基礎服務，具體包括：內容請求、內容查找、路由計算、數據緩存，再對每類功能進行功能分解，得到細粒度的元模塊集合，記為，包括逐一內容請求、相關并行預測請求、持久興趣請求、漸進式緩存、邊緣緩存、不緩存、捷徑路由、循跡路由、蟻群路由等。該集合是封閉的且元素有限。元模塊的引入，可以對集合中元模塊進行動態組合以實現多種業務類型的區分式服務，向集合中添加新型的元模塊以實現網絡功能的快速擴展，增強新型業務的個性化支持能力。

元模塊實例是開發者開發并已應用在網絡的元模塊。在NDN網絡中，采用普遍緩存、逐一請求模式、CS-PIT-FIB的查表順序、以及傳統路由算法這些元模塊實例組合運行，實現NDN網絡的內容請求與數據傳輸。元模塊之間通過模塊組合串關聯起來。對于某種業務策略中的模塊組合串，需要為每一個元模塊選取一個元模塊實例來執行相應的功能，如表示是元模塊的一個實例。記實例化后的模塊組合串為實例組合串。將執行同一業務策略的實例組合串的所有節點進行連接，形成內容請求節點到內容源節點的轉發傳輸路徑，稱作業務承載路徑。比如表示是實例組合串所在的節點。

定義1元模塊組合問題 給定業務策略、網絡拓撲且滿足節點連通的前提下，從網絡節點中選取能執行模塊組合串的節點并生成一條從源節點到目的節點的執行路徑。

元模塊組合過程可視為“業務策略→實例組合串→業務承載路徑”的二級映射問題，即“業務策略→實例組合串”映射和“實例組合串→業務承載路徑”映射。圖1為二級映射過程示意圖，將某種特定業務所需策略，映射為元模塊實例組合串E，其中不同形狀e分別代表4種不同的元模塊，然后，將執行同一業務策略的實例組合串E所在節點進行連接，形成執行路徑N。

圖1 基于元模塊的二級映射問題

3 二級映射

3.1“業務策略→實例組合串”映射

定義2“業務策略→實例組合串(Service Policy-Instance Combination String, SP-ICS)”映射 指以業務策略的元模塊集為模塊組合串，以需求集為約束，選取每種特定的元模塊實例，組成實例組合串。映射過程記為，其中。

“SP-ICS”映射問題，即元模塊組合優化問題，通過選取合適的元模塊實例，最大化實例組合串的效用，使網絡提供面向多種業務類型的差異化區分承載服務。具體的業務類型劃分不在本文的討論范圍之內，本文借鑒文獻[14]中對典型業務的定義，詳細討論3種業務：

(1)實時業務：內容后續共享程度小，私有性強，對于請求時延要求嚴格；

(2)非實時的流媒體業務：后續共享程度高，連續內容請求之間具有強相關性，對于帶寬資源要求大；

(3)用戶自產生內容：業務內容文件小，內容數量大，對于時延和帶寬沒有明顯要求。

為實現對業務類型的區分和查詢匹配，在CCN原有興趣包和數據包中添加業務類型(Type of Service, ToS)字段，為實現后續業務類型擴展功能，該字段定義為8 bit；另外，添加報文類型(Type of Packet, ToP)字段，用于標識不同業務的請求和應答報文。后續參與轉發的沿途節點依據ToS和ToP字段取值，執行“SP-ICS”映射，通過實例組合串的動態組合，實現面向多種業務類型的差異化區分承載。

詳細的映射方式需要具體分析每種業務特點，制定針對每種業務類型的映射策略。為驗證DSM3模型的性能，這里給出上述3種典型業務的元模塊承載實例組合串，并就這3種業務的性能和其它實例化的方案(如CCN[3], DCDS[14]等)作比較。實例組合串如圖2所示，針對非實時流媒體業務，采用“相關預測請求-循跡路由-CS→PIT→DTT(循跡路由表)→FIB的查表順序-邊緣式緩存”的元模塊實例組合串方式；針對實時業務，采用“持久興趣請求-蟻群路由-PIT→ART(蟻群路由表)→FIB查表順序-不緩存”的實例組合串方式；針對用戶自產生業務，采用“逐一內容請求-捷徑路由-CS→PIT→SRT(捷徑路由表)→FIB的查表順序-漸進式緩存”的實例組合串方式。

圖2 “業務策略實例組合串”映射

就元模塊實例的實現細節而言，內容請求類和數據緩存類元模塊實例的實現細節由文獻[14]中的算法給出，這里不再贅述。路由計算類的元模塊實例針對3種業務分別給出，下節詳細討論。內容查表類的元模塊實例由路由計算類元模塊實例得出的存儲數據結構延伸而來。

ICS-SCP映射本質上是多態路由[16]問題，即由基本路由功能派生出功能特定或服務質量特定等多模態特性的多態路由機制，是基于多樣化應用的業務特征要求和網絡動態行為驅動構建的，基于基態路由模型進行實例特化以滿足具體應用所需的各種約束屬性服務路徑的路由機制。基態路由的建立和派生過程在文獻[16]中已有討論，這里不再詳細介紹，具體的業務承載路徑由下述針對性的路由算法實例給出。

3.2.1支持非實時流媒體業務的循跡路由算法 流媒體業務內容共享度高，可以被后續請求反復利用，緩存策略已將該類業務內容以概率方式推送至網絡邊緣存儲，相應的路由策略需充分發現網絡邊緣節點緩存的內容數據塊，利用循跡路由對內容請求進行響應，減少核心網絡和內容源服務器的負載壓力。增加數據包軌跡表(Data Trace Table, DTT)這種新的數據結構來引導請求向其它邊緣節點路由，充分利用轉發過的數據包歷史信息。每個DTT條目包含4個表項：Name(命名內容的前綴)；To(轉發的數據包的去向端口，也作為后續相同內容請求的轉發端口)；From(數據包的來向，用于撤銷無效路由時的端口比對和路由回溯)；Lifetime(該條目的生存時間)。

如圖3所示，在C向內容服務器請求過數據之后，根據緩存策略將之存儲在路由器C的CS中，之后D也請求該數據。依照原有路由規則，因為B本地未存儲數據包副本，只能將興趣包沿路徑1路由。然而引入數據包尋跡路由策略后，每個節點都保留了已轉發過的數據信息，B可將該請求沿路徑2轉發至C處。為防止緩存替換引起的緩存命中失效，在DTT表項中引入生存時間參數，超過生存時間的數據包軌跡將不再保留。

3.2.2支持實時業務的改進蟻群路由算法 實時業務如即時產生業務、實時流媒體業務、實時會話業務等，私有性強，一般有多種服務質量需求。滿足多約束參數的服務路徑建立問題，屬于NP-完全問題[17]，可利用分布式的啟發式算法尋求最優解。蟻群優化算法(Ant Colony Optimization, ACO)[18]采用了正反饋原理，加快了進化過程，并且螞蟻個體之間不斷進行信息交互，具有很強的并行性，不斷地探索解空間，從而利于較快發現更優解。然而，蟻群算法容易出現運算初期收斂速度慢和搜索到一定程度后產生停滯現象，本文將文獻中的RED- ACO[12]算法加以引進，以提高算法收斂速度和精度。

圖3 支持非實時流媒體業務的循跡路由機制示意圖

引入蟻群路由算法后，ICN節點在原有的FIB之外，增加了RED-ACO信息素表，記錄內容對應的轉發接口的信息素值和相應的轉發概率。對于每個內容條目，運行RED-ACO算法計算每個接口的信息素值，然后根據信息素值更新對應的接口轉發概率，最后對比轉發概率最高的接口就作為FIB表中的轉發下一跳。

3.2.3支持用戶自產生業務的捷徑路由算法 用戶自產生內容共享程度參差不齊，內容請求在空間分布上具有一定程度的局域相似性(locality)[19]，在內容請求時，處于鄰近區域的用戶更傾向于關注相同的內容。基于此，提出信息中心網絡支持用戶自產生業務的捷徑路由算法，其主要思路是：利用用戶興趣的局域相似性，建立興趣社區，通過導向性的緩存副本通告，以較小的通信代價實現捷徑路由。興趣社區構建和社區內緩存副本通告過程在文獻[20]中已給出，捷徑路由建立過程如下：

節點在收到其所在社區關于內容的通告報文后，提取內容名字、到達接口Face和到達此副本的代價C，據此計算捷徑路由，步驟如下：

步驟2 若內容存在多個捷徑路由轉發Face時，則，其中代價最小的接口作為下一跳，并創建捷徑路由表條目。

4 理論分析

4.1 通信服務質量分析

本文主要從引入DSM3后與CCN的時延性能對比分析，內容響應時延主要包括：節點排隊時延tq、傳播時延tp和傳輸時延tc。假設業務類型為種，每種類型的業務請求個數為N(=1,2,,)，第類業務有個請求響應跳數為H(=1,2,,,N)，則在CCN中的總體訪問時延為

其中，每個節點的傳播時延和傳輸時延是固定的，總體時延值與請求響應跳數相關；節點排隊時延主要與查表搜索時延有關，具體地與路由查表算法有關，本質上是表項長度的正比函數()。

DSM3針對不同業務查詢不同的數據存儲表，設查詢CS, PIT和FIB表項的時延分別為CS,PI,FI，查詢蟻群路由表ART，循跡路由表DTT，捷徑路由表SRT的時延分別為AR,DT,SR，則DSM3改善的時延性能為

4.2 資源占用分析

報文頭部控制開銷 設信息中心網絡支持的業務類型為種，每種業務類型對應的報文種類為M(=1,2,,)，則支持元模塊承載的差異化服務需付出的額外報文頭部開銷為(單位bit)

緩存通告開銷 引入興趣社區構建和相似性報文通告的額外開銷。定義為緩存通告報文CAP與其傳輸距離的乘積，大小取決于通告報文長度、通告頻率和路由傳輸跳數(單位)。

內容請求開銷 為支持DSM3模型及相應元模塊實例的運行，引入與DCDS類似的持久興趣包PIP、更新興趣包UIP和注銷興趣包UsIP，這部分額外控制開銷是為了大幅降低實時業務興趣報文的；螞蟻興趣包和數據包是探測最優路徑引入的額外控制開銷；

節點存儲開銷 DSM3方案引入的額外存儲開銷包括：蟻群路由計算過程中的狀態信息表ART；循跡路由增加的循跡路由表DTT；捷徑路由表SRT。代價單位為bit。

4.3 計算復雜度分析

相比CCN, DSM3中循跡路由未引入新的計算，緩存內容通告過程不引入新的計算，只有RED- ACO算法在時間復雜度和空間復雜度上都有多增長，基本的蟻群算法時間復雜度為，其中為迭代次數，為節點數目，為蟻群中螞蟻數目。本文引進的蟻群優化算法有效降低了迭代次數。

空間開銷用于蟻群信息素的存儲和更新，以及狀態轉移概率的存儲，空間復雜度為。因為改進蟻群路由是在原有FIB路由的基礎上，引入蟻群優化算法探測最優路由，其計算過程可與數據轉發同步進行，在算法迭代計算完成后，將最優轉發接口寫入FIB，故而改進蟻群路由算法的額外計算開銷不會影響節點正常的線速轉發。

5 仿真實驗

由于ndnSIM[21]工具提供了開放的源碼和運行實例，并實現了CCN的基本數據結構單元和路由轉發流程，本文采用該工具進行仿真。節點個數為50，連接概率為0.3的網絡拓撲由GT-ITM下的Locality模型隨機生成。在網絡中分別設置4個與上述3種業務相關的內容服務器，負責實時業務(業務1)內容集的存儲和數據產生，另外兩個服務器分別負責非實時流媒體(業務2)和用戶自產生內容(業務3)類業務內容集的存儲、數據發布和響應。為了模擬上述業務流，將對速率有較高要求的實時業務由相應的內容服務器產生恒定數據流，發送速率設為kbps；對于業務2請求，將非實時流媒體內容設為2000個，每個內容劃分為10個chunk，大小設為10 kbytes，請求概率服從Zipf分布，第個內容的推送概率為：,,=1.2；對于業務3請求，將內容對象總數設為8000個，每個內容只含有1個chunk，請求概率服從Zipf分布(=0.8)。假設節點緩存容量一致，設為20 MB，初始緩存狀態為空。仿真時間設為500 s，內容請求到達速率=100個/s，采樣周期。

5.1性能分析

為了對DSM3的性能進行評價，我們選取CCN[3], MERTS[10]和DCDS[15]算法進行對比分析。具體的評價指標和性能對比如下。

5.1.1平均響應時延(Average Response Delay) 內容請求者發送Interest Packet到接收到Data Packet為止的時間間隔，定義為平均響應延遲ARD。圖4分別給出了kbps,和kbps,時，各業務的ARD對比。對于業務1而言，CCN算法對于所有業務內容不加區分地進行緩存，浪費了實時業務的內容查找時間，其ARD最大，DSM3算法對于實時業務內容的緩存和查找功能做了優化，其ARD性能有所提高，隨著改進蟻群算法最優路徑搜索的執行，收斂后的算法性能進一步提升。對于業務2而言，由于初始節點緩存為空，隨著CCN算法執行，節點緩存內容響應率逐漸增加，ARD逐漸減小；隨著發送速率增加，節點緩存實時業務內容的比例增加，使得業務2的緩存命中率降低，故而的ARD性能優于的性能；DSM3將業務2內容推送到網絡邊緣緩存，故而隨著緩存資源逐漸發揮作用，加之循跡路由算法有效利用網絡邊緣緩存，其ARD性能得到提升，發送速率越高，算法提升越明顯。對于業務3, CCN算法性能與業務2類似，比業務1的ARD性能有所提高；DSM3算法將業務3的內容緩存在網絡核心節點，捷徑路由算法可有效利用附近興趣社區的緩存資源，有效降低了ARD。

5.1.2緩存命中率(Cache Hit Ratio, CHR) 興趣請求由路由節點的緩存CS進行響應的概率，定義為緩存命中率CHR。網絡中節點緩存內容響應興趣包請求的概率越高，平均響應時延也越小。圖5分別給出了=800 kbps,=0.90時在仿真時間500 s內各節點(0~49)業務2和業務3的緩存命中率。CCN算法中節點CE2緩存方式使內容重復冗余較大，無論對于業務2還是業務3，節點緩存命中率普遍偏低；MERTS機制將實時業務內容排除在緩存內容之外，為其它兩類業務留出了更多的緩存空間，有效提升了緩存命中率；DCDS算法將業務2和業務3在緩存存儲位置上加以區分，使業務2以更大概率緩存在網絡邊緣，業務3緩存在網絡核心，使節點緩存資源的整體利用率得以提高；DSM3算法不僅使得緩存分布更為合理，有效減小了重復的緩存冗余和內容頻繁替換導致的缺失率，還利用了不用的路由機制將緩存內容得以有效利用，循跡路由增大了業務2的緩存命中率，捷徑路由增加了業務3的CHR，在DCDS的基礎上各節點的命中率又得以進一步提升。

5.2代價開銷對比

圖4 平均響應時延ARD對比

表1代價開銷對比(業務2:=1.2，業務3:=0.8)

開銷=800 kbps=1600 kbps CCNMERTSDCDSDSM3CCNMERTSDCDSDSM3 (103)061713354892065016475611 (103)000127000165 (106)3463125539168951123446098271611739311830

表2代價開銷對比(業務2:=1.4，業務3:=1.0)

開銷=800 kbps=1600 kbps CCNMERTSDCDSDSM3CCNMERTSDCDSDSM3 (103)050510354326053211214923 (103)000122000159 (106)279432015413545963440138217761431910766

圖5 單節點緩存命中率對比

6 結束語

本文從緩存、路由、請求應答模式3個方面分析了NDN在支持多樣化業務內容請求與傳輸方面的不足，難以實現高效的內容分發，提出了信息中心網絡元模塊承載的差異化服務模型(DSM3)，該模型通過匹配不同的元模塊組合串實例來承載不同特征需求的業務類型；并將元模塊組合過程視為“業務策略實例組合串業務承載路徑”的二級映射問題，詳細設計了路由計算類的元模塊實例。仿真結果表明DSM3方案以有限的控制和存儲代價，提高了緩存命中率，降低了實時業務、非實時流媒體業務和用戶自產生業務的平均響應時延。本文主要從差異化服務模型的設計和實現出發，考慮信息中心網絡對于多種業務的支持方式，對于業務類型的劃分不夠詳盡和具體，對于支持每種特定業務類型的元模塊實例也只是一種初步的設想和探討，下一步要針對每種業務類型設計更為科學合理的元模塊實例。

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Differentiated Service Model Based on Meta Module in Information Centric Networking

TIAN Ming WU Jiangxing LAN Julong MA Teng

(,450002,)

In order to provide differentiated services in information centric networking, a Differentiated Service Model based on Meta Module (DSM3) is proposed. DSM3defines the basic network control unit as “meta module”, and matches different meta module combination cases to carry different business with various demand characteristics. The meta module combination process is deduced as the secondary mapping problem of business policycase combination stringsbusiness path. Then, the meta module cases of route calculation for real-time service, non-real time streaming media and user generated content are designed. Simulation results show that through a small amount of additional control overhead, DSM3reduces the average response delay of the three kinds of business above, improves the network average cache hit rate, and supports differentiated services.

Information-centric networking; Diverse business; Differentiated service; Meta module

TP393

A

1009-5896(2016)11-2940-08

10.11999/JEIT160105

2016-01-21；改回日期：2016-05-30；

2016-09-08

田銘 tianming19841101@126.com

國家重點基礎研究發展計劃(“973”計劃)基金(2012CB315901, 2013CB329104)，國家高技術研究發展計劃(“863”計劃)基金(2015AA016102)，國家自然科學基金(61309019, 61372121)

The National 973 Program of China (2012CB315901, 2013CB329104), The National 863 Program of China (2015AA016102), The National Natural Science Foundation of China (61309019, 61372121)

田 銘： 女，1984年生，助理工程師，研究方向為新型網絡體系結構、路由算法優化.

鄔江興： 男，1953年生，教授，中國工程院院士，研究方向為程控交換、擬態計算與擬態安全.

蘭巨龍： 男，1962年生，教授，研究方向為寬帶信息網絡、網絡與信息安全.

馬 騰： 男，1987年生，博士生，研究方向為新型網絡體系結構、算法優化.