發(fā)布時(shí)間：2018-11-02 07:03

【摘要】：隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)已成為了人類信息社會(huì)主要基礎(chǔ)設(shè)施之一,但經(jīng)過半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展,已經(jīng)演變成了復(fù)雜的巨系統(tǒng),隨著用戶規(guī)模的快速增長(zhǎng),資源并發(fā)訪問顯著,使得有限的網(wǎng)絡(luò)資源與日益增長(zhǎng)的用戶需求之間的矛盾日益突出。同時(shí)各種新型應(yīng)用和智能終端的出現(xiàn),種類繁多的業(yè)務(wù)形態(tài)訪問異質(zhì)異構(gòu)資源時(shí),服務(wù)質(zhì)量要求差異較大,傳統(tǒng)的內(nèi)容傳遞的方法難以滿足要求,這些使得內(nèi)容分發(fā)面臨重大的挑戰(zhàn)。內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)(CDN)的思想產(chǎn)生于1998年,該技術(shù)通過內(nèi)容的復(fù)制和用戶就近訪問的方式,緩解困擾著互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容提供商的瓶頸難題。經(jīng)過多年的實(shí)踐化探索,CDN技術(shù)逐漸受到廣泛關(guān)注并得到了快速的發(fā)展,其提供的分發(fā)服務(wù)已成為互聯(lián)網(wǎng)中的一項(xiàng)重要的組成部分,它以可擴(kuò)展方式提供網(wǎng)絡(luò)設(shè)施和運(yùn)行機(jī)制,可以高效地實(shí)現(xiàn)內(nèi)容和服務(wù)的分發(fā),增強(qiáng)了用戶的網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn),有相關(guān)研究表明,通過對(duì)CDN的體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn),性能進(jìn)行優(yōu)化,能夠有效的應(yīng)對(duì)內(nèi)容分發(fā)所面臨的一些挑戰(zhàn)。首先,本文采用了一種適用于對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行建模分析的隨機(jī)進(jìn)程代數(shù)方法——性能評(píng)估進(jìn)程代數(shù)(PEPA),它是一種專門對(duì)系統(tǒng)的相關(guān)性能進(jìn)行評(píng)估的方法,本文通過該方法對(duì)內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)和云化的內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)中的各組件分別建立了相應(yīng)的PEPA模型,用該方法建立的模型,可以更好地描述在內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)組件之間的數(shù)據(jù)傳輸過程,這樣就可以對(duì)該網(wǎng)絡(luò)模型中的工作流程加以分析。本文在模擬在內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)和云化的內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)中用戶訪問的響應(yīng)時(shí)間的同時(shí),也給出了模擬響應(yīng)時(shí)間的特殊算法,該特殊算法的核心思想是在給出的動(dòng)作流的前提下,通過設(shè)置標(biāo)記來表示完成的動(dòng)作,使得標(biāo)記的動(dòng)作與動(dòng)作流一一對(duì)應(yīng),直到一個(gè)完整的動(dòng)作路徑結(jié)束為止;同時(shí)本文也采用了流體逼近的方法,通過該方法,本文給出了內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)和云化的內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)中的相關(guān)組件的常微分方程(ODEs),通過這些方程可以計(jì)算出網(wǎng)絡(luò)中的相關(guān)組件的吞吐量和利用率,通過對(duì)響應(yīng)時(shí)間、吞吐量、利用率等相關(guān)性能量化地分析評(píng)估,可以對(duì)今后內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)框架模型進(jìn)行相應(yīng)地改進(jìn)。其次,本文對(duì)在內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)及云化的內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)中的模擬響應(yīng)時(shí)間特殊算法進(jìn)行改進(jìn),由于這些特殊算法有自身的局限性,所以就提出了模擬響應(yīng)時(shí)間的一般算法,該一般算法可以在給出任意的動(dòng)作流的情況下,模擬出相應(yīng)的響應(yīng)時(shí)間,在本文中就通過一個(gè)模型案例來用該算法模擬其響應(yīng)時(shí)間。最后,本文在PEPA模型中驗(yàn)證了 Little定理,該驗(yàn)證的方法是根據(jù)Little定理在封閉的系統(tǒng)中的相關(guān)證明知識(shí)和PEPA的相關(guān)知識(shí)相結(jié)合的方法,所以今后系統(tǒng)在采用性能評(píng)估進(jìn)程代數(shù)(PEPA)這個(gè)方法來建立模型時(shí),可以根據(jù)該定理的理論依據(jù)來計(jì)算系統(tǒng)中的平均響應(yīng)時(shí)間。
[Abstract]:With the rapid development of information technology, the Internet has become one of the main infrastructure of human information society, but after more than half a century of development, has evolved into a complex giant system, with the rapid growth of the scale of users, Resource concurrent access makes the contradiction between limited network resources and increasing user needs more and more prominent. At the same time, with the emergence of various new applications and intelligent terminals, when a variety of service forms access heterogeneous and heterogeneous resources, the quality of service requirements are quite different, and the traditional methods of content delivery are difficult to meet the requirements. This makes the distribution of content facing major challenges. The idea of content distribution network (CDN) originated in 1998. The technology alleviates the bottleneck problem of Internet content providers through the way of content replication and user access. After many years of practical exploration, CDN technology has been paid more and more attention and developed rapidly. The distribution service it provides has become an important part of the Internet. It provides network facilities and operation mechanisms in an extensible manner. It can realize the distribution of content and services efficiently and enhance the network experience of users. Some related studies show that by improving the architecture of CDN and optimizing its performance, it can effectively deal with some challenges faced by content distribution. First of all, this paper adopts a stochastic process algebra method, (PEPA), which is suitable for modeling and analyzing the system. It is a special method to evaluate the relativity of the system. In this paper, the corresponding PEPA models are established for each component of the content distribution network and the cloud content distribution network by this method. The process of data transmission between the components in the content distribution network can be better described, so that the workflow in the network model can be analyzed. This paper not only simulates the response time of user access in the content distribution network and the cloud content distribution network, but also gives a special algorithm for simulating the response time. The core idea of the special algorithm is based on the given action flow. By setting the mark to represent the completed action, the marked action corresponds to the action stream one by one until the end of a complete action path; At the same time, the method of fluid approximation is also used in this paper. Through this method, the ordinary differential equation (ODEs), of the components in the content distribution network and the cloud content distribution network is given. Through these equations, we can calculate the throughput and utilization ratio of the related components in the network, and analyze and evaluate the response time, throughput, utilization ratio and other related performance quantificationally. The framework model of content distribution network can be improved accordingly. Secondly, this paper improves the special algorithms of simulated response time in content distribution network and cloud content distribution network. Because these special algorithms have their own limitations, a general algorithm of simulating response time is proposed. The general algorithm can simulate the corresponding response time under the condition of giving any action flow. In this paper, a model case is used to simulate the response time of the algorithm. Finally, this paper verifies the Little theorem in the PEPA model. The method of verification is the combination of the relevant proof knowledge of the Little theorem in the closed system and the relevant knowledge of PEPA. So in the future, the system can calculate the average response time of the system according to the theoretical basis of the theorem when using the method of performance evaluation process algebra (PEPA) to build the model.
【學(xué)位授予單位】：揚(yáng)州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP393.0

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本文編號(hào)：2305297