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大数据驱动的自适应路由服务定制机制
  • ISSN号:0254-4164
  • 期刊名称:《计算机学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]东北大学软件学院,沈阳110819, [2]东北大学信息科学与工程学院,沈阳110819
  • 相关基金:国家杰出青年科学基金(61225012,71325002); 国家自然科学基金(61572123); 高等学校博士学科点专项科研基金优先发展领域资助课题(20120042130003); 辽宁省百千万人才工程项目(2013921068)资助
中文摘要:

随着多种多样新型网络应用的涌现,传统的路由配置模式越来越难以适应用户多样化的数据通信需求.因此,需要依据用户对不同类型应用差异化的通信需求,在数据分组的传输路径上配置合适的路由功能,自适应地合成满足分组传输特性的路由服务,改善用户体验.根据由大数据带来的数据间关联关系新范式,文中试图从大量的应用通信流状态数据中,分析和获取用户体验与路由服务各属性之间的依赖关系,促进高效地实现路由服务的定制化.鉴于此,文中提出了大数据驱动的自适应路由服务定制机制(Big data driven Adaptive Routing service Customization scheme,BARC),以网内大量流状态数据为驱动,建立了用户需求属性模型,挖掘用户体验对路由需求的依赖关系,获得候选路由功能集合;考虑商业化运营模式下用户和网络服务提供商之间的利益关系,提出了双方利益共赢的博弈策略,获得符合双方利益的最佳路由服务定制化方案.仿真实现和性能评价表明,文中提出的大数据驱动的自适应路由服务定制机制是可行和有效的.

英文摘要:

With various kinds of new network applications emerged, it is more and more difficult to satisfy their diversified data communication requirements by using the traditional routing configuration model. It is necessary to provision appropriate routing functions on the communication paths based on the users' specific communication demands on different types of applications, and compose routing services adaptively to satisfy their packet transmission characteristics with user experience improved. Inspired by the new paradigm of data correlation brought by the big data, in this paper the dependencies between user experience and routing service properties are analyzed and exploited to help customize routing services efficiently, and a Big data driven Adaptive Routing service Customization scheme (BARC) is proposed. Driven by the big data about the status of in-network flows, a user requirement attribute model is created, the dependencies between user experience and routing requirements are exploited, and then the candidate routing function set is obtained. Considering the benefit-based relationships between users and Internet Service Providers (ISPs) under the commercialized network operation, the win-win gaming strategies are proposed to obtain the routing service customization schemes with mutual interests optimized. Simulation results and performance evaluation show that the proposed BARC is feasible and effective.

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期刊信息
  • 《计算机学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国计算机学会 中国科学院计算技术研究所
  • 主编:孙凝晖
  • 地址:北京中关村科学院南路6号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:cjc@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620695
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4164
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1826/TP
  • 邮发代号:2-833
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:48433