[发明专利]一种移动边缘云中的内容缓存部署方法

权利要求书

1.一种移动边缘云中的内容缓存部署方法，其特征在于，所述的内容缓存部署方法包括下列步骤：

S1、构建一种移动边缘云的系统模型，该系统模型是由宏基站和微基站组成的带控制器的二层异构网络架构，其中，宏基站简称MBS，微基站简称SBS；每个小区配备一个MBS，MBS间通过光纤连接实现通信，每个MBS通过回程链路与远端核心云相连；多个低功率的SBS被部署在MBS的覆盖区域内，用户可直接由其接入的SBS提供服务，也可以由MBS提供服务；MBS通过控制链路连接到控制器，由控制器统一收集和维护各个小区内用户发出的请求情况；

S2、每个宏基站配备一个移动边缘计算服务器，简称MEC服务器，将移动边缘云中的热点内容预缓存在宏基站的MEC服务器上，且每个内容文件在该系统模型下只能部署在唯一的一个MEC服务器上，即每个文件缓存无副本，若其他小区的用户请求该内容文件，则将缓存该文件的宏基站作为组播源，其它请求用户所在小区的MBS构成目的节点集，一定时间窗口内聚合成一个组播组，由一个宏基站组播流实现并行交付，各目的基站接收到该文件后再交付给本地用户；

S3、控制器将运行时间划分为多个时隙，在每个时隙的开始，各MBS通过ARIMA预测算法来预测各小区内用户对各个内容文件的需求集合，控制器通过各MBS的预测结果来获取用户的需求信息；其中，在每个时隙的开始执行ARIMA预测算法，将某内容文件在某小区宏基站下各历史时隙的请求数看作一个时间序列，导入此序列后对数据进行平稳化处理，并根据自相关和偏自相关图为ARIMA模型定阶，拟合ARIMA模型后即可预测出下一时隙该文件在指定宏基站下的请求数，将此结果与该文件的总请求数的比值作为预测的下一时隙该文件的流行度；

S4、控制器根据ARIMA预测算法的预测结果，选取缓存各内容文件的候选基站，再依据基于组播和流行度感知的协作缓存算法计算出该时隙的最佳缓存部署方式，从空分配开始始终将内容文件部署在使得系统时延最低的MEC服务器上；其中，单时隙内执行内容缓存部署操作时，首先将内容文件依据预测出的该时隙内各文件的总请求次数降序排序，然后从空分配开始，按照以上降序排序开始逐一部署内容文件；

针对每一文件的部署，首先选取流行度较高的前K个宏基站构成缓存文件f_i的候选基站集W_i，依次选择候选基站集中的一个节点s_n∈W_i作为缓存文件f_i的源节点，计算出相应的文件传输时延

其中，S＝{s_n|n＝1,2,...,N}表示多小区架构下宏基站的集合，F＝{f_i|i＝1,2,...,I}表示此架构下要缓存的文件集，N为移动边缘云的系统模型中宏基站的数量，I为缓存文件数量，M_i表示请求文件f_i的目的基站集，D(T_in)为传输缓存在宏基站s_n下的文件f_i的组播树，s_m∈(M_i\s_n)表示除源节点外的目的节点集中的某一目的节点s_m，为从源节点到某一目的节点s_m的传输时延，由于文件f_i通过一棵源节点为s_n的组播树并行交付给所有目的基站，则文件f_i的传输时延等于组播树的时延D(T_in)，即文件传输时延为从源节点到各个目的节点时延中的最大值，逐个部署内容文件的过程中，将文件缓存在最小的节点上，如果随着部署的进行，某节点处没有足够的存储空间，则按求得的K个时延升序选择缓存的节点；

S5、根据系统模型构造对应的网络拓扑图作为网络模型，网络模型中每一个MBS节点侧部署带计算、存储、数据处理功能的MEC服务器，每条链路都设定相应的数据传输速率，各内容文件的传输时延即可依据该网络模型计算得出；其中，将移动边缘云的系统模型用带权的网络拓扑图G＝(V,E)进行模拟，其中，V代表通信节点集，即基站集S，E代表基站间的通信链路集，每条边e∈E都带有权值d(e)，表示这条链路的传输时延，两个相邻基站s_p,s_q，其中p,q∈{1,2,...,N}且p≠q，基站间链路e_pq∈E上的传输时延即为文件大小与链路传输速率的比值，将缓存文件f_i从源节点传输到除源节点外的某一目的节点s_m∈(M_i\s_n)的时延即为两节点间路径path_nm的各边权值之和，通过组播树并行交付文件的总时延即为从源节点到各个目的节点时延中的最大值；

S6、给定一个由文件缓存节点和请求此文件的目的节点集构成的组播组，利用改进的蚁群优化组播算法构建时延最小组播树，从而确定文件缓存在对应宏基站下的内容交付最小时延；其中，给定缓存文件f_i的节点以及请求该文件的目的节点集，利用改进的蚁群优化组播算法构建时延最小组播树，设定最大迭代次数IterNum，每次迭代从源节点发出c个数据包，各自构建组播树，并在每次迭代时不断更新当前最小时延组播树，每次将已经生成的树上所有节点的相邻节点作为下一步可选节点，根据蚁群算法的状态转移规则从中选择下一访问节点，加入相应链路向外延伸，组播树上每增加一条链路调整该链路的信息素浓度，直至所有目的节点都被加入到组播树中则一次迭代结束，将当前时延最小组播树上的信息素进行全局更新，下一次迭代在此基础上进一步优化，当迭代次数达到设定的最大迭代次数，迭代结束，得到给定组播组对应的时延最小组播树；

S7、为给定组播组构建完组播树后，对构造的组播树中非目的节点的叶子节点进行剪枝操作；

S8、移动边缘云的系统模型完成单时隙内的内容文件逐一部署后，该单时隙内进行基于组播的内容交付，即在一个组播持续窗口内，聚合对同一内容发出请求的基站集，由一个组播流统一并行服务。