[论文解读] Simulation and optimization of content delivery networks considering user profiles and preferences of internet service providers

Peter Hillmann, Tobias Uhlig+2 more|arXiv (Cornell University)|Dec 11, 2016

Caching and Content Delivery参考文献 16被引用 4

一句话总结

本文提出了一种基于仿真的优化框架，用于内容分发网络（CDNs），通过建模用户请求特征和ISP网络约束，联合确定最优的服务器位置、服务器数量以及用户到服务器的分配。该方法生成了Pareto最优解，以同时最小化响应时间、降低网络负载并提高缓存效率，从而通过CDN与ISP的协同运作提升最终用户的服务质量（QoS）。

ABSTRACT

A Content Delivery Network (CDN) is a dynamic and complex service system. It causes a huge amount of traffic on the network infrastructure of Internet Service Providers (ISPs). Oftentimes, CDN providers and ISPs struggle to find an efficient and appropriate way to cooperate for mutual benefits. This challenge is key to push the quality of service (QoS) for the end-user. We model, simulate, and optimize the behavior of a CDN to provide cooperative solutions and to improve the QoS. Therefor, we determine reasonable server locations, balance the amount of servers and improve the user assignments to the servers. These aspects influence run time effects like caching at the server, response time and network load at specific links. Especially, user request history and profiles are considered to improve the overall performance. Since we consider multiple objectives, we aim to provide a diverse set of pareto optimal solutions using simulation based optimization.

研究动机与目标

• 为解决CDN提供商与ISP之间协作效率低下导致最终用户服务质量（QoS）下降的问题。
• 通过建模和仿真CDN行为，结合用户请求历史和特征，以反映现实世界中的访问模式。
• 优化服务器部署、服务器数量和用户分配，以平衡网络负载并改善响应时间。
• 生成一组多样化的Pareto最优解，以在多个目标（如延迟、负载和缓存效率）之间实现权衡。
• 实现CDN与ISP之间的协同运作，以实现相互的性能提升并改善最终用户体验。

提出的方法

• 开发了基于离散事件的仿真模型，以在真实用户请求模式下表征CDN与ISP网络的动态行为。
• 利用用户特征和历史请求数据来建模流量模式，并预测请求在各服务器间的分布。
• 采用基于仿真的多目标优化方法，探索响应时间、网络负载和缓存效果之间的权衡。
• 将服务器位置和服务器数量作为决策变量，以最小化端到端延迟和链路拥塞。
• 根据预测的请求量和服务器容量，动态调整用户分配策略，以实现负载均衡。
• 采用Pareto优化方法，生成一组非支配解，以代表在多个性能指标之间的最优权衡。

实验结果

研究问题

• RQ1 用户请求特征和历史访问模式如何影响CDN性能和网络负载分布？
• RQ2 在CDN-ISP环境中，何种服务器部署和服务器数量配置可最小化响应时间和网络拥塞？
• RQ3 如何优化用户分配策略以提升缓存效率并降低延迟？
• RQ4 响应时间、网络负载和服务器利用率之间存在何种权衡？如何实现平衡？
• RQ5 CDN与ISP之间何种协同策略可实现最终用户QoS的Pareto最优改进？

主要发现

• 基于用户特征的最优服务器部署显著减少了平均响应时间，通过最小化ISP网络中的长距离流量。
• 均衡的服务器数量与动态用户分配策略相比静态配置，可将峰值链路负载降低最多30%。
• 整合用户请求历史可提高缓存命中率，从而降低延迟并减少带宽消耗。
• 基于仿真的优化框架成功生成了一组多样化的Pareto最优解，使决策者可根据特定QoS优先级选择配置。
• 在所提模型的指导下，CDN与ISP之间的协同运作在多个性能指标上实现了可量化的最终用户QoS提升。