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Centric Networking
César Bernardini
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César Bernardini. Popularity-Based Caching Strategies for Content Centric Networking. Other [cs.OH]. Université de Lorraine, 2015. English. �NNT : 2015LORR0121�. �tel-01751828�
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Strat´
egies de Cache bas´
ees sur la
popularit´
e pour Content Centric
Networking
TH`
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pr´esent´ee et soutenue publiquement le 05/05/15
pour l’obtention du
Doctorat de l’Universit´
e de Lorraine
(mention informatique)
par
C´
esar Bernardini
Composition du jury
Pr´esident : Le pr´esident
Rapporteurs : Dr. Toufik AHMED Professeur, Universit´e Bordeaux 1, France Dr. Dario ROSSI Professeur, TELECOM ParisTech, France
Examinateurs : Dr. Guy LEDUC Professeur, Universit´e de Li`ege, Belgique Dr. Olivier Perrin Professeur, Universit´e de Lorraine, France
Dr. Thomas SILVERSTON Maˆıtre de conf´erences, Universit´e de Lorraine, France Dr. Olivier FESTOR Professeur, Universit´e de Lorraine, France
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❉❛♥s ❝❡tt❡ t❤ès❡✱ ♥♦✉s ❛✈♦♥s ❡❧❛❜♦ré ❞❡s ♥♦✉✈❡❧❧❡s str❛té❣✐❡s ❞❡ ❝❛❝❤❡ ♣♦✉r ❈❈◆✳ P❧✉s ♣ré❝✐sé✲ ♠❡♥t✱ ♥♦✉s ♣rés❡♥t♦♥s ✉♥ ❢r❛♠❡✇♦r❦ ❞✬é✈❛❧✉❛t✐♦♥ ❞❡s str❛té❣✐❡s ❞❡ ❝❛❝❤❡ ❞❡ ❧✬ét❛t ❞❡ ❧✬❛rt ❡t ♥♦✉s ❞é✈é❧♦♣♦♥s ❞❡✉① ♥♦✉✈❡❧❧❡s str❛té❣✐❡s ❞❡ ❝❛❝❤❡ ❜❛sé❡s s✉r ❧❛ ♣♦♣✉❧❛r✐té✳ ▲❛ ♣r❡♠✐èr❡ ❝♦♥tr✐❜✉t✐♦♥ tr❛✐t❡ ❧❡ ❢r❛♠❡✇♦r❦ ❞✬é✈❛❧✉❛t✐♦♥ ❞❡s str❛té❣✐❡s ❞❡ ❝❛❝❤❡✳ ❉❛♥s ❧❡ ❢r❛♠❡✇♦r❦✱ ❧❡s str❛té❣✐❡s ❞❡ ❝❛❝❤❡ s♦♥t ❝♦♠♣❛ré❡s ❡♥tr❡ ❡❧❧❡s✳ ▲❛ ❞❡✉①✐è♠❡ ❝♦♥tr✐❜✉t✐♦♥ ❡st ✉♥❡ str❛té❣✐❡ ❞❡ ❝❛❝❤❡ ❜❛sé❡ s✉r ❧❛ ♣♦♣✉❧❛r✐té ❞❡ ❝♦♥t❡♥✉✳ ❋✐♥❛❧❡♠❡♥t✱ ♥♦tr❡ ❞❡r♥✐èr❡ ❝♦♥tr✐❜✉t✐♦♥ ❡st ✉♥❡ str❛té❣✐❡ ❞❡ ❝❛❝❤❡ ❜❛sé❡ s✉r ❧❛ ♣♦♣✉❧❛r✐té ❞❡s ✉t✐❧✐s❛t❡✉rs✳ ✷✳✶ ❊♥✈✐r♦♥♠❡♥t ❈♦♠♠✉♥ ❞❡ ❙✐♠✉❧❛t✐♦♥ ❯♥ s❝é♥❛r✐♦ ❝♦♠♠✉♥ ❞✬é✈❛❧✉❛t✐♦♥ ❛ été ❞é✜♥✐✳ ■❧ ✉t✐❧✐s❡ ❧❡s ♣❛r❛♠ètr❡s ❧❡s ♣❧✉s ✉t✐❧✐sés ❞❛♥s ❧❛ ❧✐ttér❛t✉r❡✳ P❛r r❛♣♣♦rt à ❧❛ t♦♣♦❧♦❣✐❡✱ ❧✬❛r❝❤✐t❡❝t✉r❡ ❞❡ ❧✬■♥t❡r♥❡t ❞✉ ❢✉t✉r ❡st ❝♦♥str✉✐t❡ s✉r ✉♥❡ ❛r✲ ❝❤✐t❡❝t✉r❡ ❈❈◆✳ ❈❡tt❡ ♥♦✉✈❡❧❧❡ ❛r❝❤✐t❡❝t✉r❡ ❞❡ ❧✬■♥t❡r♥❡t s❡r❛ ♦r❣❛♥✐sé❡ ❛✈❡❝ ❞❡s ❢♦✉r♥✐ss❡✉rs ✻0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 10-6 10-5 10-4 10-3 Cache Hit Popularity model (α = 0.65) LCE ProbCache Cache Less For More MAGIC LCD 10-6 10-5 10-4 10-3 Popularity model (α = 1.1) 10-6 10-5 10-4 10-3 Popularity model (α = 1.5) 10-6 10-5 10-4 10-3 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 Cache Hit Popularity model (α = 2.0) 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 10-6 10-5 10-4 10-3 Stretch 10-6 10-5 10-4 10-310-6 10-5 10-4 10-3 10-6 10-5 10-4 10-3 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 Stretch 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 10-6 10-5 10-4 10-3 Diversity Cache Size 10-6 10-5 10-4 10-3 Cache Size 10-6 10-5 10-4 10-3 Cache Size 10-6 10-5 10-4 10-3 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 Diversity Cache Size ❋✐❣✉r❡ ✷✿ ❈♦♠♣❛r✐s♦♥ ❞❡s ❙tr❛té❣✐❡s ❞❡ ❈❛❝❤❡ P❛r❛♠❡t❡rs ❈❛t❛❧♦❣ 106 P♦♣✉❧❛r✐t② ▼♦❞❡❧ ▼❩✐♣❢✭α = {0.65; 1.1; 1.5; 2.0}, β = 0✮ ❚♦♣♦❧♦❣✐❡s ●❡❛♥t✱ ❉t❡❧❡❝♦♠✱ ❆❜✐❧❡♥❡✱ ❚✐❣❡r ❈❛❝❤❡ r❛t✐♦ {10−6; 10−5; 10−4; 10−3} ❚❛❜❧❡ ✶✿ ❙❝é♥❛r✐♦ ❝♦♠♠✉♥ ❞✬é✈❛❧✉❛t✐♦♥ ■♥t❡r♥❡t ❡t s♦♥ ✐♥❢r❛str✉❝t✉r❡ s❡r❛ ♣r♦❜❛❜❧❡♠❡♥t ♣r♦❝❤❡ ❞❡ ❧✬❛❝t✉❡❧❧❡✳ ▲❡s t♦♣♦❧♦❣✐❡s ❞❡ ❢♦✉r✲ ♥✐ss❡✉rs ❞✬■♥t❡r♥❡t s♦♥t ❞♦♥❝ ❧❡s ♠❡✐❧❧❡✉r❡s ❛❧t❡r♥❛t✐✈❡s ♣♦✉r é✈❛❧✉❡r ❧❡s str❛té❣✐❡s✳ ❉❡ t♦✉t❡s ❧❡s t♦♣♦❧♦❣✐❡s ❞✐s♣♦♥✐❜❧❡s✱ q✉❛tr❡ t♦♣♦❧♦❣✐❡s ❞❡ ❢♦✉r♥✐ss❡✉rs ❞✬■♥t❡r♥❡t✿ ❆❜✐❧❡♥❡✱ ❉❚❡❧❡❝♦♠✱ ●❊❆◆❚ ❡t ❚✐❣❡r✳ ❊❧❧❡s s♦♥t ♣rés❡♥té❡s ❞❛♥s ❧❡ ❋✐❣✉r❡ ✶ ❬✻✷❪✳ P❛r r❛♣♣♦rt ❛✉ ♠♦❞è❧❡ ❞❡ ♣♦♣✉❧❛r✐té ❞❡ ❝♦♥t❡♥✉✱ ❞❡s ♠♦❞è❧❡s ❞❡ ♣♦♣✉❧❛r✐té ❜❛sés s✉r ❧❛ ❧♦✐ ❞❡ ♣r♦❜❛❜✐❧✐té ▼❩✐♣❢ ♦♥t été ✉t✐❧✐sés✳ ▲❡ ♣❛r❛♠ètr❡ α ❞❡ ▼❩✐♣❢ ✈❛r✐❡ ❞❛♥s ❧❛ ❧✐ttér❛t✉r❡ ♣❛r♠✐ ❧❡s ✈❛❧❡✉rs 0.65✱ 1.1✱ 1.5 ❡t 2.0✳ ▲❛ ✈❛❧❡✉r 0.65 s❡ ré❢èr❡ à ✉♥ s❝é♥❛r✐♦ ❛✈❡❝ très ♣❡✉ ❞❡ ❝♦♥t❡♥✉s ♣♦♣✉❧❛✐r❡s ❡t ❝❡ s❝é♥❛r✐♦ r❡ss❡♠❜❧❡ à ✉♥❡ ❧♦✐ ❞❡ ♣r♦❜❛❜✐❧✐té ✉♥✐❢♦r♠❡✳✳ ▲❛ ♣r♦❜❛❜✐❧✐té ❞❡ ❝❤♦✐s✐r ✉♥ ❝♦♥t❡♥✉ ❡st s✐♠✐❧❛✐r❡ à ✉♥❡ ❧♦✐ ❞❡ ♣r♦❜❛❜✐❧✐té ✉♥✐❢♦r♠❡✳ ▲❛ ✈❛❧❡✉r 1.1 s❡ ré❢èr❡ à ✉♥ s❝é♥❛r✐♦ ❛✈❡❝ ❞❡ ❧❛ ♣♦♣✉❧❛r✐té ♥♦r♠❛❧❡✳ ◗✉❛♥❞ ♥♦✉s ♣❛r❧♦♥s ❞❡ ♣♦♣✉❧❛r✐té ♥♦r♠❛❧❡✱ ♥♦✉s ♥♦✉s ré❢ér♦♥s à ✉♥❡ ❧♦✐ ▼❩✐♣❢ s✉r ❧❛q✉❡❧❧❡ ✾✵✪ ❞❡ r❡q✉êt❡s ❞é♠❛♥❞❡♥t ❧❡ ✻✵✪ ❞❡s ❝♦♥t❡♥✉s✳ ❋✐♥❛❧❡♠❡♥t✱ ❞❡✉① ❛✉tr❡s s❝é♥❛r✐♦s ❛✈❡❝ ✉♥❡ ❢♦rt❡ ♣♦♣✉❧❛r✐té é❣❛❧❡ à 1.5 ❡t 2.0 s♦♥t ❝♦♥s✐❞érés✳ ❉❛♥s ❧❛ r❡st❡ ❞❡ ❝❡tt❡ t❤ès❡✱ ❝❡s s❝é♥❛r✐♦s s♦♥t ré❢ér❡♥❝és ❝♦♠♠❡ s❝é♥❛r✐♦s ❞❡ ❜❛s❡✱ ♥♦r♠❛❧ ❡t à ❤❛✉t❡ ♣♦♣✉❧❛r✐té✳ P❛r r❛♣♣♦rt à ❧❛ t❛✐❧❧❡ ❞✉ ❝❛t❛❧♦❣✉❡ ❞❡ ❝♦♥t❡♥✉✱ ✉♥ ❝❛t❛❧♦❣✉❡ ❞❡ 104 ❝♦♥t❡♥✉s ❛ été ❧❡ ♠♦❞è❧❡ ❧❡ ♣❧✉s ✉t✐❧✐sé ❞❛♥s ❧❛ ❧✐ttér❛t✉r❡✳ ❈❡♣❡♥❞❛♥t✱ ❝❡ ✈♦❧✉♠❡ ❡st très ♣❡t✐t ❡t ✐❧ r❡♣rés❡♥t❡ ✉♥ ❝❛t❛❧♦❣✉❡ ❞❡ ❝♦♥t❡♥✉s q✉✐ ♥❡ r❡ss❡♠❜❧❡ ♣❛s à ❧❛ t❛✐❧❧❡ ❞✉ ❝❛t❛❧♦❣✉❡ ❞❡ ❝♦♥t❡♥✉s ❞❡ ❧✬■♥t❡r♥❡t✳ ❯♥ ❝❛t❛❧♦❣✉❡ ❞❡ 106 ❝♦♥t❡♥✉s ❛ ❞♦♥❝ été ❝♦♥s✐❞éré✳ ▲❛ t❛✐❧❧❡ ❞✉ ❝❛❝❤❡ ✈❛ ❝❤❛♥❣❡r ❞❡ ✶ ❥✉sq✉✬à ✶✵✵✵ ❝♦♥t❡♥✉s❀ ❝❡ q✉✐ ❝♦rr❡s♣♦♥❞ à ✉♥❡ ❢❛❝t❡✉r ❞❡ r❡❞✉❝t✐♦♥ ❞❡ 10−6 ❥✉sq✉✬à 10−3♣❛r r❛♣♣♦rt ❛✉ ❝❛t❛❧♦❣✉❡✳ ▲❡s ✼
t❛✐❧❧❡s ❞❡ ❝❛❝❤❡s s♦♥t ❝♦♥s✐❞éré❡s ❝♦♠♠❡ ✉♥✐❢♦r♠❡s ✭t♦✉s ❧❡s ♥÷✉❞s ♦♥t ❧❛ ♠ê♠❡ t❛✐❧❧❡ ❞❡ ❝❛❝❤❡✮✳ ▲❛ ♣♦❧✐t✐q✉❡ ❞❡ r❡♠♣❧❛❝❡♠❡♥t ✭❈❘P✮ ✉t✐❧✐sé❡ ❞❛♥s ❧❛ ❝♦♠♣❛r❛✐s♦♥ ❡st ▲❛st ❘❡❝❡♥t❧② ❯s❡❞ ✭▲❘❯✮✳ ❘♦s❡♥✇❡✐❣ ❡t ❛❧ ❬✺✼❪ ♠♦♥tr❡♥t q✉❡ ❧❡s ❈❘Ps ♣❡✉✈❡♥t êtr❡ ❣r♦✉♣é❡s ❞❛♥s ❞❡s ❣r♦✉♣❡s ❞✬éq✉✐✈❛❧❡♥❝❡✱ ✐✳❡✳✱ ❞✐✛ér❡♥t❡s ❈❘Ps ✈♦♥t ❡①❤✐❜✐r ❧❛ ♠ê♠❡ ♣❡r❢♦r♠❛♥❝❡✳ ❚♦✉s ❧❡s ♣❛r❛♠ètr❡s ❞❡ ♥♦tr❡ s❝é♥❛r✐♦ ❞✬é✈❛❧✉❛t✐♦♥ s♦♥t rés✉♠és ❞❛♥s ❧❛ ❚❛❜❧❡ ✶✳ ▼❡tr✐q✉❡s ❞✬➱✈❛❧✉❛t✐♦♥ ▲❡s str❛té❣✐❡s ❞❡ ❝❛❝❤❡ ✈♦♥t êtr❡ ❝♦♠♣❛ré❡s ❡♥tr❡ ❡❧❧❡s s✉✐✈❛♥t ❧❡s ♠étr✐q✉❡s s✉✐✈❛♥t❡s✿ ❈❛❝❤❡ ❍✐t✱ ❙tr❡t❝❤ ❡t ❉✐✈❡rs✐t②✳ ▲❡ ❈❛❝❤❡ ❍✐t ❡st ❧❛ ♣r♦❜❛❜✐❧✐té q✉✬✉♥ ❝♦♥t❡♥✉ s♦✐t ♣rés❡♥t ❞❛♥s ✉♥ ❝❛❝❤❡ ❧❡ ❧♦♥❣ ❞✉ ❝❤❡♠✐♥✳ P♦✉r ❝❤❛q✉❡ ❝♦♥t❡♥✉ tr♦✉✈é ❞❛♥s ✉♥ ❝❛❝❤❡ ♦♥ ❝♦♥s✐❞èr❡ ✉♥❡ ♦♣ér❛t✐♦♥ ❞❡ ❤✐t ♦✉ s✐♥♦♥✱ ✉♥❡ ♦♣ér❛t✐♦♥ ❞❡ ♠✐ss✳ ▲❡s str❛té❣✐❡s s♦♥t ❞és✐❣♥é❡s ♣♦✉r ❛✉❣♠❡♥t❡r ❧❡ ♥♦♠❜r❡ ❞✬♦♣ér❛t✐♦♥s ❞❡ ❤✐t✳ ▲❡ ❈❛❝❤❡ ❍✐t ❡st ❞❡t❛✐❧❧é ❞❛♥s ❧✬éq✉❛t✐♦♥ ✶ ✿ hitsi ❛♥❞ missi s❡ ré❢èr❡♥t ❛✉ ♥✉♠ér♦ ❞❡ ❝♦♥t❡♥✉s ❞é♠❛♥❞és ♣❛r ♠❡ss❛❣❡s ❞✬■♥t❡r❡st tr♦✉✈és ♦✉ ♥♦♥ ❞❛♥s ❧❡s ❝❛❝❤❡s✳ CacheHit = P|N | i=1hitsi (P|N |
i=1hitsi) +P|N |i=1missi
✭✶✮ ▲❡ ❙tr❡t❝❤ ❡st ❛✉ss✐ ✉♥❡ ♠étr✐q✉❡ très ♣♦♣✉❧❛✐r❡ ♣♦✉r ❧✬é✈❛❧✉❛t✐♦♥ ❞❡s str❛té❣✐❡s ❞❡ ❝❛❝❤❡ ❬✻✼✱ ✺✸✱ ✺✹✱ ✺✽✱ ✻✷✱ ✼✵❪✳ ▲❡ ❙tr❡t❝❤ s❡ ré❢èr❡ ❛✉ ♣♦✉r❝❡♥t❛❣❡ ❞✉ ❝❤❡♠✐♥ tr❛✈❡rsé ♣♦✉r ré❝✉♣ér❡r ✉♥ ❝♦♥t❡♥✉✳ ▲❡ hops❴walkedi ❞é❝r✐t ❧❡ ♥♦♠❜r❡ ❞❡ s❛✉ts ❡♥tr❡ ❧❡ ♥÷✉❞ q✉✐ ❛ é♠✐s ❧❛ rêq✉❡t❡ i ❡t ❧❡ ♥÷✉❞ q✉✐ ré♣♦♥❞ à ❧❛ réq✉êt❡ ❛✈❡❝ ❧❡ ❝♦♥t❡♥✉ ❞❡ s♦♥ ❝❛❝❤❡✳ totalhopsi ❞é❝r✐t ❧❡ ♥♦♠❜r❡ ❞❡ s❛✉ts ❞❡♣✉✐s ❧❡ ♥÷✉❞ q✉✐ é♠❡t ❧❛ réq✉êt❡ i ❥✉sq✉✬❛✉ ♥÷✉❞ q✉✐ ❢♦✉r♥✐t ❧❡ ❝♦♥t❡♥✉✳ ❙✐ ❧❛ ✈❛❧❡✉r t❡♥❞ ✈❡rs ✵✱ ❧❡s réq✉êt❡s s♦♥t s❛t✐s❢❛✐t❡s ❣râ❝❡ à ❞✉ ❝♦♥t❡♥✉ à ♣r♦①✐♠✐té ❞❡s ✉t✐❧✐s❛t❡✉rs ❡t ❧❛ ♣❡r❢♦r♠❛♥❝❡ ❞✉ rés❡❛✉ ❡st ♠❡✐❧❧❡✉r❡✳ Stretch = P|R|
i=1hops❴walkedi
P|R| i=1total❴hopsi ✭✷✮ ▲❛ ❉✐✈❡rs✐té r❡♣rés❡♥t❡ ❧❛ ♣r♦♣♦rt✐♦♥ ❞❡ ❝♦♥t❡♥✉s ❞✐✛ér❡♥ts st♦❝❦és ❞❛♥s ❧❡s ❝❛❝❤❡s✳ ▲❛ ❉✐✈❡rs✐té ❞❡s ❝♦♥t❡♥✉s ❡♥ ❝❛❝❤❡ ❡st ♣rés❡♥té❡ ❞❛♥s ❧✬➱q✉❛t✐♦♥ ✸✳✶✷✳ ▲❡s ✈❛❧❡✉rs ❞❡ ❧❛ ❉✐✈❡rs✐té s♦♥t ❝♦♠♣r✐s❡s ❡♥tr❡ 1 |N | ❡t 1✿ ▲♦rsq✉❡ ❧❛ ✈❛❧❡✉r t❡♥❞ ✈❡rs |N |1 ✱ ❝❡❧❛ ✈❡✉t ❞✐r❡ q✉❡ ❧❡s ❝❛❝❤❡s ❞✉ rés❡❛✉ ❝♦♥t✐❡♥♥❡♥t ♣❧✉s✐❡✉rs ❝♦♣✐❡s ❞❡s ♠ê♠❡s ❝♦♥t❡♥✉s❀ s✐♥♦♥ ✭✐✳❡✳ ❧❛ ✈❛❧❡✉r t❡♥❞ ✈❡rs 1✮✱ ❝❡❧❛ ✈❡✉t ❞✐r❡ q✉❡ ❧❡s ❝❛❝❤❡s ❞✉ rés❡❛✉ ❝♦♥t✐❡♥♥❡♥t ❞❡s ❝♦♥t❡♥✉s ❞✐✛ér❡♥ts✳ Diversit = len( S|N | n=1Cn) P|N | n=1len(Cn) ✭✸✮ ❈❛❝❤❡ ❊✈✐❝t✐♦♥s ❝♦♠♣t❡ ❧❡ ♥♦♠❜r❡ ❞❡ ❢♦✐s q✉❡ ❧❛ ♣♦❧✐t✐q✉❡ ❞❡ r❡♣❧❛❝❡♠❡♥t ❛ été ❛♣♣❡❧é❡ ✭➱q✉❛t✐♦♥ ✸✳✾✮✳ ❉❛♥s ♥♦tr❡ t❤ès❡✱ ♥♦✉s ✉t✐❧✐s♦♥s ❘❛t✐♦ ♦❢ ❈❛❝❤❡❞ ❊❧❡♠❡♥ts ✭❊q✉❛t✐♦♥ ✸✳✶✵✮✳ ❊❧❧❡ ❡st ❞é✜♥✐❡ ❝♦♠♠❡ ❧❛ ♣r♦♣♦rt✐♦♥ r❡❧❛t✐✈❡ ❞❡s ❘❛t✐♦ ♦❢ ❈❛❝❤❡ ❊✈✐❝t✐♦♥s ❡♥tr❡ ❞❡✉① str❛té❣✐❡s ❞❡ ❝❛❝❤❡✳ ❈❛❝❤❡ ❊✈✐❝t✐♦♥s = |N | X i=1 oi ✭✹✮ ❘❛t✐♦ ♦❢ ❈❛❝❤❡❞ ❊❧❡♠❡♥ts = ❈❛❝❤❡ ❊✈✐❝t✐♦♥s ❢♦r ❙tr❛t❡❣② ★✶ ❈❛❝❤❡ ❊✈✐❝t✐♦♥s ❢♦r ❙tr❛t❡❣② ★✷ ✭✺✮ ✽
