当今内容缓存中的时间局部性：为何重要及如何建模
网络与互联网体系结构
2020-03-04 v4
摘要
缓存系统的容量规划是当前互联网内容分发基础设施设计中的一个难题。本文探讨了定义用户生成内容请求的现实到达过程的问题，这对于缓存系统性能的分析评估和模拟评估都至关重要。首先，借助在运营住宅网络中收集的 YouTube 轨迹数据，我们确定了为了准确预测缓存性能而需要考虑或可以安全忽略的真实流量特征。其次，我们提出了一种新的简约流量模型，称为散粒噪声模型（Shot Noise Model, SNM），该模型使用户能够原生地捕捉内容流行度的动态变化，同时保持足够的简单性，以便有效地用于缓存系统的分析和可扩展模拟研究。最后，我们的结果表明，与现有方法相比，SNM 是解释真实流量中观察到的时间局部性的更好解决方案。
引用
@article{arxiv.1305.7114,
title = {Temporal Locality in Today's Content Caching: Why it Matters and How to Model it},
author = {Mohamed Ahmed and Stefano Traverso and Michele Garetto and Paolo Giaccone and Emilio Leonardi and Saverio Niccolini},
journal= {arXiv preprint arXiv:1305.7114},
year = {2020}
}
备注
7 pages, 7 figures, Accepted for publication in ACM Computer Communication Review