越來越多針對于車載的特設(shè)網(wǎng)絡（VANETs）正在成為現(xiàn)實[Zeadally et al. 2012]。多數(shù)針對于車載環(huán)境下的應用，需要按照信息需求，被不同載體分發(fā)到車輛以及車載用戶的客戶端。然而，在這樣的動態(tài)環(huán)境下要實現(xiàn)大規(guī)模網(wǎng)絡內(nèi)容交付，是說起來容易，做起來難。本篇內(nèi)容來自ACM美國計算機學會9月份的一則刊登報告，主要整合了目前對于車聯(lián)網(wǎng)以及CDN的研究，并將其做成索引，供后來研究者能夠查閱關(guān)注，目前VANETs與CDN的融合現(xiàn)狀。
在這份研究報告中，作者提出了一種能夠應用在VANETs的內(nèi)容交付的解決方案，文章旨在能夠突出VANET中出現(xiàn)的新特征，并描述了針對車載的環(huán)境下，一些潛在的架構(gòu)設(shè)計。
首先，能確定的是從架構(gòu)出發(fā)，整個內(nèi)容分發(fā)系統(tǒng)將分為兩個基礎(chǔ)模塊：節(jié)點布置和內(nèi)容交付。根據(jù)不同的解決方案，按照架構(gòu)與定義進行分類。在每個類別中，都有一些解決方案，實現(xiàn)技術(shù)和戰(zhàn)略角度的描述基本獲得了業(yè)內(nèi)肯定。因此，文章利用現(xiàn)有的技術(shù)和戰(zhàn)略的參考文獻，探索了當下的車輛內(nèi)容交付網(wǎng)絡。
由于車輛制造商的興趣點，在于提供一種新的道路服務給到客戶，VANETs正逐步從理論走向?qū)嵺`。VANETs由具有無線通信設(shè)施的車輛組成，能夠自主地與基建和其他車輛進行交互。除了無線交互能力，VANETs中的車輛還需要配備數(shù)據(jù)處理、內(nèi)存、存儲、傳感器和可視化設(shè)備。
VANET的依賴，包含從簡單的警告信息應用到進一步對內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡有要求的高級應用，比如娛樂、信息以及廣告上[Willke et al. 2009; Lee et al. 2014]。在一些娛樂應用上，不同種類的媒體內(nèi)容，包括視頻、音樂以及網(wǎng)頁等信息形式，在車載用戶的旅行過程中分發(fā)到其中。在一些信息系統(tǒng)的應用中，內(nèi)容分發(fā)包含新聞、天氣以及交通、路況的一些報告。在一些廣告的應用程序中，用戶可能會接收一些餐館、酒店以及停車的廣告，這些內(nèi)容的來源多半會來源于VANET之外，最有可能的是原有在互聯(lián)網(wǎng)之上的內(nèi)容。
當然，除了外部來源的內(nèi)容，同時也要認識到在車聯(lián)網(wǎng)中一些網(wǎng)絡內(nèi)部的信息及應用程序，在某些情況中，車輛可能配備了各類的傳感器，能夠搜集各類信息，并且提供給其他的車輛，例如，識別事故發(fā)生車輛，提供一個實時視頻能夠顯示事故地區(qū)等等。
當內(nèi)容通過通信基礎(chǔ)設(shè)施實現(xiàn)共享的時候，在VANETs中就存在幾個問題，首先，訪問網(wǎng)絡可能出現(xiàn)超載，因為許多車輛都需要接收內(nèi)容的介質(zhì)。此外，服務器也可能出現(xiàn)超載的情況，因為它們將無時無刻不面對大量的請求。
如同互聯(lián)網(wǎng)一樣，超載的資源可能導致較長的響應時間，擁堵以及數(shù)據(jù)包的丟失，因此造成低質(zhì)量用戶的體驗。因此，一些固定的基礎(chǔ)設(shè)施站點必須戰(zhàn)略性地覆蓋應用領(lǐng)域。而最終建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施站點，將會出現(xiàn)更高的運營成本，因為基礎(chǔ)通信設(shè)備的價格相比無線Adhoc要貴得多。
1、論文簡介
鑒于CDN是VANET的一個重要需求，同時這并不是一個必須建立在基礎(chǔ)通信設(shè)施要求之上的要求，于是組織車輛形成一個CDN的網(wǎng)絡就是值得考慮的方向。
CDN的一個核心目的，是將內(nèi)容復制到足以接近用戶的代理服務器，在VANET場景下，一些車輛可以被選擇作為臨時的內(nèi)容分發(fā)者[Pathan and Buyya 2007]，為潛在的V2V（vehicle tovehicle）通信客戶提供內(nèi)容，相對于V2I，V2V顯然成本更低。同樣的V2V能夠盡可能讓網(wǎng)絡服務器以及訪問壓力卸載，同樣能實現(xiàn)較低響應時間和帶寬消耗。這些好處都在圖1中被顯示出來，在第一部分，基礎(chǔ)通信設(shè)施被用在為所有車輛發(fā)送內(nèi)容，通過路側(cè)單元（RSUs）和蜂窩網(wǎng)絡。在第二部分里，車輛要保持使用內(nèi)容的備份，通過V2V的通信方式傳遞給其他車輛。
通過b圖可以看出，在V2V的情況下，只需要一個基礎(chǔ)通信設(shè)施，而相比較而言，a圖中則需要至少4個。
為VANET應用提供高質(zhì)量低成本的分發(fā)，CDN將扮演一個重要的角色。因此，這一領(lǐng)域的研究人員應當知道最先進的解決方案，以確定他們的研究方案。在這份報告中，作者通過對提供給VANETs的內(nèi)容分發(fā)解決方案進行分類，通過其潛在的特點以及設(shè)計架構(gòu)。首先，作者將整個完全的CDN進行兩個基本塊的分類，其中分成緩存分配以及內(nèi)容分發(fā)。并且根據(jù)他們的架構(gòu)特點，為每一個部分都進行分類。如圖2所示。
在每一個分類中，我們同樣根據(jù)輸入數(shù)據(jù)、技術(shù)以及策略將其歸于解決方案。因此，本文通過多個文獻及研究，深入討論了架構(gòu)、技術(shù)以及相關(guān)戰(zhàn)略。此外，在建立基于汽車的內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡時，所面臨的挑戰(zhàn)也被羅列了出來。
本文組織如下，第二節(jié)主要描述了CDN同時如何將其運用在VANET之上。本節(jié)還介紹了一些重要的挑戰(zhàn)，一些必須在這個領(lǐng)域被解決的。在第三節(jié)上，分析了網(wǎng)絡副本分配的研究。而在第四節(jié)中，分析了在VANETs中的網(wǎng)絡內(nèi)容分發(fā)解決方案的研究，在第三和第四節(jié)中，主要描述了他們的體系架構(gòu)和解決方案所采用的技術(shù)。
最后，第五節(jié)總結(jié)了本次調(diào)查，并提出未來的一些發(fā)展方向。
2、CDN的描述
隨著互聯(lián)網(wǎng)服務需求的不斷增加，特別是在上世紀90年代的網(wǎng)絡背景下，導致的網(wǎng)絡擁堵和服務器過載的問題。[Hofmann and Beaumont 2005] 由于需求量更大，CP的服務器開始遭受性能問題，無法以滿意的方式響應所有的請求，為了解決這一問題，CDN在上世紀90年代后期，CDN的基本思路，是將內(nèi)容緩存到各個不同，并具有策略性地放置在服務器上，重定向到最合適的服務器，可以更好地實現(xiàn)響應。[Peng 2004; Vakali and Pallis 2003; Pathan and Buyya 2007; Pallisand Vakali 2006]
根據(jù)CDN目前的資料記載[Peng 2004; Pathan and Buyya 2007]，設(shè)計CDN會出現(xiàn)兩大挑戰(zhàn)，首先，選擇一個好的緩存位置和緩存內(nèi)容，然后保持其內(nèi)容的更新。第二個挑戰(zhàn)，是關(guān)聯(lián)到最合適的節(jié)點和內(nèi)容交付本身，這兩個基本問題的解決構(gòu)建了CDN的系統(tǒng)，同時在VANET的環(huán)境中，將存在更多的挑戰(zhàn)。在這篇文章中，我們將上述的兩個問題分為緩存的分配以及內(nèi)容分發(fā)兩個部分。
2.1車載CDN
隨著越來越多針對VANET的網(wǎng)絡應用正在成為現(xiàn)實[Willke et al. 2009; Lee et al. 2014]，大多數(shù)應用都需要不同種類的內(nèi)容分發(fā)，而信息部分可以由車輛本身進行分發(fā)，或者由處于該網(wǎng)絡中的任何實體。在第一種案例中，車輛是作為傳感器和內(nèi)容源存在。
車輛可以搭載GPS、相機、氣象傳感器和麥克風，除了物理傳感器，車輛還能根據(jù)事故、危險道路、光滑表面等，推斷出一些可利用的信息。應用可以嘗試利用這部分信息，實現(xiàn)實時交通事故視頻傳輸、天氣預報以及警示指示。另一類的應用程序，內(nèi)容來源于基礎(chǔ)設(shè)施（互聯(lián)網(wǎng)服務器），必須交付給車輛。這類應用包括例如按需視頻、網(wǎng)頁訪問、廣告、文件下載、信息系統(tǒng)。（例如，交通、天氣、事件等等）
所有上述提到的應用程序，以及其他的一些保障，都要求車輛提供某種內(nèi)容的分發(fā)能力。因此，在這樣環(huán)境下的CDN部署，將是能夠提供更好的內(nèi)容交付體驗，降低端到端的延遲，降低網(wǎng)絡負載的一個好的解決方案。[Lee et al. 2014; Gerla et al. 2014b; Amadeo et al. 2013]
盡管這部分的思路在之前有過討論，但將CDN的解決方案放到VANET，是目前作者們討論的工作范圍。
2.2挑戰(zhàn)
CDN是一個傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)的探索領(lǐng)域，而在過去幾年內(nèi)，獲得證實可以運用在VANET中。然而，事實證明，傳統(tǒng)的CDN解決方案是基于傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)設(shè)計的產(chǎn)物，或許并不一定適用于VANET，正如下面所說的，VANET具有自身的特征，這讓CDN的運用更具有挑戰(zhàn)性，但目前，這是仍然懸而未決的事情。
首先，VANETs提出一個高動態(tài)的拓撲結(jié)構(gòu)，這使得緩存節(jié)點的選擇以及維護上的困難能夠呈現(xiàn)出來。車輛不同于基站，以不同速度以及加速度運轉(zhuǎn)，這就使得網(wǎng)絡的拓撲結(jié)構(gòu)不斷在變化，車輛之間的聯(lián)系不斷出現(xiàn)建立和終止，因此，最適合車輛的緩存也應當是隨著時間推移改變的。與此相反的是，傳統(tǒng)的代理服務器是固定的，戰(zhàn)略上放置的點，是由于判斷它預期有用，這一判斷的依據(jù)來源于內(nèi)容的需求、歷史數(shù)據(jù)參考以及期望值。所以傳統(tǒng)CDN并不需要不斷改變緩存的位置。
此外，車輛的高流動性預示著一個內(nèi)容的接收可能需要不同服務器緩存才足以支持。車輛之間的聯(lián)系很可能不足以提供完整的內(nèi)容[Uppoor and Fiore 2012]。在一些研究報告中證實了，大多數(shù)車輛之間的連接很可能持續(xù)時間不超過15秒。顯然這點時間不足以實現(xiàn)內(nèi)容的交付，在這樣的情況下，車輛可能需要許多內(nèi)容提供者來實現(xiàn)內(nèi)容的接收，事實上，這就使得內(nèi)容交付的任務在這樣動態(tài)的場景中更為困難。
對于某些應用程序而言，內(nèi)容需要建立在特定的位置，也必須通過建立在某些特定位置基礎(chǔ)的車輛來獲得內(nèi)容分發(fā)。這些內(nèi)容可能包括，正在擁堵的視頻情況、可能在某個特定地區(qū)出現(xiàn)的車輛信息等等。因此，交付的過程必須意識到這樣一種情況的出現(xiàn)，并在這個基礎(chǔ)之上，作出決定。另外，內(nèi)容只能在一段時間內(nèi)有效（例如，擁堵的情況），在這個有效時間之外，它可能根本沒有效用。這就讓兩個額外的變量必須被加入到內(nèi)容分發(fā)系統(tǒng)，空間與時間。這就意味著給緩存與交付帶來了更多的挑戰(zhàn)。
另一個問題，是時間、空間對于網(wǎng)絡密度的影響，這會影響到選擇節(jié)點進行內(nèi)容分發(fā)的客戶的成本及預算。網(wǎng)絡密度的影響可能會因為不同的時間（例如，高峰時間或深夜），地區(qū)（郊區(qū)或市中心），這就讓CDN的解決方案必須契合不同的網(wǎng)絡密度。一些作者一直嘗試努力測量道路密度與各個函數(shù)之間的關(guān)系[Younes and Boukerche 2015]，然而，這個領(lǐng)域目前仍有太多的工作要做，網(wǎng)絡密度的變化造成了內(nèi)容分發(fā)系統(tǒng)的復雜度，特別是在大規(guī)模部署的前提之下。
最后，VANET正在被部署在各大城市，其中可能擁有數(shù)以百萬計的車輛，而這些車輛都可能與物聯(lián)網(wǎng)（IoT）進行延展和整合[Piro et al. 2014; Borgia 2014;Gerla et al. 2014a]。在這種復雜的情況之下，內(nèi)容能夠大規(guī)模被其他非車輛的實體所提供，例如，智能信號燈、智能相機、移動設(shè)備、無人機等等，因此，內(nèi)容的分發(fā)系統(tǒng)必須是高效，有彈性并且可拓展的。
所有這些存在的問題都意味著，VANET的內(nèi)容交付網(wǎng)絡存在著諸多的挑戰(zhàn)，為了幫助解決這些挑戰(zhàn)，就急于需要一種在現(xiàn)有解決方案以及特征中的背景。在這部分的工作中，研究工作分為了VANET中的緩存（第三節(jié)）和內(nèi)容交付（第四節(jié)）兩個部分，此外，提供了一個洞察未來的研究方向。
3、緩存方案
就如同在第二節(jié)中所提到的，CDN的核心思路是將緩存節(jié)點盡可能地靠近用戶端，讓用戶能夠從節(jié)點而不是原始服務器中拉取數(shù)據(jù)，在VANET中，最具有挑戰(zhàn)的事情就是如何挑選合適的車輛作為節(jié)點，在這一部分中，研究提出的方案將適用于VANET的特征，一些有關(guān)于MANETs以及蜂窩網(wǎng)絡也被引用。解決方案從架構(gòu)的角度進行了分析，定義了如何將實體與網(wǎng)絡進行交互，架構(gòu)的決定在節(jié)點布置中起到了至關(guān)重要的作用。
首先出現(xiàn)的問題是，車輛是否比其他設(shè)備更適合用作節(jié)點，在目前的研究資料中[Resta and Santi 2010]，著力于研究這一部分的論證，作者分析表明，只有選擇最恰當?shù)膫鞑ソ橘|(zhì)，才能保障實現(xiàn)所有在移動互聯(lián)網(wǎng)中的性能[Zyba et al. 2011]。作者表明在不同的移動場景中（出租車和大學校園中的移動用戶），一些移動節(jié)點在數(shù)據(jù)傳播中更具有傾向性。此外，他們展示了傳播能力在這部分節(jié)點中能夠被提升的事實。同時，也有一些同樣的文獻中提出，在大規(guī)模車輛場景中[Silva et al. 2014]，車聯(lián)網(wǎng)具有復雜的網(wǎng)絡特殊性，車輛將有望成為更好的內(nèi)容載體。
如果被證實某些車輛預計比其他設(shè)備更適合用作于節(jié)點，另一個問題將會產(chǎn)生，如何選擇這些車輛。從VANET網(wǎng)絡架構(gòu)的角度來看，基本上有三種方法來分配緩存，集中式、分布式以及分層式。而本節(jié)將通過著一些分類來介紹一些可行的方式，并在最后提出一些建設(shè)性的想法。
3.1集中式
在集中式的架構(gòu)中，選擇哪些車輛作為緩存是由集中的實體來決定的（如，RSU、AP、網(wǎng)絡服務器），這個集中實體應當在內(nèi)存和處理能力上，具有很高的計算能力，有一個恒定的能量來源，一個足夠?qū)挼膸挘酥?，集中式服務器能夠利用更廣闊的互聯(lián)網(wǎng)視野，然而在大型場景下分配節(jié)點的時候卻需要格外的仔細和小心。
集中式解決方案通常需要一個顯著的網(wǎng)絡拓撲和狀態(tài)的知識，在MobTorrent [Chen and Chan 2009]，緩存節(jié)點被每一個內(nèi)容請求所選擇?；陬A期的聯(lián)系圖，AP會復制相當大數(shù)量的內(nèi)容給到其他AP，同樣包括其他的車輛，以最大限度地給請求車輛傳輸數(shù)據(jù)為目標。選擇作為承載者車輛，取決于請求車輛和APs之間，車輛的移動方向，預期相遇的時間。這個解決方案需要精準的車輛與AP之間對接的預測，而在大規(guī)模的動態(tài)網(wǎng)絡中，這很有可能不具備如此的精準度。
另一項2012年的研究提出了“Push and Track”[Whitbeck et al. 2012]，做到跟蹤已接收內(nèi)容的節(jié)點，并且決定其是否重新注入新的復制到網(wǎng)絡中。通過在現(xiàn)實移動場景下的詳盡模擬，作者表示隨機節(jié)點的選擇會優(yōu)于其他策略，如進入時間、位置以及連接為基礎(chǔ)的方式。
對于這兩種方案共同的缺點是，對于車輛的流動性行為或者網(wǎng)絡連接圖的要求，為了獲得可以接受的精準度，可能方案會有大量的成本投入，最后，一個優(yōu)化的解決方案在2014年的同類論文中有提及[Bruno et al. 2014]，在研究中，基于需求以及用量，內(nèi)容被放置在RSUs中。
與現(xiàn)有的解決方案相比，這個建議架設(shè)在ICN的模型之上，[Liu et al. 2014; Grassi et al. 2014; Amadeo et al. 2013; Bai andKrishnamachari 2010]其中內(nèi)容的搜索以及分發(fā)基于內(nèi)容名字而不是地理位置。
其他研究提出解決方案，從一個固定的源站到目的站分發(fā)內(nèi)容。因此，車輛成為一個選擇從源站將內(nèi)容分發(fā)到終點。“按時”是公交運輸系統(tǒng)的路線協(xié)定[Acer et al. 2011]，研究中的目標是利用公交車從一個點向另一個分發(fā)內(nèi)容?；诿枯v巴士車的?？繒r刻表，一個算法將利用一定時期內(nèi)選擇的最優(yōu)巴士實現(xiàn)最大化分發(fā)能力。在一些相似的研究中，OVS-OBRM[Khabbaz et al. 2012]提出，當車輛必須作為一個內(nèi)容載體必須從一個RSU分發(fā)到另一個，因此，作者提出以剩余行程時間作為計算標準（以每輛車達到目標RSU的時間）。然后選擇周邊最小剩余旅行時間的源作為載體，這樣的解決方案的主要缺點，是必須假設(shè)源站和目的地都是固定的實體。
其他的研究評估集中式的方法，在選擇目標節(jié)點的過程中，會有一些投機取巧的交互，以減輕蜂窩網(wǎng)絡的負載。盡管不能直接運用于VANETs，他們?nèi)匀惶岢隽司哂袆?chuàng)新和有趣的解決方案，而這部分可以被目前的VANETs所借鑒。Opp-Off [Han et al. 2010; Han et al. 2012] 挑選了具有初始設(shè)置的一些用戶，利用一些投機的方式，讓他們盡可能降低蜂窩網(wǎng)絡的通信量，同時達到最大的用戶數(shù)。
然而，由于存在一個NP-Hard的問題，作者提出三種算法，并且對其進行了評估：分別是隨機、貪婪以及啟發(fā)式，啟發(fā)重視了流動性的預期，貪婪接近最理想的結(jié)果，近乎為目標情況下最好的選擇。然而，它卻需要用戶的移動行為，可能不容易獲得的。與此相似的，TOMP [Baier et al. 2012]在2012年的報告中提出同樣投機降低蜂窩網(wǎng)絡負載的策略，選擇一些具有初始設(shè)置的移動設(shè)備。這部分移動設(shè)備就能夠投機地傳播數(shù)據(jù)給到其他的內(nèi)容。TOMP中選擇的目標非常重視每一個移動設(shè)備的位置以及速度。移動設(shè)備預期將能夠與更多同類設(shè)備進行交互，對于Opp-Off和TOMP來說，缺乏可預測的地區(qū)，由于他們需要大量信息和復雜的算法。
在一般集中式的解決方案中能夠?qū)崿F(xiàn)某個意圖的良好覆蓋。然而，由于計算的復雜度，無法實現(xiàn)規(guī)?；?。另外，他們需要大量的最新信息才能正常運轉(zhuǎn)，事實上，大部分應用于VANETs的緩存分配都會考慮到分布式算法會不會能夠更好地利用基站，但由于內(nèi)容的長度，有關(guān)于分布式的架構(gòu)，將會在后續(xù)發(fā)布的內(nèi)容中被呈現(xiàn)。
2017亞太CDN峰會
2017年4月12~13日，“2017亞太CDN峰會”將于北京正式召開。
“GFIC——亞太CDN峰會”是GFIC系列峰會中，圍繞CDN如何為“寬帶中國戰(zhàn)略”做好基礎(chǔ)服務，為電子政務，移動直播，在線視頻，虛擬現(xiàn)實，智慧城市，人工智能，互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)等提供加速傳輸，云計算，云存儲，大數(shù)據(jù)，安全防護，應用推廣，流量變現(xiàn)等專業(yè)服務為主題的亞太區(qū)最大規(guī)模年度盛會。
自“亞太CDN峰會”于2013年首次舉辦，活動匯聚了全球近30多個國家，500多家企業(yè)，10萬多人參與的CDN行業(yè)盛典。在云計算的格局下，往屆“亞太CDN峰會”聚焦內(nèi)容分發(fā)領(lǐng)域，邀請來自Akamai、Fastly、Level3、Limelight、Telefonica、Orange、網(wǎng)宿、藍汛、帝聯(lián)、阿里云、騰訊云、百度開放云、樂視、愛奇藝、PPTV聚力、高德地圖、東方明珠、芒果TV、華數(shù)傳媒等行業(yè)內(nèi)的領(lǐng)袖企業(yè)，共同探索下一個互聯(lián)網(wǎng)時代的內(nèi)容分發(fā)新格局。
2017亞太CDN峰會將由9個組成部分構(gòu)成，“亞太CDN領(lǐng)袖峰會、新媒體發(fā)展需求與流媒體架構(gòu)、移動直播與移動互聯(lián)網(wǎng)專場、網(wǎng)站基礎(chǔ)架構(gòu)與云安全專場、視頻云與編解碼專場、互聯(lián)網(wǎng)新技術(shù)發(fā)展與架構(gòu)專場、運營商CDN架構(gòu)專場、云計算與大數(shù)據(jù)專場、亞太CDN投融資專場”,通過對多渠道視頻行業(yè)的運維架構(gòu)分析與運營經(jīng)驗分享，形成具有互聯(lián)網(wǎng)特色的CDN系列活動。
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