Stratégies de Cache basées sur la popularité pour Content Centric Networking
Auteur / Autrice : | César Bernardini |
Direction : | Olivier Festor, Thomas Silverston |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Informatique |
Date : | Soutenance le 05/05/2015 |
Etablissement(s) : | Université de Lorraine |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale IAEM Lorraine - Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques de Lorraine (1992-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications |
Jury : | Président / Présidente : Olivier Perrin |
Examinateurs / Examinatrices : Guy Leduc | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Toufik Ahmed, Dario Rossi |
Mots clés
Résumé
Content Centric Networking (CCN) est une architecture pour l'Internet du futur. CCN inclut des fonctionnalités de cache dans tous les noeuds du réseau. Son efficacité dépend largement de la performance de ses stratégies de cache. C'est pour cela que plusieurs études proposent des nouvelles stratégies de cache pour améliorer la performance d'un réseau CCN. Cependant parmi toutes ces stratégies, ce n'est pas évident de décider laquelle fonctionne le mieux. Il manque un environnement commun pour comparer ces stratégies. De plus, il n'est pas certain que ces approches soient les meilleures alternatives pour améliorer la performance du réseau. Dans cette thèse, on vise le problème de choisir les meilleures stratégies de caches pour CCN et les contributions sont les suivantes. On construit un environnement commun d'évaluation dans lequel on compare via simulation les stratégies de caches disponibles: Leave Copy Everywhere (LCE), Leave Copy Down (LCD), ProbCache, Cache "Less For More" et MAGIC. On analyse la performance de toutes ces stratégies et on décide la meilleure stratègie de cache pour chaque scénario. Ensuite, on propose deux stratégies de cache basées sur la popularité pour CCN. On commence avec un étude de la popularité de contenu et on présent la stratégie Most Popular Caching (MPC). MPC privilèges la distribution de contenu populaire dans les caches afin d'ameliorer les autres stratégies de cache. Dans une deuxième étape, on présent une stratègie de cache basé dans l'information des réseaux sociaux: Socially-Aware Caching Strategy (SACS). SACS privilèges la distribution de contenu publié par les utilisateurs les plus importantes