Colocación de servidores de caché basada en conmutadores importantes para ICN basado en SDN
Autores: Badshah, Jan; Mohaia Alhaisoni, Majed; Shah, Nadir; Kamran, Muhammad
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2019
Acceso abierto
Artículo científico
2019
Colocación de servidores de caché basada en conmutadores importantes para ICN basado en SDN
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Gestión de caché
Problema de optimización
Descomposición en valores singulares
Factorización QR
Matriz de tráfico
Conmutadores
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 31
Citaciones: Sin citaciones
En la gestión centralizada de caché para ICN basado en SDN, es un problema de optimización calcular la ubicación de los servidores de caché y lleva más tiempo. Resolvemos este problema proponiendo utilizar métodos de álgebra lineal como la descomposición en valores singulares (SVD) y la factorización QR con pivote de columna. La matriz de tráfico de la red es de rango inferior. Por lo tanto, calculamos los conmutadores más importantes en la red utilizando los métodos de descomposición SVD y QR con pivote de columna. Al utilizar trazas de red reales, los resultados muestran que nuestro enfoque propuesto reduce significativamente el tiempo de cálculo, y también disminuye la sobrecarga de tráfico y el consumo de energía en comparación con el enfoque existente.
Descripción
En la gestión centralizada de caché para ICN basado en SDN, es un problema de optimización calcular la ubicación de los servidores de caché y lleva más tiempo. Resolvemos este problema proponiendo utilizar métodos de álgebra lineal como la descomposición en valores singulares (SVD) y la factorización QR con pivote de columna. La matriz de tráfico de la red es de rango inferior. Por lo tanto, calculamos los conmutadores más importantes en la red utilizando los métodos de descomposición SVD y QR con pivote de columna. Al utilizar trazas de red reales, los resultados muestran que nuestro enfoque propuesto reduce significativamente el tiempo de cálculo, y también disminuye la sobrecarga de tráfico y el consumo de energía en comparación con el enfoque existente.