本文针对的用户需求是用户资源的需求,包括用户资源搜索与定位、用户资源分布式存储、用户资源内容管理、资源传送过程中的动态调整,以有效提高资源分发效率为目的.文献^[7]提出了用户如何根据对资源的需求,适应性地选取CDN-P2P超级节点的机制.文献^[8]将这种需求自适应的超级节点选取机制进一步加以改进,通过负载均衡策略,改善了用户查询、搜索、资源分发的效果.

在用户需求和拓扑之间还有更深层次的关系没有得到重视,即拓扑与用户资源之间的相关性.在结构化CDN-P2P系统(通常是distributed hash table,简称DHT)^{[9, 10]}中,拓扑不仅仅是用户之间的位置关系,更重要的是用户资源的分布和定位所形成的用户需求的架构^[11].因此,在结构化CDN-P2P中,用户资源可以被精确定位,其查询算法也是基于单播的;而目前所有的非结构化CDN-P2P系统都是资源和网络拓扑相互独立的,其查询、分发机制多是基于泛洪搜索机制.

为了准确、有效地获取CDN-P2P系统中潜在的用户需求,文献^[12]提出了一种基于可拓数据挖掘的关联规则挖掘方法,通过将用户需求分类,构成具有不同功能属性的用户资源需求集;利用粒子群算法挖掘出用户需求集中的关联规则^{[12, 13]},结合可拓变换原理,推理出新的关联规则.用户需求信息中的关联规则挖掘意味着生成一系列有价值的if-then规则^[13],将用户需求信息数据分为若干属性的集合,确定条件属性集和结论属性集,每个规则由来自用户需求信息数据库的条件属性和结论属性组成.

条件属性集为C=(c₁,c₂,…,c_m),每个c_i表示一个条件属性;结论属性集D=(d₁,d₂,…,d_m),每个d_i表示一个结论属性,则基于用户需求信息的一条关联规则可以表示为公式(1):

支持度与置信度是描述用户需求关联规则的两个主要指标,支持度描述了用户需求关联规则的普遍性,置信度用以衡量用户需求关联规则的准确性.对于上述的一条关联规则,描述为if E then F,其中,E包括了若干条件属性,F包含了若干结论属性.由此支持度sp与置信度cn的计算公式(2)和公式(3)如下所示:

其中,|T|为用户需求信息的数量,T(E&F)为同时出现E,F的样本数目,T(E)为出现E的样本数目.文献^{[14, 15, 16, 17]}通过QFD(quality function deployment)技术进行需求分析,为研究用户资源需求提供了通用的框架.文献^[18]采用Apriori算法挖掘用户资源需求信息,实现了对关联规则的有效提取.文献^[19]运用规则挖掘和模糊聚类的方法,完成了用户需求与专家知识的相互转换.

P2P技术有很好的扩展性和容错性,能够提高系统的效率和稳定性;而CDN技术能够在不改变现有服务模式和客户端的情况下优化网络结构,提供更好、更有效的服务.将P2P和CDN技术全面结合用于用户资源分发平台,将体现如下优势^{[20, 21, 22]}:

(1) 大大减少中心节点数据源的压力.传统CDN中,每个服务节点若要获得中心节点数据源数据,均需要直接访问数据源服务器,这将造成数据源压力大,消耗带宽多.而通过对CDN服务节点采用P2P方式进行组织,节点之间可以通过P2P方式共享、缓存数据,极大地降低了中心数据源的压力;

(2) 中心数据源数据多点备份,提高系统服务能力和可靠性.不同服务节点之间对中心数据多点备份,这一策略使得CDN系统整体冗余能力、服务的自我恢复能力得以提高,进一步增强了系统的稳定性;

(3) 增加可提供服务节点的数量,提升服务灵活性.通过P2P方式共享、缓存数据,使得可以提供服务的节点数量大为增加,同时使得服务节点可以提供更加灵活而智能的服务;

(4) 提高网络的可管理性,避免流量无序.系统将P2P的范围严格限制在某一边缘服务节点的服务区域内,避免了传统P2P技术的过多跨区域、跨ISP而造成骨干网拥塞、流量无序等问题,增强了网络可管理性和服务可靠性;

(5) 增加了系统的可扩展性,提高了服务效率.下层内容分发采用P2P技术实现,使得系统的可扩展能力大大提高.整体系统具有良好弹性,可随时应对用户访问突发性和随意性的情况,保持良好的服务效率.

如表 1所示^[2],CDN和P2P技术各有所长,具有一定的互补性,将这两种技术有效结合,将是一种高效、实用的用户资源分发方法.

表 1(Table 1)

Table 1 Advantages compared of CDN and P2P 表1 CDN与P2P优劣势对比 各项性能指标 CDN P2P 可扩展性 扩展成本高 扩展成本低 服务器带宽 占用大 占用小 建造成本 高 低 并发用户数 有限 无限 内容版权 可监管 不可监管 QoS服务 可保障服务 无法保障 数量有序性 流量区域控制 无序 技术优势 基于C/S模式的Web加速业务 大规模流媒体分发和负载分担

Table 1 Advantages compared of CDN and P2P 表1 CDN与P2P优劣势对比

CDN-P2P是目前Internet中提供资源服务的主流技术,将用户需求与CDN-P2P技术相结合,能够将CDN的高可靠性服务、可管理性和P2P非中心化、可扩展性相互融合,能够为用户推荐和分发最贴近用户需求的网络资源,在不增加成本的情况下,满足用户激增的要求.文献^[21]提出了基于用户需求CDN-P2P网络架构下系统稳定状态的流媒体调度策略:首先使用可靠性算法^[23]为用户提供可靠性服务,避免由于可靠性不高的数据块在传输过程中中断服务现象的发生,同时可预防由于大量用户请求失败导致的重复请求对服务器和带宽资源造成的压力而引发的服务性能不佳.

此外,文献^[24]将用户需求与CDN-P2P系统结合,通过计算用户需求的相似度,将用户需求相似的资源进行分类和聚类,有效减少了系统所在边缘服务器的数量,增大了系统资源容量,从而降低了总体成本,形成以CDN为可靠的内容核心、以P2P为服务边缘的架构.通过引入用户的需求,在不增加CDN成本的同时大幅度提升CDN服务能力,有效避开了P2P应用的诸多弊端,使用户访问媒体的质量得到极大的提高^[24].

基于用户需求的CDN-P2P系统能够根据用户偏好,智能运用代理模式和信息推荐模式满足用户.建立用户需求模型跟踪用户行为、学习且记忆用户兴趣,并通过描述用户兴趣构建用户需求信息测试集,利用机器学习思想,将个性化信息从全局信息空间中分离出来.相比其他CDN-P2P系统,基于用户需求的CDN-P2P系统在实现个性化资源推荐服务以及推荐资源的准确性方面有明显优势.

基于用户需求的CDN-P2P结构模型如图 1所示^[25],当用户访问资源内容时,中心服务器首先通过请求路由系统确定最接近用户的最佳代理服务器,并将该用户请求转向该节点.当用户的请求到达指定节点时,如果缓存空间已经存储了所请求的内容,则将内容资源提供给用户;否则,从其他代理服务器获取内容并转发给用户,同时将资源内容缓存下来.这种结构以CDN为基础,在骨干网层次保留了原有CDN系统的架构和功能,边缘节点引入了带有用户资源需求流的P2P技术来进行用户所需资源的分发和共享.由单个或多个边缘服务器及其覆盖区域的接入用户共同构成一个P2P自治域,在域内利用P2P技术实现了用户需求与内容分发目标的融合.该方法有效减少了边缘服务器的数量,增大了系统的存储空间,降低了总体成本.该结构采用随机拓扑的查询算法,每个用户节点自身的资源整体类型倾向决定了用户自身的兴趣,并采用树形结构来表达用户兴趣,通过“用户兴趣”^{[26, 27]}这个量化值,建立起资源与网络拓扑间的相关性.

图 1(Figure 1)

Fig. 1 Model structure of CDN-P2P system based on user need 图 1 基于用户需求的CDN-P2P结构模型

内容分发的实现,在技术上要求是比较高的,它所采用的关键技术策略包括:动态内容路由策略、高速缓存机制、动态内容分发策略与复制策略等.目前,基于用户需求的内容分发理论模型能够根据用户的相似性结果进行自组织^[28],可以随着用户相似性的不断变化,自行进行网络拓扑和内容资源分布上的调整,使用户节点能够较快地查询和下载到所需要的资源.文献^[29]提出了内容分发用户自组织策略模型,该模型可以有效地提高自治域内的分发效率,减少转发次数.与传统意义上的内容分发系统相比,在提高用户服务质量的同时,有效降低了服务器的负载,并改善了用户对所需资源的查全率和查准率.Afergan^[30]申请公开了一项专利,它采用一个具有代表性的内容分发理论模型,将用户的请求引导到相应合理的CDN服务器上,使多个用户节点与CDN服务器产生关联,其自身包含的映射系统可以使一个用户节点在网络中定位另一个用户节点或是CDN服务器.这样使得内容分发在结构上实现了多点复制,即使某一节点由于某种原因发生故障,对网站的访问也能够被自动地导向其他健康节点进行响应.该模型的布设,尤其是对于偏远地区的用户,可能会遇到更少的网络抖动、网络峰谷和浪涌,并改善数据流的质量.

由于网络中资源存放的方式不同,内容分发策略模型分为单源模型和多源模型.此外,根据分发过程中数据的传输路径的不同,又分为单路径模型和多路径模型;根据资源种类的不同,分发策略模型总体上分为4类:单源单路径模型、单源多路径模型、单源分代模型、多源多路径模型^[31].

单源单路径模型又分为链式模型和树型模型,最具代表性的是DirectStream^[32].单源多路径模型是为了解决单源单路径负载不均衡问题而提出来的,该模型具有较强的容错性.单源分代模型采用的是混合式拓扑结构,采用该结构的内容分发模型主要有P2PVoD^[33]等.多源多路径模型拥有去中心化的内容分发架构,经过一定时间的资源浏览或下载,资源已经分布在不同的节点上,因此,可以利用多个视频源来分发资源.采用多源多路径策略的模型有Gnustream^[34]等.

文献^[31]对这4种内容分发模型进行了比较.单源多路径模型和多源多路径模型在负载均衡、资源平衡、容错能力、异构性调整和稳定性等方面具有较好的性能,但需要较高的管理开销;单源单路径模型和单源分代模型的管理开销要低于前两种模型,但在异构性调整方面较差.

目前,多媒体技术领域中最关键的问题是如何确立一个新一代的内容分发方案,支持海量节点的集群访问,同时具有监控机制完善、性价比高、网络友好性强、地域可控性好、安全、稳定性高等特性.文献^[21]提出的模型是在一般P2P流媒体系统的基础上选取高性能、高带宽、在线时间稳定的用户节点作为内容分发网络的边缘服务器.同时,为了更好地服务于非P2P终端用户节点,选择最优的边缘服务器,为其提供流媒体服务.文献^[33]提出CDN-P2P融合架构的IPTV系统模型,该模型针对IPTV的网络特点以及可运营和可管理的要求,将P2P融合到运营商自营的IPTV系统中,通过与CDN系统的融合,以高性价比提供一种具备TV级媒体质量、电信级服务质量、可靠的交互式IPTV业务,能够适应未来大规模用户并发的需要,在大量用户并发时,用户可以自服务.而在诸如文件共享无中心的CDN-P2P网路中,对等节点具有匿名性和高度自治的特点,由于缺乏对与之交互节点可信程度的知识,节点需要应对交互过程中可能出现的威胁.文献^[34]提出了一种基于节点评分行为相似度加权推荐的CDN-P2P环境下的全局信任模型,该模型可用于量化和评估节点的可信程度,在遏制恶意节点攻击、改善迭代收敛速度和网络中的成功下载性能指标上有较大提高.文献^[35]使用博弈论模型,理论分析表明,引入依据节点“可信程度”的高低对节点区分服务这种机制,是解决音频污染和Free Riders两个问题的有效办法.

目前,基于用户需求的P2P和CDN结合方式有两种^[2]:一种是P2P over CDN based on user requirements,另一种是CDN over P2P based on user requirements.前者将用户需求资源以P2P方式组织,存储到CDN Cache设备中,利用P2P的目录服务和多点传输能力,实现CDN Cache设备之间的用户资源交换,提升CDN的内容分发能力;后者将用户需求信息利用CDN的可管理机制和高服务能力引入P2P网络,形成以CDN为可靠内容核心、P2P为服务边缘的架构,在这种架构下,用户通过P2P的客户端获取服务.

比较而言,前者是针对用户需求的管理和控制平台功能上有所扩展的服务,后者可以大幅度地提高用户需求的网路资源分发能力.

为了缓解流媒体带宽占用率高、持续时间长对主干网络造成的压力,将用户需求与CDN,P2P相结合是目前流媒体主流的服务技术.CDN是把流媒体服务器布置在网络的边缘,采用重定向策略,将用户需求转向距用户最近的边缘服务器.P2P技术充分利用了用户端的资源,能够在不增加成本的情况下满足用户激增的需要.

目前,基于用户需求的CDN,P2P在流媒体领域的融合主要表现为^[21]:以P2P方式组织CDN节点设备,利用P2P目录服务和多点传输能力,依据用户需求,实现CDN设备之间的内容交换和备份,由此增强了CDN网络中心节点到边缘节点的内容传送效率,从而提升流媒体的内容分发能力.这种融合的优势在于:一方面,在CDN网络核心层采用P2P技术进行优化,重新组织原有C/S架构的各服务节点;另一方面,在P2P网络中融入CDN技术的优势,使其在可控、可管理性上得到大幅度提升.在两种技术充分融合、渗透、改造后,又结合用户需求,将三者合为一体,形成一个真正优化、完善的CDN与P2P流媒体内容分发平台.

通过对众多基于邻居节点相似性算法的研究,Liben-Nowell和Kleinberg^[36]发现,Common Neighbors(CN)算法^[36]和Adamic Adar(AA)^[37]算法比其他已知算法有更好的实验效果.周涛等人^[38]提出的基于邻居节点相似性的Resource Allocation Index(RA)算法,其在预测准确性方面要高于CN和AA算法.RA算法针对网络中互不直接相连的两个节点x和y的情况作了进一步的分析,当资源从节点x传递到y时,它们的共同邻居节点z成为传递资源的媒介.节点z接收到的资源总数反映了节点x和y的相似程度.文献^[39]将邻居节点相似性度量分为两个阶段:首先提出了一种图结构相似度量机制,来判断两个邻居节点建立连接的方式;然后利用邻居节点含有的用户信息,提出一种基于用户配置文件的邻居节点相似度量策略.该策略有效降低了计算相似性时系统的复杂度.文献^[40]结合已有的基于节点相似性算法,提出了一种新的预测算法——节点引力指数算法.该算法在考虑被预测两个节点共同邻居度数的基础上,同时考虑被预测节点与共同邻居组成的小型网络对预测结果的影响.

网络中节点之间的关系与现实世界中的社会具有一定的相似性.具有相同或相似兴趣偏好的一组节点可以看作一个节点群,节点间的相似可以互相满足节点部分的需求,但不能满足所有节点的所有需求.当一个节点群的所有节点都不能满足查询需求,进行跨节点群查询内容时,如何较快地找到所需内容,是当前基于用户需求的CDN-P2P所面临的问题.针对这些问题,文献^[41]提出了用户节点群相似性的概念和基于关键词的节点群相似性度量模型,计算结果不受关键词的顺序和节点排列顺序的影响,且与实际情况更接近.

向量空间模型VSM(vector space model)^[42]算法是计算邻居节点相似度的常用算法,通过将用户查询向量化、文档向量化、计算两向量夹角的cosine值等步骤来计算用户查询与文档的相似度(见公式(4)).进而构造计算模型,计算系统相似度如公式(5)所示.

皮尔森聚类度量公式(6)^[43]可以度量出两个用户动态变化的相似度,公式(6)在如下假设中成立:两个用户动态变量必须呈线性关系,它们也必须是动态变化、正态分布、相互独立的.

在CDN-P2P中,用户兴趣范围是相对集中且稳定的,他们所关注的主题相对固定.因此,信息交流与传递关系更多发生在主题内容相似的用户对之间,这些内容相似的主题体现了用户共同关注的话题.根据用户节点内容相似性来确定用户之间的信息传递关系,能够及时发现整个网络社会的用户特性.用户节点内容的相似性包括:用户资源列表的相似性、用户发表资源的相似性、用户资源数据清洗和过滤的相似性、对各个用户建立资源向量空间模型的相似性、用户两两之间文本相似度计算、用户交流关系网络的建立以及利用网络软件对网络分析^[41]等.

文献^[44]提出了一种基于论坛用户发帖内容相似度的用户社会网络的构建与挖掘方法,借助文本挖掘技术与社会网络分析技术分析了网络用户的基本特性,从用户发送的文本内容角度来构建用户社会网络.其中,用户内容相似算法各项执行的时间见表 2^[44].

表 2(Table 2)

Table 2 Time of items on user node content similarity algorithm 表2 节点内容相似度算法各项执行时间 算法各项执行时间 时间消耗(m) 内容抓取执行时间 60 文本分词执行时间 1.52 生成VSM模型和相似度矩阵时间 12.45

Table 2 Time of items on user node content similarity algorithm 表2 节点内容相似度算法各项执行时间

定义两个用户节点内容是否相似,既要判断内容的共性,还要考虑内容的差异性.文献^[45]定义了一个用户节点内容的共性函数c(v,u)和一个用户节点异性函数d(v,u),然后通过公式(7)计算用户v,u内容相似度.接着,利用指数函数将用户内容相似度进行扩展,相似度扩展公式如公式(8)所示,a,β是平滑因子.

基于用户需求的CDN-P2P网络系统能够利用用户群体结构的相似性发挥强大的智慧效用,这是一种自上而下的数学结构所导致的必然结果.用户在某个特定的社会网络中,以自己的心理取向和志趣进行着特定的网络行为,一旦选择定向,就带来了网络的频繁互动;这种互动一旦形成习惯,就具有了某种群体交流的结构,这样就产生了以用户倾向为基础的群体思维,用户就会聚合形成或发现自己所属的群体^[46].

用户群体结构的相似性还体现在社会网络中,社会网络中的用户在彼此之间交往的过程中,会发现对方有没有与自己相同之处,比如性格、爱好、对某些事物的观点等.如果对方与自己本身的性质有相同之处,就会保持联系,继续交往下去.用户往往喜欢与自己各方面都相似的用户交往,这是一种相互同化的效应.因此,网络用户由于自身的需求表现出群体性;其次,用户需求在网络中寻求认同感,找到与自己兴趣相投的用户,在相互交流和分享中就形成一定的群体.具有共同需求或兴趣的用户,通过各种网络行为联系在一起,以获取信息和相互沟通.

Pecora和Carroll^[47]首次提出网络混沌同步以后,人们开始逐步地研究混沌网络下用户群体结构的相似性.一个重要的问题是:如何利用用户群体结构的相似性来解决复杂网络中网络资源搜索、存储和计算同步的问题?大量节点在已有的现实网络混沌同步系统^[46]中所具有的特征是同结构性,仅在系统的初始条件上存在差异.用户需要在网络中寻求存在感和认同感,同时,用户行为不受时间和空间的限制.

Web 2.0环境下,用户在网络上发布和分享信息知识,同时更期望与具有相同兴趣的其他用户进行关联、互动和协作,表现出强烈的群体性,并影响周围其他用户的网络意识和行为.用户在使用网络的过程中,由于具有各自的兴趣爱好和访问习惯各异,其关注的内容、使用网络的时间和服务也就不尽相同;并且,不同的网络用户群体不可避免地带有各自的群体行为特征.网络环境下的群体性趋势和群体效应不但能够聚合志趣相投的用户,而且对用户的行为具有很大的引导作用.由于用户行为存在从众心理,而从众行为是在群体的压力下个体寻求解决自身与群体之间冲突、增强安全感的手段,用户在不知不觉中就会倾向或从属于某一群体;当个体数量达到一定程度时,群体的行为就表现得有章可循,就会在混沌中表现出秩序性和稳定性,用户的行为就会出现特定的群体性,这就是用户群体行为的相似性^[48]

由于位置服务网络的流行,近些年来,对位置服务网络用户行为的分析成为了研究重点之一.文献^[49]的研究表明,用户的签到次数和访问的位置服从正态分布;同时给出结论:用户的签到次数不随用户好友数的增加而增加.文献^[50]主要分析位置服务网络用户的使用习惯,例如用户使用时间、主要访问地区等.进而也有文献利用大量的地理位置数据,研究用户行为轨迹的相似性.为了给用户推荐合适的好友和感兴趣的地点,仅仅通过语义相似是不够的,在用户活动轨迹记录并不连续的情况下,利用用户访问的实际地理位置坐标计算用户的相似性是较为合理的方法.文献^[51]基于用户历史签到的地理位置研究用户行为的相似性,提出基于划分层次密度的聚类方法.该方法首先对用户签到的地理位置进行聚类操作,得到用户访问的位置区域,并通过改变聚类的邻居半径,在不同空间位置比例下观察用户访问各个位置区域的情况,进而利用向量空间模型,计算用户在不同空间比例下的相似性,并最终得到用户行为的轨迹相似性.使得用户推荐的访问轨迹具有相似的地点和好友.通过分析用户行为轨迹,可以得出用户在真实世界的地理位置上的行为方式.在判断用户地理位置的行为相似性时,可参考如下经验:

(1) 用户所访问的地理位置越接近,用户行为轨迹越相似;

(2) 用户访问相近的地理位置次数越多越相似.

通过研究用户行为的相似性,建立基于CDN-P2P系统的用户细分体系;用改进的k均值(k-means)算法和分类决策树算法对实际的用户行为数据进行分析,文献^[51]表明,这样可极大地改善系统为用户提供服务的体验.

基于用户需求的CDN-P2P系统是用户相互协作进行资源分发的系统,在该系统中,用户之间提供彼此需求的资源,在一个用户下载资源的同时,拥有该资源的其他用户充当服务器角色,为该用户提供资源下载.此类用户越多,下载速度越快.用户也可以将感兴趣的资源推荐发送给其他用户,还可以将资源搜索记录发送给其他用户作为参考;另一方面,基于用户需求的CDN-P2P系统还可以对用户之间相互推荐的搜索结果进行排序,并将排序结果推荐给用户.

在私有数据库广泛应用的同时,对信息共享的要求也越来越高,保护参与各方的私有信息成为了热点问题.这要求在用户相互协作查询结果时,其他参与方的私有信息对该用户透明.目前,私有信息检索(private information retrieval,简称PIR)被广泛应用于各种领域.2003年,Agrawal等人^[52]提出了一个有效的方案,该方案在不借助第三方的情况下,凭借双方对各自明文加密的结果再次对对方的密文进行二次加密,得到两组二次加密的结果,再进行查询操作,在不外泄用户私密信息的前提下,完成了查询协议.该方案极大地保护了双方私有信息的安全,但也使得参与方陷入复杂而繁重的计算中.2007年,Malaga等人^[53]提出了一个借助第三方服务器的解决方案,该方案使得查询过程在线完成,极大地降低了通信复杂度.

在线信誉系统为建立在线信任关系提供了新的有效保障,在线信誉系统中,信任模型处于核心地位,是度量用户信任度、惩戒欺诈交易行为的关键.文献^[54]从理论上验证了当前CDN-P2P模型存在的缺陷及危害,并提出了评分用户可信度信任模型.在社会网络中,个体间的信任度取决于其他个体的推荐,推荐者的可信度决定了其推荐个体的可信度.基于该思想,Zachara等人^[55]对在线信誉系统中的信任模型进行了改善,所提出的Sporas模型直接将评分用户的信任度作为信任计算的因子,但它仅是一个概念模型,并未给出理论证明,其有效性和正确性有待验证.文献^[26]提出了一个基于评分可信度的信任模型,并对评分用户可信度的选取给出了理论证明.模型利用评分用户提供的有关潜在交易伙伴的信誉反馈评分信息,通过考察评分用户信任度,计算信任度模型.Zucker^[56]将信任的产生机制分为3种:

(1) 声誉产生的信任:通过其过去的行为以及声誉的了解给予一定的信任,可以理解为他人的熟悉性产生的信任;

(2) 由社会相似性产生的信任:根据其家庭背景、种族、价值观念的相似程度给予一定的信任;

(3) 由法制产生的信任.

在分布式P2P网络计算环境中,网络安全管理是一个难题.文献^[57]针对现有信任模型存在的问题提出了一种用户行为信任模型NATM,以评估用户的信誉和名声,并通过评估结果进行用户权威度的计算,用以区分用户的可信度,从而根据用户行为对用户进行有效分类.

文献^[58]提出了一种同时基于用户聚类和资源聚类协同完成推荐和内容推送的方法,并证明其具有较高的可信度,有效地解决了数据可靠性问题.

AT&T实验室首先提出信任管理的概念,这类管理系统通常被称为基于能力的授权系统.这种系统通常需要服务方预先为请求方颁发制定操作权限的信任证,但无法与陌生方建立动态的信任关系.依赖主体属性授权,是为陌生方之间建立信任关系的一种有效方法.

文献^[59]针对CDN-P2P网络的分布式计算特点以及现有CDN-P2P网络安全管理机制存在的弊端,提出了基于信任机制的CDN-P2P网络安全管理模型,引入信任机制对用户行为进行评估,并将用户的信誉度与用户权限进行动态绑定,设计实现了基于信任的动态访问控制关键算法,及时阻止用户的恶意行为.

在基于用户需求的CDN-P2P软件系统中,系统中的安全需求及用户安全机制分成3个要素层^[60]:

(1) 功能对象层:根据CDN-P2P的基本架构,形成完整的功能树.其中的每个叶节点就是一个功能对象,根据实际的功能,赋予相应的访问属性,如只读、读写、隐藏、有效期等.在CDN-P2P系统中,由于使用的对象主要是独立的用户,涉及的功能也有所不同,所以对象层选择功能树中的叶子节点作为最底层的安全要素;

(2) 身份对象层:由于每个用户当前处理的问题不同,身份也有所不同.为了方便用户,系统中引入了身份层.每个用户有唯一的账户/密码,但可以有多个身份.同时,在基于用户需求的CDN-P2P系统中可以短暂地将自己的部分权限授予临时用户,因此引入授权机制.而授权也是身份的一种.如果选择了授权身份,则需要进一步判定授权人.换句话说,一个用户可以将自己的某种身份授权给多个其他用户代理,而一个用户也可以同时代理多个其他用户的多个身份;

(3) 用户对象层:用户对象层处于用户安全机制的最上层,每个用户利用自己的账户/密码登录,选定身份后进行操作.

搜索是CDN-P2P信息共享系统中的研究重点,它直接影响信息共享服务的质量和系统性能.在CDN-P2P搜索中,发起查询的节点发送查询数据包给所选的部分或全部邻居节点,如果收到查询的节点含有要查询的内容,则应答查询节点,否则转发该查询包.这个简单的搜索过程体现了CDN-P2P搜索的鲁棒性:动态变化对搜索几乎不产生影响,搜索可在任何网络拓扑上顺利进行.

无论是Google、百度还是其他搜索引擎,其搜索任务都要依靠服务器来完成,信息检索资源存放于固定的数据库中,它们找到的只是静态网页的索引,研究表明,它们仅能覆盖网络中28%~50%的资源^[61].而基于用户需求的CDN-P2P技术无需通过Web服务器就能使用户深度搜索文档,用户节点可以自由加入或离开网络,检索到动态变化的分布式信息资源,并且对宿主设备和信息文档的格式无任何要求,远远超过传统目录式搜索引擎的搜索深度.

根据所利用的结构模式的不同,可以把基于用户需求的CDN-P2P搜索技术分成两大类^[62],如表 3所示:一类是基于结构化系统,主要是采用分布式哈希表(distributed Hash table,简称DHT)技术来组织网络中的节点;另一类是基于非结构化系统,根据其资源定位的方法不同,又可以分为集中式、全分布式和混合式.

表 3(Table 3)

Table 3 Type of CDN-P2P search mechanism 表 3 CDN-P2P搜索机制分类 CDN-P2P类型 搜索机制分类 有结构 全分布式 无结构 集中式 全分布式 混合式

Table 3 Type of CDN-P2P search mechanism 表 3 CDN-P2P搜索机制分类

在CDN-P2P网络中,如何快速、准确地对资源定位,是当前研究的热点问题,也是CDN-P2P应用面临的核心问题之一.基于用户需求的CDN-P2P系统是为用户资源查询和定位而设计的,从诞生之日起,就以其优越性征服了使用者.随着CDN-P2P网络规模的扩大以及用户节点数量的增多,网络节点之间的最大路径也在不断增大.在这种情况下,泛洪算法^[63]的广度优先搜索和随机查找法深度搜索的弊端愈发凸显出来.泛洪算法中的海量搜索严重增加了网络的负载;随机查找法需要查找更大的深度,从而延长了查找时间,不能及时反馈查询结果.

文献^[61]将泛洪算法总结为启发式泛洪搜索和盲目式泛洪搜索两种类型,在无线传感器网络平台的基础上分析经典的泛洪路由算法,提出了改进型的泛洪路由算法.文献^[62]提出了基于用户需求的泛洪算法改进策略,包括基于重叠改进策略和基于局部知识的改进策略.在此基础上,文献^[64]提出了基于用户需求的局部观测的概率论转播泛洪算法,认为每个用户节点的转播概率都是时间和局部观测的一个函数,算法实验结果表明,在开销和延迟上,相比其他算法有明显的优势.

在CDN-P2P领域中,另一种用作资源定位的算法是RW(random walk)算法.文献^[65]提出了一种用户需求式的随机漫步动态进化算法,并且分析了该算法的时间覆盖机制.该算法能够减轻网络风暴的发生,并能降低随机转发的能源损失.文献^[66]提出了一种用户需求下的软件结构测试产生的随机漫步算法,该算法可以提供一个带有随机漫步参数的最佳搜索策略框架,提高了搜索效率,实验结果表明,在查全率和查准率方面有明显的改善.

CDN-P2P系统的查找定位行为对存储空间和计算能力的需求分布在不同节点上,文献^[60]提出的查找策略是通过每个用户节点对系统资源位置的掌握和处理,减小了查找的深度和广度,提高了查找效率和命中率.与传统查找策略相比,对单个用户节点存储能力和计算能力要求更高,单个用户节点的相对处理时间较长.此外,在模拟实验中,大量模拟节点的行为在模拟环境中发生,对模拟环境所处的服务器内存和计算能力要求较高.模拟结果显示:在P2P网络中,若能发挥用户节点的能动性,则文件的查找定位效率会随着文件查找次数的增加而大幅提升,并逐渐趋于稳定.

CDN-P2P流媒体技术已经成为全球互联网上增长最快、带宽占用最大的业务流量,并继续快速增长.预计到2015年左右^[46],整个P2P流媒体市场将趋于成熟.目前,各类P2P流量占全部互联网流量的70%~85%,其中, P2P流媒体流量已占全部P2P流量的60%,占全部互联网流量的36%.当前的P2P流媒体业务运营商主要有PPLive,PPStream,QQLive,Anysee,悠视等,其中,PPLive是当前用户数量最多的P2P流媒体软件,同时在线最高人数为1 000 万,平时在线人数为500多万^[69].

CDN-P2P系统有效缓解了Internet网络拥塞状况,提高用户访问网站的响应速度,从技术上全面解决了网络带宽小、用户访问量大、网点分布不均而造成的响应速度慢的问题^[70].CDN是目前采用比较普遍、技术成熟度比较高的一种平台.2007年,全球范围内CDN市场发展迅速^[71],预计未来CDN市场将持续快速发展,动态网页、视频点播、在线交易应用等CDN加速类业务将迅速成长.

互动电视VOD^[72]作为一种新型的媒体服务,具有巨大的市场潜力,但目前的服务器无法承受大规模的并行请求.当发生热点事件及出现浪涌时,会使应用服务器因过载而退出服务.为解决这一问题,文献^[72]提出了一种融合P2P和CDN技术的基于用户需求的有线电视网络模型,用户可以访问所需内容,系统能够实现全局负载均衡.由二八定理可知^[73],用户基本能够在边缘节点找到所需内容.可见:CDN的加入,解决了并发数据流访问源服务器而导致的服务器性能瓶颈问题.

目前,基于用户需求的CDN-P2P技术是IPTV领域的一个研究热点^[74].由于CDN网络是一种分域网络,在一个特定域内的边缘服务器并不是很多,在这个域内的边缘服务器之间实现P2P并不能给整个网络的容量带来质的飞跃.IPTV作为三网融合的必由之路^[75],已得到全球电信运营商的广泛青睐.文献^[76]提出了P2P与CDN结合实现IPTV业务,将P2P技术引入到IPTV系统,有效减少了边缘服务器的数量,增大了系统容量,从而降低了总体成本.将CDN的管理和内容分发机制引入到IPTV系统中,形成以CDN为可靠的内容核心、以P2P为服务边缘的架构、以用户需求为最终导向的模式.由此,在不增加CDN成本的同时有效提升CDN服务能力,使用户访问媒体的质量得到极大的提高.

随着移动计算的快速发展,用户在移动平台访问互联网资源的场景和需求越来越多.为了提升消费者的用户体验,引入CDN和P2P技术将显得越来越重要.同时,GPRS,UMTS,B3G等蜂窝移动网络和Wi-Fi,WiMAX, UWB等宽带无线接入网络,为移动用户提供了随时随地访问无线网的可能性.文献^[77]提出了一种全IP宽带移动CDN-P2P网络分发模型,该模型通过在数据网关上增加分布式用户服务器,实现异构网络的互联,形成虚拟二维覆盖网络;采用IMS为核心控制网络,基于此,结构可开展各种移动CDN-P2P业务.针对移动网络中节点移动性强、网络拓扑结构变化剧烈而导致的系统低效和不稳定的问题,文献^[78]提出了一种在移动CDN-P2P网络中的超级节点选择算法,该算法能够选择性能好、在线时间长的节点作为内容预存的超级节点,每当进行内容分发时,这些超级节点采用候补技术,有效改善了移动网络的分发效率.Wichtlhuber等人^[79]在此基础上将内容分发和资源定位与移动平台结合起来,提出了一种移动CDN-P2P网络资源定位调度算法.该算法能够将移动终端资源信息依据资源类型进行归纳,以集中管理,并将移动P2P网络中的节点在共享过程中快速定位到其他节点,实现了就近连接与分发机制,以消除移动终端与资源类型的差异性所造成的移动CDN-P2P网络节点无法访问资源信息并影响到共享分发效率等问题.

虽然移动终端已经有了长足的发展,但与互联网中的主机相比,移动终端仍有其自身的局限性:

(1) 有限的处理和存储能力,很难满足云计算的需求;

(2) 有限的无线资源.在移动环境下,无线资源非常宝贵,而传统的CDN-P2P架构需要消耗大量的网络资源,这需要在P2P业务和无线资源之间取得一种平衡.

此外,移动终端操作系统的不统一也给P2P应用程序或用户在终端上的部署带来了难度.